Pandoc MCP-server

Pandoc MCP-server

Automatisera enkelt konvertering av dokumentformat i dina AI-arbetsflöden med Pandoc MCP-servern—sömlöst integrerad med FlowHunt för tekniskt skrivande, innehållspipelines och kontinuerlig integration.

Vad gör “Pandoc” MCP-servern?

Pandoc MCP-servern är utformad för att skapa en brygga mellan AI-assistenter och externa dokumentkonverteringsfunktioner genom att utnyttja Pandocs kraft—en universell dokumentkonverterare. Genom att exponera Pandocs funktionalitet via Model Context Protocol (MCP) möjliggör denna server AI-driven automation av formatomvandlingar, såsom konvertering av Markdown till PDF eller HTML, inom större utvecklingsflöden. Den ger språkmodeller och deras klienter möjlighet att utföra dokumentkonverteringar programmatiskt, vilket förenklar innehållshanteringen, automatiserar dokumentpipelines och ökar produktiviteten hos team som arbetar med olika filtyper och dokumentationsstandarder.

Lista över prompts

Inga promptmallar är dokumenterade i förvaret.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade i förvaret.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg är dokumenterade i server.py-filen eller dokumentationen i förvaret.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Automatiserad dokumentkonvertering: Utvecklare kan automatisera processen att konvertera dokument mellan format (t.ex. Markdown till PDF/HTML) inom AI-drivna arbetsflöden.
  • Standardiseringspipelines för innehåll: Säkerställer att dokumentation eller rapporter över en kodbas förblir i ett standardiserat format genom integration med AI-assistenter för konverteringar i realtid.
  • Stöd för tekniskt skrivande: AI-modeller kan använda Pandoc-servern för att förhandsgranska, rendera eller exportera användargenererat tekniskt innehåll i olika format för delning eller publicering.
  • Sömlös integration med CI/CD: Möjliggör att kontinuerliga integrationspipelines automatiskt konverterar och kontrollerar dokumentationsformat som en del av releaseprocesser.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.
  2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Lägg till Pandoc MCP-servern under objektet mcpServers enligt konfigurationen nedan.
  4. Spara filen och starta om Windsurf.
  5. Kontrollera att servern är igång och tillgänglig.
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Claude

  1. Kontrollera att Node.js är installerat.
  2. Leta upp din Claude-konfigurationsfil.
  3. Infoga posten för Pandoc MCP-servern enligt exemplet.
  4. Spara och starta om Claude.
  5. Kontrollera att integrationen lyckades.
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

  1. Installera Node.js om det inte redan finns.
  2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.
  3. Lägg till Pandoc MCP-serverns konfiguration.
  4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
  5. Kontrollera att servern känns igen.
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

  1. Installera Node.js.
  2. Öppna Cline-konfigurationsfilen.
  3. Lägg till inställningarna för Pandoc MCP-servern.
  4. Spara och starta om Cline.
  5. Bekräfta att allt fungerar.
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Säkra API-nycklar

För att säkra API-nycklar, använd miljövariabler i din konfiguration:

"pandoc-mcp": {
  "command": "npx",
  "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"],
  "env": {
    "API_KEY": "${PANDOC_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${PANDOC_API_KEY}"
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "pandoc-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “pandoc-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.


Översikt

AvsnittTillgängligtDetaljer/Anmärkningar
ÖversiktKort översikt finns
Lista över promptsInga promptmallar dokumenterade
Lista över resurserInga explicita resurser funna
Lista över verktygInga explicita verktyg funna
Säkra API-nycklarExempel finns
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering)Inga bevis i förvaret

Vår åsikt

Denna MCP-server ger en tydlig översikt och installationsinstruktioner, men saknar detaljerad dokumentation om prompts, verktyg och resurser. Dess användbarhet är tydlig för dokumentkonvertering, men avsaknaden av specifika detaljer begränsar dess omedelbara användbarhet.

MCP-poäng

Har LICENSE
Har minst ett verktyg
Antal forkningar
Antal stjärnor

Betyg: 3/10 — Servern ger en god känsla för syfte och integrationssteg, men avsaknaden av kod, LICENSE och detaljerade MCP-primitiver gör att den inte är direkt användbar i bredare sammanhang.

Vanliga frågor

Vad är Pandoc MCP-servern?

Pandoc MCP-servern exponerar Pandocs dokumentkonverterare via Model Context Protocol, vilket gör att AI-assistenter och agenter kan konvertera dokument mellan olika format programmatiskt—till exempel Markdown till PDF eller HTML—för smidigare tekniska arbetsflöden.

Vilka är de typiska användningsområdena för denna server?

Användningsområden inkluderar automatiserad dokumentkonvertering i AI-drivna pipelines, standardisering av teknisk dokumentation, stöd för tekniska skribenter samt integration av dokumentkontroller eller konverteringar i CI/CD-releaseprocesser.

Hur sätter jag upp Pandoc MCP-servern?

Installera Node.js, lägg till den medföljande MCP-serverkonfigurationen i din klient (Windsurf, Claude, Cursor eller Cline) och starta sedan om din klient. Exempelkonfigurationer finns ovan för varje stödd klient.

Hur säkrar jag API-nycklar för MCP-servern?

Använd miljövariabler i din konfiguration. Lägg till ett 'env'-fält i MCP-serverposten som refererar till din API-nyckel som en miljövariabel, så att känslig information inte hamnar i kodbasen.

Kan jag använda denna server i ett FlowHunt-arbetsflöde?

Ja. Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde, konfigurera den med dina Pandoc MCP-serverdetaljer och koppla den till din AI-agent. Detta gör att din agent kan automatisera dokumentkonverteringar inom arbetsflödet.

Effektivisera dokumentflöden med Pandoc MCP

Automatisera och standardisera din dokumentation och tekniska innehåll genom att lägga till Pandoc MCP-servern i dina FlowHunt-flöden. Låt dina AI-assistenter hantera formatkonverteringar i realtid!

Lär dig mer

Pandoc MCP-server
Pandoc MCP-server

Pandoc MCP-server

Pandoc MCP-server möjliggör sömlös, automatiserad konvertering av dokumentformat med hjälp av det kraftfulla pandoc-verktyget. Integrera den med FlowHunt eller ...

4 min läsning
MCP Server Document Conversion +5
Markdownify MCP Server
Markdownify MCP Server

Markdownify MCP Server

Markdownify MCP Server konverterar olika filtyper och webbinnehåll—såsom PDF, DOCX, bilder, ljud och webbsidor—till standardiserat Markdown-format, vilket ger A...

4 min läsning
AI Document Conversion +4
Markitdown MCP Server
Markitdown MCP Server

Markitdown MCP Server

Markitdown MCP Server kopplar AI-assistenter till markdown-innehåll, vilket möjliggör automatiserad dokumentation, innehållsanalys och hantering av markdown-fil...

3 min läsning
AI Markdown +3