Pandoc MCP 서버

“Pandoc” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Pandoc MCP 서버는 범용 문서 변환기인 Pandoc의 강력한 기능을 활용하여 AI 어시스턴트와 외부 문서 변환 기능을 연결하도록 설계되었습니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 Pandoc의 기능을 공개함으로써, 이 서버는 마크다운을 PDF나 HTML로 변환하는 등 다양한 형식 변환을 AI 기반 자동화로 처리할 수 있게 합니다. 이를 통해 언어 모델 및 클라이언트는 문서 변환을 프로그래밍적으로 수행할 수 있으며, 콘텐츠 관리 업무를 단순화하고, 문서 파이프라인을 자동화하며, 다양한 파일 형식과 문서 표준을 다루는 팀의 생산성을 높여줍니다.

프롬프트 목록

저장소에 문서화된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 문서화된 리소스가 없습니다.

도구 목록

서버의 server.py 파일이나 문서에 명시적으로 문서화된 도구가 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 문서 자동 변환: 개발자는 AI 기반 워크플로우 내에서 마크다운을 PDF/HTML 등 다양한 형식으로 자동 변환할 수 있습니다.
• 콘텐츠 표준화 파이프라인: AI 어시스턴트와 통합하여 코드베이스 내 문서나 보고서를 실시간으로 표준 포맷으로 변환할 수 있습니다.
• 테크니컬 라이팅 지원: AI 모델이 Pandoc 서버를 이용해 사용자 작성 기술 콘텐츠를 다양한 형식으로 미리보기, 렌더링, 내보내기 할 수 있습니다.
• CI/CD와의 매끄러운 통합: 지속적 통합(CI) 파이프라인에 문서 변환 및 검사 자동화를 추가할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. 아래 설정을 참고하여 mcpServers 객체에 Pandoc MCP 서버를 추가하세요.
4. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 작동하고 접근 가능한지 확인하세요.

"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래와 같이 Pandoc MCP 서버 항목을 추가하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 통합이 성공적으로 완료되었는지 확인하세요.

"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cursor 설정 파일을 수정하세요.
3. Pandoc MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버가 인식되는지 확인하세요.

"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

1. Node.js를 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 여세요.
3. Pandoc MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 정상 작동하는지 확인하세요.

"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

API 키 보안

API 키를 안전하게 관리하려면 설정에서 환경 변수를 사용하세요:

"pandoc-mcp": {
  "command": "npx",
  "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"],
  "env": {
    "API_KEY": "${PANDOC_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${PANDOC_API_KEY}"
  }
}

FlowHunt 플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "pandoc-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “pandoc-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

이 MCP 서버는 명확한 개요와 설치 설명을 제공하지만, 프롬프트, 도구, 리소스에 대한 상세 문서가 부족합니다. 문서 변환에 유용성이 뚜렷하나, 구체성이 떨어져 바로 활용하기엔 한계가 있습니다.

MCP 평가

평점: 3/10 — 목적 및 통합 방법은 잘 안내되어 있으나, 코드, 라이선스, 상세한 MCP 프리미티브가 없어 범용성에 아쉬움이 있습니다.