Pandoc MCP Server

Co robi “Pandoc” MCP Server?

Pandoc MCP Server został zaprojektowany, by łączyć asystentów AI z zewnętrznymi możliwościami konwersji dokumentów, wykorzystując siłę Pandoc — uniwersalnego konwertera dokumentów. Udostępniając funkcjonalność Pandoc przez Model Context Protocol (MCP), serwer ten umożliwia automatyzację transformacji formatów sterowaną przez AI, takich jak konwersja Markdown do PDF lub HTML w ramach szerszych procesów deweloperskich. Pozwala modelom językowym i ich klientom programowo przeprowadzać konwersje dokumentów, upraszczając zarządzanie treścią, automatyzując pipeline’y dokumentów i podnosząc produktywność zespołów pracujących z różnymi typami plików i standardami dokumentacji.

Lista promptów

Brak udokumentowanych szablonów promptów w repozytorium.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych, jawnych zasobów w repozytorium.

Lista narzędzi

Brak jawnych narzędzi udokumentowanych w pliku server.py repozytorium ani w dokumentacji.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczna konwersja dokumentów: Programiści mogą automatyzować proces konwersji dokumentów między formatami (np. z Markdown do PDF/HTML) w workflow napędzanych przez AI.
• Pipeline’y standaryzacji treści: Zapewnia, że dokumentacja lub raporty w kodzie pozostają w standardowym formacie, integrując się z asystentami AI w celu konwersji na żądanie.
• Wsparcie dla pisania technicznego: Modele AI mogą korzystać z serwera Pandoc do podglądu, renderowania lub eksportu treści technicznych użytkowników w różnych formatach do udostępniania lub publikacji.
• Płynna integracja z CI/CD: Umożliwia pipeline’om ciągłej integracji automatyczną konwersję i sprawdzanie formatów dokumentów jako element procesu wydania.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Pandoc MCP Server pod obiektem mcpServers używając poniższej konfiguracji.
4. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

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

Claude

1. Potwierdź instalację Node.js.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj wpis Pandoc MCP Server jak poniżej.
4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Sprawdź, czy integracja przebiegła pomyślnie.

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze obecny.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj konfigurację Pandoc MCP Server.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Upewnij się, że serwer został rozpoznany.

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

Cline

1. Zainstaluj Node.js.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj ustawienia Pandoc MCP Server.
4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź działanie.

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

Zabezpieczenie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji:

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

Jak użyć tego MCP we flow

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP używając poniższego formatu JSON:

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

Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “pandoc-mcp” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Ten serwer MCP zawiera przejrzysty przegląd i instrukcje konfiguracji, jednak brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, narzędzi i zasobów. Jego użyteczność w konwersji dokumentów jest oczywista, ale brak szczegółów ogranicza możliwość użycia “od ręki”.

Ocena MCP

Ocena: 3/10 — Serwer daje dobre pojęcie o celu i krokach integracji, ale brak kodu, LICENCJI oraz szczegółowych prymitywów MCP ogranicza jego szeroką użyteczność.