Markdownify MCP Server

Hva gjør “Markdownify” MCP Server?

Markdownify MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å konvertere ulike filtyper og nettinnhold til Markdown-format. Den fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, og strømlinjeformer prosessen med å forvandle dokumenter, bilder, lyd og nettsider til lettleste og delbare Markdown-tekster. Ved å tilby et sett med verktøy, muliggjør Markdownify oppgaver som å hente tekst fra PDF-er, hente ut transkripter av YouTube-videoer, eller konvertere lydfiler gjennom transkripsjon. Dette forbedrer utvikleres arbeidsflyter ved å levere standardisert, maskinlesbart innhold fra ellers komplekse eller ustrukturerte kilder, og gjør det enklere for AI-drevne applikasjoner å bruke, oppsummere og prosessere rik informasjon.

Liste over Prompter

(Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i depotet eller dokumentasjonen.)

Liste over ressurser

(Ingen eksplisitte MCP-ressurser er detaljert i depotet eller dokumentasjonen.)

Liste over Verktøy

• youtube-to-markdown: Konverterer YouTube-videoer til Markdown ved å hente ut og formatere transkripter.
• pdf-to-markdown: Konverterer PDF-dokumenter til Markdown-tekst.
• bing-search-to-markdown: Konverterer Bing-søkeresultater til Markdown-oppsummeringer.
• webpage-to-markdown: Konverterer innholdet på generelle nettsider til Markdown-format.
• image-to-markdown: Konverterer bilder til Markdown, inkludert metadata.
• audio-to-markdown: Konverterer lydfiler til Markdown ved å transkribere det talte innholdet.
• docx-to-markdown: Konverterer Microsoft Word (DOCX)-filer til Markdown.
• xlsx-to-markdown: Konverterer Excel (XLSX)-filer til Markdown-tabeller eller tekst.
• pptx-to-markdown: Konverterer PowerPoint (PPTX)-presentasjoner til Markdown.
• get-markdown-file: Henter eksisterende Markdown-filer (med .md eller .markdown-utvidelser) fra en spesifisert mappe.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Dokumentkonvertering for kunnskapsforvaltning: Konverter enkelt PDF-, DOCX-, PPTX- og XLSX-filer til Markdown for integrering i dokumentasjonssystemer, wikier eller kunnskapsbaser, slik at du får raskt søk og redigering.
• Oppsummering av nettinnhold: Hent ut og standardiser informasjon fra nettsider, Bing-søkeresultater eller YouTube-transkripter for AI-drevet analyse, oppsummering eller rapportering.
• Lyd- og bildeprosessering: Transkriber podkaster eller møtereferater til Markdown, eller konverter bilder for bruk i Markdown-baserte arkiv, og øk tilgjengelighet og gjenbruk av data.
• Markdown-henting og deling: Hent og del eksisterende Markdown-dokumenter sikkert fra en sentral mappe, til støtte for samarbeidende arbeidsflyter.
• AI-assistentkontekstualisering: La AI-modeller få tilgang til variert innhold fra virkeligheten i et konsistent format, og forbedre kvaliteten på svar og handlinger basert på oppdatert, kontekstuell data.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js og pnpm er installert.
2. Klon depotet og installer avhengigheter:

   git clone https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp.git
   cd markdownify-mcp
   pnpm install
   

3. Bygg prosjektet:

   pnpm run build
   

4. Legg til i Windsurf-konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt. Bekreft at serveren kjører via appgrensesnittet.

Eksempel på sikring av API-nøkler:

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

Claude

1. Installer Node.js og pnpm.
2. Klon og installer som over.
3. Finn Claudes MCP-serverkonfig.
4. Legg til Markdownify:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre, start Claude på nytt og bekreft.

Cursor

1. Forutsetning: Node.js, pnpm.
2. Klon og installer avhengigheter.
3. Bygg med pnpm run build.
4. Rediger Cursors mcpServers-seksjon:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Installer Node.js og pnpm, deretter klon og installer som over.
2. Bygg prosjektet.
3. Legg til Markdownify MCP Server til mcpServers-konfigen:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lagre, start Cline på nytt og bekreft.

Merk: Bruk miljøvariabler for å håndtere API-nøkler sikkert (se eksempel over).

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “markdownify” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tabellen over er Markdownify MCP Server fokusert på praktiske konverteringsverktøy og oppsettveiledning, men mangler detaljer om prompt-maler, ressurser og avanserte MCP-funksjoner som sampling og røtter. Dokumentasjonen er tydelig for verktøy og oppsett, men informasjon om dypere MCP-primitiver mangler.

Vår mening

Markdownify MCP Server er robust for dokument- og innholdskonverteringsbehov, med et bredt spekter av støttede filtyper og god oppsettdokumentasjon. Fraværet av eksplisitte prompt-maler, MCP-ressurser og klarhet rundt avanserte funksjoner som sampling og røtter begrenser imidlertid poengsummen for mer avanserte MCP-integrasjoner. For direkte praktisk bruk til fil-til-Markdown-konvertering scorer den høyt; for dyp protokollekstendbarhet, mindre.

MCP-score