Markdownify MCP Server

Ce face serverul MCP “Markdownify”?

Markdownify MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a converti diverse tipuri de fișiere și conținut web în format Markdown. Acționează ca o punte între asistenții AI și sursele externe de date, simplificând procesul de transformare a documentelor, imaginilor, fișierelor audio și paginilor web în text Markdown ușor de citit și partajat. Prin expunerea unei suite de unelte, Markdownify permite sarcini precum extragerea textului din PDF-uri, preluarea transcrierilor de pe YouTube sau conversia fișierelor audio prin transcriere. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare, oferind conținut standardizat, ușor de procesat de mașini, din surse altfel complexe sau nestructurate, făcând mai accesibilă utilizarea, rezumarea și procesarea informațiilor bogate pentru aplicațiile bazate pe AI.

Lista de Prompts

(Nu sunt menționate șabloane de prompt explicit în depozit sau documentație.)

Lista de Resurse

(Nu sunt detaliate resurse MCP explicite în depozit sau documentație.)

Lista de Unelte

• youtube-to-markdown: Convertește videoclipuri YouTube în Markdown prin extragerea și formatarea transcrierilor.
• pdf-to-markdown: Convertește documente PDF în text Markdown.
• bing-search-to-markdown: Convertește rezultatele de căutare Bing în rezumate Markdown.
• webpage-to-markdown: Convertește conținutul paginilor web generale în format Markdown.
• image-to-markdown: Convertește imagini în Markdown, inclusiv metadate.
• audio-to-markdown: Convertește fișiere audio în Markdown prin transcrierea conținutului vorbit.
• docx-to-markdown: Convertește fișiere Microsoft Word (DOCX) în Markdown.
• xlsx-to-markdown: Convertește fișiere Excel (XLSX) în tabele sau text Markdown.
• pptx-to-markdown: Convertește prezentări PowerPoint (PPTX) în Markdown.
• get-markdown-file: Preia fișiere Markdown existente (cu extensia .md sau .markdown) dintr-un director specificat.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Conversie documente pentru managementul cunoștințelor: Convertește rapid PDF-uri, DOCX, PPTX și XLSX în Markdown pentru integrare în sisteme de documentație, wiki-uri sau baze de cunoștințe, cu facilitarea căutării și editării rapide.
• Rezumat conținut web: Extrage și standardizează informații din pagini web, rezultate Bing sau transcrieri video YouTube pentru analiză AI, rezumare sau raportare.
• Procesare audio și imagini: Transcrie podcasturi sau înregistrări de ședințe în Markdown sau convertește imagini pentru includere în depozite bazate pe Markdown, îmbunătățind accesibilitatea și reutilizarea datelor.
• Preluare și partajare Markdown: Preia și partajează în siguranță documente Markdown existente dintr-un director centralizat, sprijinind fluxurile colaborative.
• Contextualizare pentru asistent AI: Permite modelelor AI să acceseze conținut divers din lumea reală într-un format coerent, îmbunătățind calitatea răspunsurilor și acțiunilor bazate pe date contextuale, actualizate.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și pnpm.
2. Clonează depozitul și instalează dependențele:

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

3. Compilează proiectul:

   pnpm run build
   

4. Adaugă la configurația Windsurf:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf. Verifică dacă serverul rulează prin interfața aplicației.

Exemplu de securizare a cheilor API:

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

Claude

1. Instalează Node.js și pnpm.
2. Clonează și instalează ca mai sus.
3. Localizează configurația MCP server a lui Claude.
4. Adaugă Markdownify:

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

5. Salvează, repornește Claude și verifică.

Cursor

1. Prerechizite: Node.js, pnpm.
2. Clonează și instalează dependențele.
3. Compilează cu pnpm run build.
4. Editează secțiunea mcpServers din Cursor:

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

5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Instalează Node.js și pnpm, apoi clonează și instalează ca mai sus.
2. Compilează proiectul.
3. Adaugă Markdownify MCP Server la configurația mcpServers:

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

4. Salvează, repornește Cline și verifică.

Notă: Folosește variabile de mediu pentru a gestiona în siguranță cheile API (vezi exemplul de mai sus).

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP la flux și conecteaz-o la agentul AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “markdownify” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel corespunzător serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza tabelelor de mai sus, Markdownify MCP Server este axat pe unelte practice de conversie și ghiduri de configurare, dar nu oferă detalii despre șabloane de prompt, resurse sau funcții MCP avansate precum sampling și roots. Documentația este clară pentru unelte și configurare, dar lipsește informația despre primitive MCP avansate.

Opinia noastră

Markdownify MCP Server este robust pentru cazuri de utilizare de conversie documente și conținut, cu o gamă largă de tipuri de fișiere suportate și documentație de instalare bună. Totuși, absența șabloanelor explicite de prompt, a resurselor MCP și a clarității privind funcțiile avansate precum sampling și roots îi limitează scorul pentru integrări MCP avansate. Pentru utilizare practică directă în conversia fișier-la-Markdown, scorul este mare; pentru extensibilitate protocolară avansată, mai puțin.

Scor MCP