Markdownify MCP Server

O que faz o servidor “Markdownify” MCP?

O Markdownify MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para converter vários tipos de arquivos e conteúdos web em formato Markdown. Ele atua como uma ponte entre assistentes de IA e fontes externas de dados, facilitando o processo de transformar documentos, imagens, áudios e páginas web em texto Markdown facilmente legível e compartilhável. Ao disponibilizar um conjunto de ferramentas, o Markdownify permite tarefas como extrair texto de PDFs, recuperar transcrições de vídeos do YouTube ou converter arquivos de áudio por meio de transcrição. Isso aprimora fluxos de trabalho de desenvolvimento ao fornecer conteúdo padronizado e legível por máquina a partir de fontes normalmente complexas ou não estruturadas, tornando mais fácil para aplicações baseadas em IA usar, resumir e processar informações ricas.

Lista de Prompts

(Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório ou documentação.)

Lista de Recursos

(Nenhum recurso MCP explícito é detalhado no repositório ou documentação.)

Lista de Ferramentas

• youtube-to-markdown: Converte vídeos do YouTube para Markdown extraindo e formatando transcrições.
• pdf-to-markdown: Converte documentos PDF em texto Markdown.
• bing-search-to-markdown: Converte resultados de busca do Bing em resumos em Markdown.
• webpage-to-markdown: Converte o conteúdo de páginas web em geral para o formato Markdown.
• image-to-markdown: Converte imagens para Markdown, incluindo metadados.
• audio-to-markdown: Converte arquivos de áudio em Markdown transcrevendo o conteúdo falado.
• docx-to-markdown: Converte arquivos Microsoft Word (DOCX) para Markdown.
• xlsx-to-markdown: Converte arquivos Excel (XLSX) para tabelas ou texto em Markdown.
• pptx-to-markdown: Converte apresentações PowerPoint (PPTX) para Markdown.
• get-markdown-file: Recupera arquivos Markdown existentes (com extensões .md ou .markdown) de um diretório especificado.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Conversão de Documentos para Gestão do Conhecimento: Converta facilmente arquivos PDF, DOCX, PPTX e XLSX para Markdown para integração em sistemas de documentação, wikis ou bases de conhecimento, permitindo busca e edição ágil.
• Sumarização de Conteúdo Web: Extraia e padronize informações de páginas web, resultados de busca do Bing ou transcrições de vídeos do YouTube para análise por IA, sumarização ou relatórios.
• Processamento de Áudio e Imagem: Transcreva podcasts ou gravações de reuniões para Markdown, ou converta imagens para inclusão em repositórios baseados em Markdown, melhorando acessibilidade e reutilização de dados.
• Recuperação e Compartilhamento de Markdown: Recupere e compartilhe com segurança documentos Markdown existentes de um diretório centralizado, apoiando fluxos de trabalho colaborativos.
• Contextualização para Assistentes de IA: Permita que modelos de IA acessem conteúdo real diversificado em um formato consistente, melhorando a qualidade das respostas e ações baseadas em dados contextuais e atualizados.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e pnpm estão instalados.
2. Clone o repositório e instale as dependências:

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

3. Compile o projeto:

   pnpm run build
   

4. Adicione à configuração do Windsurf:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf. Verifique se o servidor está rodando pela interface do app.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

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

Claude

1. Instale Node.js e pnpm.
2. Clone e instale como acima.
3. Localize a configuração do servidor MCP do Claude.
4. Adicione o Markdownify:

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

5. Salve, reinicie o Claude e verifique.

Cursor

1. Pré-requisito: Node.js, pnpm.
2. Clone e instale as dependências.
3. Compile com pnpm run build.
4. Edite a seção mcpServers do Cursor:

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

5. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Instale Node.js e pnpm, depois clone e instale como acima.
2. Compile o projeto.
3. Adicione o Markdownify MCP Server na configuração mcpServers:

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

4. Salve, reinicie o Cline e verifique.

Nota: Use variáveis de ambiente para gerenciar chaves de API com segurança (veja exemplo acima).

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP no seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração de MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “markdownify” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o Markdownify MCP Server é focado em ferramentas práticas de conversão e orientações de setup, mas carece de detalhes sobre templates de prompt, recursos, e recursos avançados de MCP como sampling e roots. A documentação é clara sobre ferramentas e configuração, mas faltam informações sobre primitivas MCP mais profundas.

Nossa opinião

O Markdownify MCP Server é robusto para casos de uso de conversão de documentos e conteúdos, com ampla variedade de tipos de arquivos suportados e boa documentação de setup. Entretanto, a ausência de templates de prompt explícitos, recursos MCP e clareza sobre funcionalidades avançadas como sampling e roots limita sua pontuação para integrações MCP mais avançadas. Para uso prático e direto em conversão de arquivos para Markdown, sua pontuação é alta; para extensibilidade profunda do protocolo, nem tanto.

Pontuação MCP