Pandoc MCP 서버

“pandoc” MCP 서버는 어떤 역할을 하나요?

“pandoc” MCP 서버는 강력한 pandoc 도구를 활용한 문서 형식 변환을 위한 Model Context Protocol 서버입니다. 이 서버는 중계자 역할을 하여 AI 어시스턴트와 클라이언트가 다양한 문서 형식(예: Markdown, DOCX, HTML 등) 간에 콘텐츠를 변환할 수 있도록 하며, 원본 문서의 구조와 서식을 그대로 유지합니다. 이를 통해 자동화된 문서 변환을 더 큰 AI 기반 흐름의 일부로 활용할 수 있어 개발 워크플로우가 크게 향상되며, API, 파일 시스템, 기타 외부 데이터 소스와의 연동도 쉬워집니다. 특히 포맷 간 문서의 정밀한 일관성이 중요한 작업에 매우 유용하며, PDF 지원 등 향후 확장성도 고려되어 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서에는 특정 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

공개 저장소 파일에 명시적인 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 문서 형식 변환
  pandoc을 이용해 다양한 포맷 간 문서를 변환할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 클라이언트가 입력 및 출력 형식을 지정하면, 변환 과정에서 서식과 구조가 보존됩니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 자동 문서 변환:
  AI 어시스턴트와 연동하여 문서를 자동으로 다양한 포맷(Markdown → DOCX/HTML 등)으로 변환해, 기술 문서 작성자 및 개발자의 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.
• 콘텐츠 출판 파이프라인:
  소스 파일을 여러 포맷(예: 학술 논문을 HTML, PDF, LaTeX 등)으로 변환해 다양한 플랫폼에 출판할 수 있습니다.
• 툴 간 협업:
  서로 다른 문서 편집기나 시스템을 사용하는 팀이 각자 원하는 형식으로 변환해 협업할 수 있습니다.
• 데이터 마이그레이션 및 아카이빙:
  레거시 문서를 최신 포맷으로 이관하거나, 표준화된 형식으로 아카이빙할 수 있습니다.
• 개발자 워크플로우 통합:
  CI/CD 파이프라인에서 항상 여러 포맷의 최신 문서를 유지할 수 있도록 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 필수 구성 요소 설치: Node.js와 pandoc이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 설정 파일 찾기: Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. pandoc MCP 서버 추가: mcpServers 섹션에 아래 JSON을 삽입하세요:

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

4. 저장하고 Windsurf를 재시작: 설정을 저장한 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. 설정 확인: Windsurf UI에서 서버가 표시되고 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보호(필요 시):

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

Claude

1. 필수 구성 요소 설치: Node.js와 pandoc이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 설정 파일 수정: Claude 설정 또는 config 파일을 여세요.
3. 서버 설정 추가:

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

4. 변경 사항 저장 및 Claude 재시작.
5. 설정 확인: pandoc MCP 서버가 목록에 있고 활성화되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 pandoc이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 여세요.
3. MCP 서버 JSON 삽입:

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

4. 변경 적용을 위해 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스에서 MCP 서버 가용성을 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 pandoc을 설치하세요.
2. Cline의 설정 파일에 접근하세요.
3. mcpServers 아래에 다음 내용 추가:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cline 대시보드에서 정상 동작을 확인하세요.

플로우 내에서 MCP 활용법

FlowHunt에서 MCP 사용

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력합니다:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “pandoc"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 두 표 기준, mcp-pandoc MCP 서버의 문서화 및 개발자 준비도는 6/10 정도로 평가할 수 있습니다. 개요와 사용법은 명확하게 제공되나, 프롬프트 템플릿·리소스·고급 MCP 기능(roots, 샘플링 등)에 대한 상세 설명이 부족합니다.

MCP 점수