Markdownify MCP 서버

Markdownify MCP 서버

파일, 웹페이지, 오디오 등 다양한 콘텐츠를 마크다운으로 변환하여 AI에 최적화된 통합 콘텐츠 접근을 제공하는 Markdownify MCP 서버.

“Markdownify” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Markdownify MCP 서버는 다양한 파일 유형과 웹 콘텐츠를 마크다운 형식으로 변환하도록 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 데이터 소스 간의 다리 역할을 하여, 문서, 이미지, 오디오, 웹페이지를 읽기 쉽고 공유 가능한 마크다운 텍스트로 손쉽게 변환할 수 있도록 지원합니다. Markdownify는 PDF에서 텍스트를 추출하거나, 유튜브 영상의 전사본을 가져오거나, 오디오 파일을 전사하여 변환하는 등 다양한 도구를 제공합니다. 덕분에 복잡하거나 구조화되지 않은 소스에서 표준화된 기계 판독형 콘텐츠를 제공하여, AI 기반 애플리케이션이 다양한 정보를 쉽게 활용·요약·처리할 수 있습니다.

프롬프트 목록

(저장소나 문서에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.)

리소스 목록

(저장소나 문서에 명시된 MCP 리소스가 없습니다.)

도구 목록

  • youtube-to-markdown: 유튜브 동영상을 전사하여 마크다운으로 변환합니다.
  • pdf-to-markdown: PDF 문서를 마크다운 텍스트로 변환합니다.
  • bing-search-to-markdown: Bing 검색 결과를 마크다운 요약으로 변환합니다.
  • webpage-to-markdown: 일반 웹페이지의 콘텐츠를 마크다운으로 변환합니다.
  • image-to-markdown: 이미지와 관련 메타데이터를 마크다운으로 변환합니다.
  • audio-to-markdown: 오디오 파일의 음성 내용을 전사하여 마크다운으로 변환합니다.
  • docx-to-markdown: Microsoft Word(DOCX) 파일을 마크다운으로 변환합니다.
  • xlsx-to-markdown: Excel(XLSX) 파일을 마크다운 표 또는 텍스트로 변환합니다.
  • pptx-to-markdown: PowerPoint(PPTX) 프레젠테이션을 마크다운으로 변환합니다.
  • get-markdown-file: 지정된 디렉터리에서 기존 마크다운 파일(.md, .markdown 확장자)을 불러옵니다.

MCP 서버 활용 사례

  • 지식 관리용 문서 변환: PDF, DOCX, PPTX, XLSX 파일을 마크다운으로 변환하여 위키, 문서 시스템, 지식 관리 베이스에 손쉽게 통합하고, 빠른 검색과 편집을 지원합니다.
  • 웹 콘텐츠 요약: 웹페이지, Bing 검색 결과, 유튜브 영상 전사 등에서 정보를 추출하고 표준화된 마크다운으로 변환하여 AI 기반 분석, 요약, 리포팅에 활용합니다.
  • 오디오 및 이미지 처리: 팟캐스트나 회의 녹음을 전사하여 마크다운으로 저장하거나, 이미지를 마크다운 저장소에 포함해 접근성과 데이터 재활용성을 높입니다.
  • 마크다운 문서 조회 및 공유: 중앙 디렉터리에서 기존 마크다운 문서를 안전하게 불러오고 공유하여 협업 워크플로우를 지원합니다.
  • AI 어시스턴트 컨텍스트화: AI 모델이 다양한 실제 콘텐츠를 일관된 형식으로 접근할 수 있게 하여, 최신 맥락 데이터 기반의 응답 품질과 행동을 향상합니다.

설치 방법

Windsurf

  1. Node.js와 pnpm이 설치되어 있는지 확인하세요.
  2. 저장소를 클론하고 의존성을 설치합니다:
    git clone https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp.git
    cd markdownify-mcp
    pnpm install
    
  3. 프로젝트를 빌드합니다:
    pnpm run build
    
  4. Windsurf 설정에 아래 내용을 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "markdownify": {
          "command": "node",
          "args": [
            "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
          ],
          "env": {
            "UV_PATH": "/path/to/uv"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. 앱 인터페이스에서 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

API 키 보안 예시:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${API_KEY}"
  }
}

Claude

  1. Node.js와 pnpm을 설치하세요.
  2. 위와 같이 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요.
  3. Claude의 MCP 서버 설정을 찾으세요.
  4. Markdownify를 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "markdownify": {
          "command": "node",
          "args": [
            "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
          ],
          "env": {
            "UV_PATH": "/path/to/uv"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 저장하고 Claude를 재시작한 후 정상 동작을 확인하세요.

