Serwer Markitdown MCP

Do czego służy serwer “Markitdown” MCP?

Serwer Markitdown MCP (Model Context Protocol) to wyspecjalizowany serwer zaprojektowany do łączenia asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API lub usługami w celu usprawnienia pracy deweloperskiej. Udostępniając określone zasoby, szablony promptów oraz wykonywalne narzędzia, serwer Markitdown MCP umożliwia agentom AI programową interakcję z treściami markdown, wspierając operacje takie jak zapytania, zarządzanie czy transformacja plików markdown. Pozwala to m.in. na automatyczne generowanie dokumentacji, analizę treści czy integrację z systemami plików, co ostatecznie usprawnia procesy dla deweloperów i osób pracujących z wiedzą.

Lista promptów

W dostępnych plikach repozytorium nie opisano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnych plikach repozytorium nie opisano żadnych zasobów.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach repozytorium nie opisano żadnych narzędzi (np. server.py czy równoważnej implementacji).

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

Brak konkretnych przypadków użycia opisanych w dostępnych plikach. Ogólne przykłady mogą obejmować:

• Automatyczne generowanie dokumentacji na podstawie kodu lub odpowiedzi API.
• Analiza i podsumowanie plików markdown dla baz wiedzy.
• Integracja treści markdown z chatbotami lub asystentami przepływów.
• Transformacja treści między markdown a innymi formatami.
• Programowe zarządzanie plikami markdown w środowiskach deweloperskich.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że wymagane narzędzia są zainstalowane (np. Node.js).
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj wpis serwera Markitdown MCP w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer Markitdown MCP działa i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj wrażliwe klucze API z użyciem zmiennych środowiskowych. Przykład:

{
  "env": {
    "MARKITDOWN_API_KEY": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js i inne wymagane narzędzia.
2. Znajdź plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj Markitdown MCP Server w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że konfiguracja powiodła się.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz ustawienia/plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj poniższe w sekcji MCP servers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj dostępność serwera Markitdown MCP.

Cline

1. Zainstaluj wszystkie wymagane zależności (np. Node.js).
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Zarejestruj serwer Markitdown MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź, czy serwer został poprawnie zarejestrowany.

Jak używać tego MCP w przepływach

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby "markitdown" zamienić na właściwą nazwę swojego serwera MCP oraz podać swój własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie ograniczonych dostępnych informacji oraz ogólnej konfiguracji, serwer Markitdown MCP obecnie nie posiada szczegółowej dokumentacji ani ujawnionych funkcji w repozytorium. Na tej podstawie oceniam ten MCP na 2/10 — jest wykrywalny, lecz brakuje mu istotnej implementacji lub dokumentacji w tym miejscu.

Ocena MCP