Markdownify MCP Server

Čo robí “Markdownify” MCP Server?

Markdownify MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na prevod rôznych typov súborov a webového obsahu do formátu Markdown. Slúži ako most medzi AI asistentmi a externými zdrojmi dát, čím zjednodušuje proces transformácie dokumentov, obrázkov, audia a webových stránok na ľahko čitateľný a zdieľateľný Markdown text. Vďaka súprave nástrojov umožňuje Markdownify úlohy ako extrahovanie textu z PDF, získavanie prepisov YouTube videí alebo prevod audio súborov cez transkripciu. Zlepšuje vývojárske pracovné toky poskytovaním štandardizovaného, strojovo čitateľného obsahu z inak komplexných či neštruktúrovaných zdrojov, čo uľahčuje AI aplikáciám využívať, sumarizovať a spracovávať bohaté informácie.

Zoznam promptov

(V repozitári ani dokumentácii nie sú explicitne uvedené šablóny promptov.)

Zoznam zdrojov

(V repozitári ani dokumentácii nie sú explicitne uvedené MCP zdroje.)

Zoznam nástrojov

• youtube-to-markdown: Prevod YouTube videí na Markdown extrahovaním a formátovaním prepisov.
• pdf-to-markdown: Prevod PDF dokumentov do Markdown textu.
• bing-search-to-markdown: Prevod výsledkov vyhľadávania Bing do Markdown súhrnov.
• webpage-to-markdown: Prevod obsahu všeobecných web stránok do formátu Markdown.
• image-to-markdown: Prevod obrázkov do Markdown vrátane metadát.
• audio-to-markdown: Prevod audio súborov do Markdown transkripciou hovoreného obsahu.
• docx-to-markdown: Prevod Microsoft Word (DOCX) súborov do Markdown.
• xlsx-to-markdown: Prevod Excel (XLSX) súborov do Markdown tabuliek alebo textu.
• pptx-to-markdown: Prevod PowerPoint (PPTX) prezentácií do Markdown.
• get-markdown-file: Načítanie existujúcich Markdown súborov (s príponou .md alebo .markdown) zo zadaného adresára.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Konverzia dokumentov pre správu znalostí: Jednoducho konvertujte PDF, DOCX, PPTX a XLSX súbory do Markdown pre integráciu do dokumentačných systémov, wiki alebo znalostných báz, čo umožňuje rýchle vyhľadávanie a úpravy.
• Sumarizácia webového obsahu: Extrahujte a štandardizujte informácie z webových stránok, výsledkov vyhľadávania Bing alebo prepisov YouTube videí na AI analýzu, sumarizáciu alebo reportovanie.
• Spracovanie audia a obrázkov: Prepisujte podcasty alebo záznamy stretnutí do Markdown, alebo konvertujte obrázky na použitie v Markdown repozitároch, čím zvýšite prístupnosť a opätovné použitie dát.
• Načítanie a zdieľanie Markdown súborov: Bezpečne načítajte a zdieľajte existujúce Markdown dokumenty z centralizovaného adresára, čo podporuje kolaboratívne pracovné toky.
• Kontektualizácia AI asistenta: Umožnite AI modelom prístup k rôznorodému reálnemu obsahu v jednotnom formáte, čím sa zlepšuje kvalita odpovedí a akcií na základe aktuálnych, kontextových dát.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a pnpm.
2. Naklonujte repozitár a nainštalujte závislosti:

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

3. Projekt zbuildite:

   pnpm run build
   

4. Pridajte do konfigurácie Windsurf:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf. Overte, že server beží v rozhraní aplikácie.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Claude

1. Nainštalujte Node.js a pnpm.
2. Naklonujte a nainštalujte ako vyššie.
3. Nájdite konfiguračný súbor MCP servera Claude.
4. Pridajte Markdownify:

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

5. Uložte, reštartujte Claude a overte.

Cursor

1. Predpoklad: Node.js, pnpm.
2. Naklonujte a nainštalujte závislosti.
3. Zbuildite pomocou pnpm run build.
4. Upravte sekciu mcpServers v Cursor:

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

5. Uložte a reštartujte Cursor.

Cline

1. Nainštalujte Node.js a pnpm, potom naklonujte a nainštalujte ako vyššie.
2. Projekt zbuildite.
3. Pridajte Markdownify MCP Server do konfigurácie mcpServers:

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

4. Uložte, reštartujte Cline a overte.

Poznámka: Na bezpečné spravovanie API kľúčov použite environmentálne premenné (pozri príklad vyššie).

Ako použiť tento MCP vo flow-och

Používanie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt pracovného toku, začnite pridaním MCP komponentu do flow a prepojte ho na vášho AI agenta:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panelu. Do sekcie systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “markdownify” na skutočný názov vášho MCP servera a nahradiť URL vašou vlastnou MCP URL adresou.

Prehľad

Na základe vyššie uvedených tabuliek je Markdownify MCP Server zameraný na praktické konverzné nástroje a inštrukcie na nastavenie, no chýbajú detaily o prompt šablónach, zdrojoch a pokročilých MCP funkciách ako sampling a roots. Dokumentácia je jasná pre nástroje a setup, ale informácie o hlbších MCP primitívach chýbajú.

Náš názor

Markdownify MCP Server je robustný pre prípady použitia konverzie dokumentov a obsahu s podporou širokého spektra typov súborov a dobrou dokumentáciou nastavenia. Absencia explicitných šablón promptov, MCP zdrojov a jasnosti okolo pokročilých funkcií ako sampling a roots však znižuje jeho skóre pre náročnejšiu MCP integráciu. Pre priamu praktickú konverziu súborov na Markdown však hodnotíme vysoko; pre hlbokú rozšíriteľnosť protokolu menej.

MCP Skóre