Cursor

  1. Node.js와 pnpm을 설치하세요.
  2. 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요.
  3. pnpm run build로 빌드하세요.
  4. Cursor의 mcpServers 섹션을 아래와 같이 수정하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "markdownify": {
          "command": "node",
          "args": [
            "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
          ],
          "env": {
            "UV_PATH": "/path/to/uv"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

Cline

  1. Node.js와 pnpm을 설치한 후, 위와 같이 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요.
  2. 프로젝트를 빌드하세요.
  3. Cline의 mcpServers 설정에 아래와 같이 추가하세요:
    {
      "mcpServers": {
        "markdownify": {
          "command": "node",
          "args": [
            "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
          ],
          "env": {
            "UV_PATH": "/path/to/uv"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 저장하고 Cline을 재시작한 후 정상 동작을 확인하세요.

참고: 환경변수를 사용하여 API 키를 안전하게 관리하세요(위 예시 참고).

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

FlowHunt MCP flow

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "markdownify": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 능력에 접근할 수 있습니다. "markdownify"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.


개요

섹션제공 여부내용/비고
개요README에 명확한 설명.
프롬프트 목록프롬프트 템플릿 미기재.
리소스 목록명시된 리소스 없음.
도구 목록README에 10가지 도구 안내.
API 키 보안설정 예시 제공.
샘플링 지원 (평가에는 덜 중요)언급 없음.

위 표에 따르면 Markdownify MCP 서버는 실용적인 변환 도구와 설치 가이드에 집중되어 있으나, 프롬프트 템플릿, 리소스, 샘플링·roots 등 고급 MCP 기능에 대한 설명은 부족합니다. 도구와 설치에 관한 문서는 명확하지만, 심화 MCP 프리미티브에 대한 정보는 제공되지 않습니다.

의견

Markdownify MCP 서버는 다양한 파일 유형 지원과 훌륭한 설치 문서로 문서 및 콘텐츠 변환 실용성에 강점을 보입니다. 반면, 프롬프트 템플릿, MCP 리소스, 샘플링 및 roots 같은 고급 기능의 부재로 인해, 복잡한 MCP 통합에서는 점수가 낮을 수 있습니다. 파일 → 마크다운 변환의 직접 활용에는 높은 점수를, 프로토콜 확장성 측면에서는 아쉬움이 있습니다.

MCP 점수

라이선스 보유✅ (MIT)
도구 1개 이상 보유
포크 개수140
스타 개수1.8k

자주 묻는 질문

Markdownify MCP 서버란 무엇인가요?

Markdownify MCP 서버는 다양한 파일 유형(PDF, DOCX, PPTX, XLSX, 이미지, 오디오, 웹페이지 등)을 깔끔하고 표준화된 마크다운으로 변환하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이를 통해 AI 어시스턴트 및 기타 워크플로우가 복잡한 외부 콘텐츠를 일관된 형식으로 쉽게 처리, 요약, 활용할 수 있습니다.

Markdownify가 지원하는 파일 및 콘텐츠 유형은 무엇인가요?

Markdownify는 유튜브 동영상, PDF, Bing 검색 결과, 일반 웹페이지, 이미지(메타데이터 포함), 오디오 파일(전사 포함), Microsoft Word(DOCX), Excel(XLSX), PowerPoint(PPTX)를 마크다운으로 변환하며, 기존 마크다운 파일도 불러올 수 있습니다.

Markdownify의 주요 활용 사례는 무엇인가요?

주요 활용 사례로는 지식 관리용 문서 변환, 웹 콘텐츠 요약, 오디오 전사, 메타데이터가 포함된 이미지 변환, 협업을 위한 마크다운 파일 조회, AI 에이전트가 표준화된 마크다운으로 실제 콘텐츠에 접근·처리하는 작업 등이 있습니다.

FlowHunt에 Markdownify MCP 서버를 어떻게 연동하나요?

저장소를 클론하고 pnpm으로 의존성을 설치한 후 프로젝트를 빌드하세요. 그런 다음 빌드된 index.js 경로와 필요한 환경변수를 지정하여 FlowHunt 또는 다른 MCP 호환 환경의 설정에 서버를 추가하세요. 위의 플랫폼별 설정 예시를 참고하세요.

Markdownify 사용 시 내 데이터는 안전한가요?

설정 예시처럼 환경변수를 사용하여 API 키와 민감한 데이터를 안전하게 관리할 수 있습니다. 항상 서버 환경에서 보안 및 접근 제어의 모범 사례를 따르세요.

FlowHunt와 함께 Markdownify MCP 서버 사용해보기

Markdownify MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 배포하여 원활한 콘텐츠 변환과 AI 통합을 경험하세요.

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