Pandoc MCP-server

Vad gör “pandoc” MCP-servern?

“pandoc” MCP-servern är en Model Context Protocol-server utformad för sömlös konvertering av dokumentformat med hjälp av det kraftfulla verktyget pandoc. Den fungerar som en mellanhand och låter AI-assistenter och klienter omvandla innehåll mellan olika dokumentformat (såsom Markdown, DOCX, HTML, osv.) samtidigt som formatering och struktur i originaldokumentet bevaras. Detta förbättrar utvecklingsarbetsflöden avsevärt genom att möjliggöra automatiserade dokumentkonverteringar som en del av större AI-drivna flöden, vilket underlättar integration med API:er, filsystem och andra externa datakällor. Servern är särskilt användbar för uppgifter där det är kritiskt att bibehålla dokumentets trohet mellan format och stöder utbyggnad för framtida tillägg som PDF-stöd.

Lista över kommandopromptar

Inga specifika promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation.

Lista över resurser

Inga explicita resurser dokumenterade i tillgängliga repositoryfiler.

Lista över verktyg

• Konvertering av dokumentformat
  Tillhandahåller ett gränssnitt för att konvertera dokument mellan olika format med hjälp av pandoc. Låter klienter ange in- och utformat, och hanterar omvandlingen samtidigt som formatering och struktur behålls.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad dokumentkonvertering:
  Integrera med AI-assistenter för att automatiskt konvertera dokument mellan format (t.ex. Markdown till DOCX eller HTML), vilket effektiviserar arbetsflöden för tekniska skribenter och utvecklare.
• Publiceringspipelines för innehåll:
  Omvandla källfiler till flera format för publicering (t.ex. konvertera akademiska artiklar till HTML, PDF eller LaTeX för olika plattformar).
• Samarbete mellan verktyg:
  Möjliggör att team som använder olika dokumentredigerare och system kan samarbeta sömlöst genom att konvertera filer till deras föredragna format.
• Datamigrering och arkivering:
  Migrera äldre dokument till moderna format eller arkivera innehåll i standardiserade, brett stödda format.
• Integration i utvecklararbetsflöden:
  Använd som en del av CI/CD-pipelines för att säkerställa att dokumentationen alltid är uppdaterad i flera format.

Hur man ställer in

Windsurf

1. Installera krav: Se till att Node.js och pandoc är installerade.
2. Leta upp konfigurationen: Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till pandoc MCP-servern: Infoga följande JSON i avsnittet mcpServers:

   {
     "pandoc": {
       "command": "npx",
       "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Spara och starta om Windsurf: Verkställ ändringarna i konfigurationen.
5. Verifiera installationen: Kontrollera i Windsurf-gränssnittet att servern syns och är igång.

Säkra API-nycklar (om det krävs):

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

Claude

1. Installera krav: Se till att Node.js och pandoc är installerade.
2. Redigera konfigurationen: Öppna dina Claude-inställningar eller konfigurationsfil.
3. Lägg till serverkonfigurationen:

   {
     "pandoc": {
       "command": "npx",
       "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Spara ändringar och starta om Claude.
5. Verifiera installationen: Bekräfta att pandoc MCP-servern är listad och aktiv.

Cursor

1. Se till att Node.js och pandoc är installerade.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Infoga MCP-server JSON:

   {
     "pandoc": {
       "command": "npx",
       "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Starta om Cursor för att tillämpa ändringarna.
5. Kontrollera MCP-serverns tillgänglighet i Cursor-gränssnittet.

Cline

1. Installera Node.js och pandoc.
2. Gå till Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till följande under mcpServers:

   {
     "pandoc": {
       "command": "npx",
       "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Säkerställ korrekt drift genom att kontrollera Clines dashboard.

Hur man 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 avsnittet för systemets MCP-konfiguration, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "pandoc": {
    "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 möjligheter. Kom ihåg att byta ut “pandoc” mot namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan dessa två tabeller skulle jag ge mcp-pandoc MCP-servern ett stabilt 6/10 för dokumentation och utvecklarvänlighet. Den ger en tydlig översikt och användarinstruktioner, men saknar detaljer om promptmallar, resurser och avancerade MCP-funktioner såsom roots eller sampling.

MCP-poäng