Mindmap MCP Server

Co robi “Mindmap” MCP Server?

Mindmap MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do konwersji treści Markdown na interaktywne mapy myśli. Działając jako most między asystentami AI a narzędziami do wizualizacji, umożliwia użytkownikom i programistom przekształcanie zwykłych plików Markdown w bogate, interaktywne reprezentacje map myśli. Usprawnia to przepływy pracy, czyniąc informacje hierarchiczne, pomysły lub notatki łatwiejszymi do eksploracji i zrozumienia. Serwer jest szczególnie przydatny przy organizacji wiedzy, planowaniu treści lub burzy mózgów, umożliwiając klientom AI dynamiczne generowanie, wizualizację i manipulowanie mapami myśli w ramach procesów rozwojowych lub badawczych.

Lista promptów

W repozytorium nie podano informacji o gotowych szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano jawnej listy zasobów MCP udostępnianych przez serwer.

Lista narzędzi

W repozytorium ani pliku server.py nie podano jawnej listy narzędzi dostępnych w Mindmap MCP Server.

Przykłady użycia tego MCP Servera

• Konwersja Markdown na mapę myśli
  Programiści lub użytkownicy mogą natychmiast zamienić dokumenty Markdown w interaktywne mapy myśli, czyniąc informacje hierarchiczne wizualnie dostępnymi i łatwiejszymi do przyswojenia.
• Wizualizacja wiedzy w przepływach AI
  Agenci AI mogą używać serwera MCP do renderowania map myśli ze strukturalnych danych, notatek lub sesji burzy mózgów, wspierając zarządzanie wiedzą i odkrywanie informacji.
• Tworzenie pomocy naukowych do nauki i nauczania
  Edukatorzy mogą tworzyć wizualne pomoce z notatek wykładowych, a studenci organizować własne notatki w mapy myśli dla lepszej retencji wiedzy.
• Wizualizacja dokumentacji technicznej
  Autorzy i inżynierowie mogą przekształcać dokumentację techniczną pisaną w Markdown w mapy myśli, uzyskując przegląd złożonych systemów lub baz kodu.
• Planowanie treści i tworzenie konspektów
  Autorzy, product managerowie i zespoły mogą porządkować plany treści lub konspekty projektów jako mapy myśli, czyniąc współpracę i iterację bardziej wizualną i efektywną.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Zainstaluj wymagania:
   Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zainstaluj Mindmap MCP Server:
   pip install mindmap-mcp-server lub użyj uvx mindmap-mcp-server albo Dockera.
3. Edytuj konfigurację Windsurf:
   Zlokalizuj plik konfiguracyjny i dodaj serwer MCP.
4. Dodaj Mindmap MCP Server:
   Wstaw ten fragment JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Uruchom ponownie Windsurf i sprawdź konfigurację.

Claude

1. Zainstaluj wymagania:
   Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zainstaluj Mindmap MCP Server:
   Użyj pip, uvx lub Dockera jak wyżej.
3. Edytuj konfigurację Claude Desktop:
   Otwórz claude_desktop_config.json.
4. Dodaj Mindmap MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Uruchom ponownie Claude Desktop i sprawdź dostępność serwera.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zainstaluj Mindmap MCP Server za pomocą pip, uvx lub Dockera.
3. Edytuj konfigurację Cursor, aby dodać serwer MCP.
4. Dodaj tę konfigurację:

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Uruchom ponownie Cursor i sprawdź aktywność Mindmap MCP Server.

Cline

1. Zainstaluj Node.js.
2. Zainstaluj Mindmap MCP Server (patrz powyżej).
3. Edytuj plik konfiguracyjny MCP Cline.
4. Wstaw poniższe:

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. Zapisz i uruchom ponownie Cline, aby uruchomić Mindmap MCP Server.

Zabezpieczanie kluczy API

Jeśli używasz kluczy API, przechowuj je jako zmienne środowiskowe i odwołuj się do nich w konfiguracji:

{
  "mcpServers": {
    "mindmap": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mindmap-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "mindmap": {
    "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 zamienić “mindmap” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Nasza opinia

Mindmap MCP Server jest skoncentrowany i dobrze dopasowany do swojego celu – zamiany Markdown w mapy myśli – lecz brakuje mu dokumentacji dotyczącej promptów, narzędzi czy punktów końcowych zasobów. Instalacja jest standardowa dla serwerów MCP i dobrze wspierana na różnych platformach. Projekt posiada dobrą licencję, umiarkowaną popularność i jasne zastosowania, ale brak zaawansowanych funkcji MCP czy przykładowych konfiguracji ogranicza jego rozbudowę.

Ocena MCP

Ocena MCP w tabeli:
Biorąc pod uwagę przejrzystość, popularność i użyteczność, ale brak zaawansowanych funkcji MCP (narzędzia/zasoby/prompty/sampling/roots), oceniam ten MCP na 5/10.