Co robi serwer “Markdownify” MCP?

Markdownify MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do konwertowania różnych typów plików oraz treści internetowych na format Markdown. Działa jako most między asystentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, usprawniając proces przekształcania dokumentów, obrazów, nagrań audio i stron internetowych w łatwo czytelny i udostępnialny tekst Markdown. Dzięki udostępnionemu zestawowi narzędzi, Markdownify umożliwia takie zadania jak wyodrębnianie tekstu z PDF, pobieranie transkryptów filmów YouTube czy konwertowanie plików audio przez transkrypcję. Usprawnia to workflowy deweloperskie, dostarczając ustandaryzowane, odczytywane przez maszyny treści z typowo złożonych lub nieustrukturyzowanych źródeł, co ułatwia aplikacjom AI korzystanie, podsumowywanie i przetwarzanie bogatych informacji.

Lista promptów

(W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.)

Lista zasobów

(W repozytorium ani dokumentacji nie opisano szczegółowo zasobów MCP.)

Lista narzędzi

• youtube-to-markdown: Konwertuje filmy YouTube do Markdown poprzez wyodrębnienie i sformatowanie transkryptów.
• pdf-to-markdown: Konwertuje dokumenty PDF do tekstu Markdown.
• bing-search-to-markdown: Konwertuje wyniki wyszukiwania Bing do podsumowań w Markdown.
• webpage-to-markdown: Konwertuje treść ogólnych stron internetowych do formatu Markdown.
• image-to-markdown: Konwertuje obrazy do Markdown, włączając metadane.
• audio-to-markdown: Konwertuje pliki audio do Markdown przez transkrypcję mowy.
• docx-to-markdown: Konwertuje pliki Microsoft Word (DOCX) do Markdown.
• xlsx-to-markdown: Konwertuje pliki Excel (XLSX) do tabel lub tekstu w Markdown.
• pptx-to-markdown: Konwertuje prezentacje PowerPoint (PPTX) do Markdown.
• get-markdown-file: Pobiera istniejące pliki Markdown (z rozszerzeniem .md lub .markdown) z wybranego katalogu.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Konwersja dokumentów do zarządzania wiedzą: Łatwa konwersja PDF, DOCX, PPTX i XLSX do Markdown do integracji z systemami dokumentacji, wiki lub bazami wiedzy, umożliwiając szybkie przeszukiwanie i edycję.
• Podsumowywanie treści internetowych: Wyodrębnianie i standaryzacja informacji ze stron WWW, wyników Bing lub transkryptów wideo YouTube do analiz, podsumowań lub raportowania przez AI.
• Przetwarzanie audio i obrazów: Transkrypcja podcastów lub nagrań spotkań do Markdown oraz konwersja obrazów do repozytoriów opartych na Markdown, poprawiając dostępność i ponowne wykorzystanie danych.
• Pobieranie i udostępnianie Markdown: Bezpieczne pobieranie i współdzielenie istniejących dokumentów Markdown z centralnego katalogu, wspierając współpracę.
• Kontekstualizacja dla asystentów AI: Umożliwia modelom AI dostęp do różnorodnych treści rzeczywistych w spójnym formacie, poprawiając jakość odpowiedzi i działań na bazie aktualnych, kontekstowych danych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js i pnpm są zainstalowane.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności:

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

3. Zbuduj projekt:

   pnpm run build
   

4. Dodaj do konfiguracji Windsurf:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf. Zweryfikuj działanie serwera w interfejsie aplikacji.

Przykład zabezpieczania kluczy API:

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

Claude

1. Zainstaluj Node.js i pnpm.
2. Sklonuj i zainstaluj jak powyżej.
3. Zlokalizuj konfigurację serwera MCP dla Claude.
4. Dodaj Markdownify:

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

5. Zapisz, zrestartuj Claude i zweryfikuj.

Cursor

1. Wymagania: Node.js, pnpm.
2. Sklonuj i zainstaluj zależności.
3. Zbuduj komendą pnpm run build.
4. Edytuj sekcję mcpServers w konfiguracji Cursor:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Zainstaluj Node.js i pnpm, następnie sklonuj i zainstaluj jak powyżej.
2. Zbuduj projekt.
3. Dodaj serwer Markdownify MCP do konfiguracji mcpServers:

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

4. Zapisz, zrestartuj Cline i zweryfikuj.

Uwaga: Używaj zmiennych środowiskowych do bezpiecznego zarządzania kluczami API (patrz przykład powyżej).

Jak używać MCP wewnątrz flowów

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflowem FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź szczegóły serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “markdownify” na właściwą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel, Markdownify MCP Server skupia się na praktycznych narzędziach konwersji i przewodniku wdrożenia, ale brakuje w nim szczegółów dotyczących szablonów promptów, zasobów oraz zaawansowanych funkcji MCP, takich jak sampling czy roots. Dokumentacja jest przejrzysta pod kątem narzędzi i konfiguracji, lecz brak informacji o głębszych prymitywach MCP.

Nasza opinia

Markdownify MCP Server jest solidnym rozwiązaniem do konwersji dokumentów i treści, obsługującym szeroką gamę typów plików i posiadającym dobrą dokumentację wdrożeniową. Jednak brak jawnych szablonów promptów, zasobów MCP i jasności co do zaawansowanych funkcji, takich jak sampling i roots, ogranicza jego ocenę dla bardziej zaawansowanych integracji MCP. Do praktycznego użytku w konwersji plików do Markdown wypada bardzo dobrze; do głębokiej rozbudowy protokołu już mniej.

Ocena MCP