Markdownify MCP Server

Vad gör “Markdownify” MCP Server?

Markdownify MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att konvertera olika filtyper och webbinnehåll till Markdown-format. Den fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och externa datakällor och förenklar processen att omvandla dokument, bilder, ljud och webbsidor till lättläst och delbar Markdown-text. Genom att exponera en uppsättning verktyg möjliggör Markdownify uppgifter som att extrahera text från PDF:er, hämta YouTube-videotranskript eller konvertera ljudfiler via transkribering. Detta förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att tillhandahålla standardiserat, maskinläsbart innehåll från annars komplexa eller ostrukturerade källor, vilket gör det enklare för AI-drivna applikationer att använda, sammanfatta och bearbeta rik information.

Lista över Prompter

(Inga promptmallar är explicit nämnda i repot eller dokumentationen.)

Lista över Resurser

(Inga explicita MCP-resurser är detaljerade i repot eller dokumentationen.)

Lista över Verktyg

• youtube-to-markdown: Konverterar YouTube-videor till Markdown genom att extrahera och formatera transkript.
• pdf-to-markdown: Konverterar PDF-dokument till Markdown-text.
• bing-search-to-markdown: Konverterar Bing-sökresultat till Markdown-sammanfattningar.
• webpage-to-markdown: Konverterar innehållet på allmänna webbsidor till Markdown-format.
• image-to-markdown: Konverterar bilder till Markdown, inklusive metadata.
• audio-to-markdown: Konverterar ljudfiler till Markdown genom att transkribera det talade innehållet.
• docx-to-markdown: Konverterar Microsoft Word (DOCX)-filer till Markdown.
• xlsx-to-markdown: Konverterar Excel (XLSX)-filer till Markdown-tabeller eller text.
• pptx-to-markdown: Konverterar PowerPoint (PPTX)-presentationer till Markdown.
• get-markdown-file: Hämtar befintliga Markdown-filer (med .md eller .markdown-ändelser) från en angiven katalog.

Användningsområden för denna MCP-server

• Dokumentkonvertering för kunskapshantering: Konvertera enkelt PDF-, DOCX-, PPTX- och XLSX-filer till Markdown för integrering i dokumentationssystem, wikis eller kunskapsdatabaser och möjliggör snabb sökning och redigering.
• Sammanfattning av webbinnehåll: Extrahera och standardisera information från webbsidor, Bing-sökresultat eller YouTube-videotranskript för AI-driven analys, sammanfattning eller rapportering.
• Ljud- och bildbearbetning: Transkribera poddar eller mötesinspelningar till Markdown, eller konvertera bilder för inkludering i Markdown-baserade arkiv och förbättra tillgänglighet och återanvändning av data.
• Markdown-hämtning och delning: Hämta och dela befintliga Markdown-dokument säkert från en central katalog, vilket stödjer samarbetsarbetsflöden.
• AI-assistenters kontextualisering: Gör det möjligt för AI-modeller att komma åt olika verkliga innehåll i ett konsekvent format och förbättra kvaliteten på svar och åtgärder baserat på aktuell, kontextuell data.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js och pnpm är installerade.
2. Klona repot och installera beroenden:

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

3. Bygg projektet:

   pnpm run build
   

4. Lägg till i Windsurfs konfiguration:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf. Verifiera att servern körs via appgränssnittet.

Exempel på säker API-nyckelhantering:

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

Claude

1. Installera Node.js och pnpm.
2. Klona och installera enligt ovan.
3. Lokalisera Claudes MCP-serverkonfiguration.
4. Lägg till Markdownify:

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

5. Spara, starta om Claude och verifiera.

Cursor

1. Förkrav: Node.js, pnpm.
2. Klona och installera beroenden.
3. Bygg med pnpm run build.
4. Redigera Cursors mcpServers-sektion:

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

5. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Installera Node.js och pnpm, klona och installera enligt ovan.
2. Bygg projektet.
3. Lägg till Markdownify MCP Server i mcpServers-konfigurationen:

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

4. Spara, starta om Cline och verifiera.

Obs: Använd miljövariabler för att säkert hantera API-nycklar (se exempel ovan).

Hur du använder 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:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion infogar du din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “markdownify” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån ovanstående tabeller är Markdownify MCP Server fokuserad på praktiska konverteringsverktyg och installationsvägledning, men saknar detaljer om promptmallar, resurser och avancerade MCP-funktioner som sampling och roots. Dokumentationen är tydlig kring verktyg och installation, men information om djupare MCP-primitiver saknas.

Vår bedömning

Markdownify MCP Server är robust för dokument- och innehållskonverteringsfall, med ett brett stöd för filtyper och bra installationsdokumentation. Avsaknaden av explicita promptmallar, MCP-resurser och tydlighet kring avancerade funktioner som sampling och roots begränsar dock dess poäng för mer avancerade MCP-integrationer. För direkt praktisk användning av fil-till-Markdown-konvertering får den högt betyg; för djup protokollutvidgning, mindre så.

MCP-betyg