
Markitdown MCP Server
De Markitdown MCP Server overbrugt AI-assistenten met markdown-inhoud, waardoor geautomatiseerde documentatie, contentanalyse en beheer van markdown-bestanden m...
Converteer bestanden, webpagina’s, audio en meer naar Markdown voor AI-klare, uniforme toegang tot content met Markdownify MCP Server.
Markdownify MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die ontworpen is om verschillende bestandstypen en webinhoud om te zetten naar Markdown-indeling. Het fungeert als een brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, en stroomlijnt het proces om documenten, afbeeldingen, audio en webpagina’s om te zetten naar gemakkelijk leesbare en deelbare Markdown-tekst. Door een reeks hulpmiddelen beschikbaar te stellen, maakt Markdownify taken mogelijk zoals het extraheren van tekst uit PDF’s, ophalen van YouTube-video transcripties, of het converteren van audiobestanden via transcriptie. Dit verrijkt ontwikkelworkflows door gestandaardiseerde, machine-leesbare content te leveren uit anders complexe of ongestructureerde bronnen, wat het eenvoudiger maakt voor AI-toepassingen om rijke informatie te gebruiken, samen te vatten en te verwerken.
(Er worden geen prompt-templates expliciet genoemd in de repository of documentatie.)
(Er worden geen expliciete MCP-resources vermeld in de repository of documentatie.)
.md
of .markdown
extensies) op vanuit een opgegeven map.pnpm
geïnstalleerd zijn.git clone https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp.git
cd markdownify-mcp
pnpm install
pnpm run build
{
"mcpServers": {
"markdownify": {
"command": "node",
"args": [
"/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
],
"env": {
"UV_PATH": "/path/to/uv"
}
}
}
}
Voorbeeld API-sleutels beveiligen:
{
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
pnpm
.{
"mcpServers": {
"markdownify": {
"command": "node",
"args": [
"/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
],
"env": {
"UV_PATH": "/path/to/uv"
}
}
}
}
pnpm
.pnpm run build
.mcpServers
van Cursor:{
"mcpServers": {
"markdownify": {
"command": "node",
"args": [
"/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
],
"env": {
"UV_PATH": "/path/to/uv"
}
}
}
}
pnpm
, clone en installeer zoals hierboven.mcpServers
-configuratie:{
"mcpServers": {
"markdownify": {
"command": "node",
"args": [
"/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
],
"env": {
"UV_PATH": "/path/to/uv"
}
}
}
}
Let op: Gebruik omgevingsvariabelen om API-sleutels veilig te beheren (zie voorbeeld hierboven).
Gebruik van MCP in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:
{
"markdownify": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “markdownify” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Duidelijke beschrijving in README. |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates genoemd. |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete resources vermeld. |
Lijst van Tools | ✅ | 10 tools vermeld in README. |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld getoond in configuratiegedeelte. |
Sampling support (minder belangrijk bij beoordeling) | ⛔ | Niet genoemd. |
Op basis van bovenstaande tabellen is Markdownify MCP Server gericht op praktische conversietools en installatie-instructies, maar ontbreekt het aan details over prompt-templates, resources en geavanceerde MCP-functies zoals sampling en roots. De documentatie is duidelijk voor tools en installatie, maar informatie over diepere MCP-principes ontbreekt.
Markdownify MCP Server is robuust voor document- en contentconversie, met een breed scala aan ondersteunde bestandstypen en goede installatie-instructies. Het ontbreken van expliciete prompt-templates, MCP-resources en duidelijkheid over geavanceerde features zoals sampling en roots, beperkt echter de score voor meer geavanceerde MCP-integraties. Voor direct praktisch gebruik in bestand-naar-Markdown-conversie scoort het hoog; voor diepgaande protocol-uitbreidbaarheid minder.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 140 |
Aantal Sterren | 1,8k |
Markdownify MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die een breed scala aan bestandstypen—zoals PDF's, DOCX, PPTX, XLSX, afbeeldingen, audio en webpagina's—converteert naar schone, gestandaardiseerde Markdown. Hierdoor kunnen AI-assistenten en andere workflows complexe externe content eenvoudig verwerken, samenvatten en gebruiken in een consistent formaat.
Markdownify ondersteunt het converteren van YouTube-video's, PDF's, Bing-zoekresultaten, algemene webpagina's, afbeeldingen (met metadata), audiobestanden (met transcriptie), Microsoft Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX) en kan ook bestaande Markdown-bestanden ophalen.
Belangrijkste toepassingen zijn documentconversie voor kennisbeheer, samenvatten van webinhoud, audio transcriberen, afbeeldingen met metadata converteren, Markdown-bestanden ophalen voor samenwerking en AI-agenten toegang geven tot en verwerken van real-world content in een gestandaardiseerd Markdown-formaat.
Clone de repository, installeer afhankelijkheden met pnpm en bouw het project. Voeg de server vervolgens toe aan je FlowHunt- of andere MCP-compatibele omgeving, specificeer het pad naar de gebouwde index.js en eventuele benodigde omgevingsvariabelen. Zie de gedetailleerde installatie-instructies per platform hierboven.
Je kunt API-sleutels en gevoelige gegevens beveiligen met behulp van omgevingsvariabelen in je configuratie, zoals getoond in de installatievoorbeelden. Zorg er altijd voor dat je serveromgeving best practices volgt voor beveiliging en toegangscontrole.
Ontgrendel naadloze contentconversie en AI-integratie door Markdownify MCP Server in te zetten in je FlowHunt-workflows.
De Markitdown MCP Server overbrugt AI-assistenten met markdown-inhoud, waardoor geautomatiseerde documentatie, contentanalyse en beheer van markdown-bestanden m...
De Pandoc MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en documentconversie door Pandoc’s universele converter toegankelijk te maken via het Model Context Pro...
De Contentful MCP Server slaat een brug tussen AI-assistenten en de Contentful Management API, waardoor naadloze contentbewerkingen mogelijk worden—zoals het op...