Markdownify MCP Sunucusu

“Markdownify” MCP Sunucusu ne yapar?

Markdownify MCP Sunucusu, çeşitli dosya türlerini ve web içeriklerini Markdown formatına dönüştürmek için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Yapay zeka asistanları ile harici veri kaynakları arasında köprü görevi görerek, belgeleri, görselleri, sesleri ve web sayfalarını kolayca okunabilir ve paylaşılabilir Markdown metnine dönüştürme sürecini kolaylaştırır. Markdownify; PDF’lerden metin çıkarmak, YouTube video transkriptlerini almak veya ses dosyalarını transkripsiyon yoluyla dönüştürmek gibi görevleri yerine getiren bir araçlar paketi sunar. Bu sayede karmaşık veya yapısal olmayan kaynaklardan standart, makine tarafından okunabilir içerik elde edilerek, yapay zeka uygulamalarının zengin bilgileri kullanmasını, özetlemesini ve işlemesini kolaylaştırır.

Komut Listesi

(Depoda veya belgede açıkça bir komut şablonu belirtilmemiştir.)

Kaynak Listesi

(Depoda veya belgede açıkça bir MCP kaynağı belirtilmemiştir.)

Araçlar Listesi

• youtube-to-markdown: YouTube videolarını transkriptleri çıkarıp biçimlendirerek Markdown’a dönüştürür.
• pdf-to-markdown: PDF belgelerini Markdown metnine dönüştürür.
• bing-search-to-markdown: Bing arama sonuçlarını Markdown özetlerine dönüştürür.
• webpage-to-markdown: Genel web sayfalarının içeriğini Markdown formatına dönüştürür.
• image-to-markdown: Görselleri, meta veriler dahil olmak üzere, Markdown’a dönüştürür.
• audio-to-markdown: Ses dosyalarını konuşma içeriğini transkribe ederek Markdown’a dönüştürür.
• docx-to-markdown: Microsoft Word (DOCX) dosyalarını Markdown’a dönüştürür.
• xlsx-to-markdown: Excel (XLSX) dosyalarını Markdown tablolarına veya metne dönüştürür.
• pptx-to-markdown: PowerPoint (PPTX) sunumlarını Markdown’a dönüştürür.
• get-markdown-file: Belirtilen bir dizinden mevcut Markdown dosyalarını (.md veya .markdown uzantılı) alır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Bilgi Yönetimi için Belge Dönüştürme: PDF, DOCX, PPTX ve XLSX dosyalarını kolayca Markdown’a dönüştürerek dokümantasyon sistemlerine, wikilere veya bilgi tabanlarına entegre edin; hızlı arama ve düzenleme sağlayın.
• Web İçeriği Özetleme: Web sayfalarından, Bing arama sonuçlarından veya YouTube video transkriptlerinden bilgi çıkarıp standart hale getirerek, yapay zeka tabanlı analiz, özetleme ya da raporlama için kullanın.
• Ses ve Görüntü İşleme: Podcast veya toplantı kayıtlarını Markdown’a transkribe edin ya da görselleri Markdown tabanlı depolara dahil etmek için dönüştürün; erişilebilirliği ve veri tekrar kullanımını artırın.
• Markdown Alma ve Paylaşımı: Merkezi bir dizinden mevcut Markdown belgelerini güvenli bir şekilde alıp paylaşarak iş birliğine dayalı iş akışlarını destekleyin.
• Yapay Zeka Asistanı Bağlamsallaştırması: AI modellerinin gerçek dünya içeriğine tutarlı bir formatta erişmesini sağlayarak, güncel ve bağlamsal verilere dayalı yanıtların ve eylemlerin kalitesini artırın.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js ve pnpm‘in kurulu olduğundan emin olun.
2. Depoyu klonlayın ve bağımlılıkları yükleyin:

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

3. Projeyi derleyin:

   pnpm run build
   

4. Windsurf yapılandırmasına ekleyin:

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

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın. Sunucunun uygulama arayüzünden çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma Örneği:

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

Claude

1. Node.js ve pnpm‘i kurun.
2. Yukarıdaki gibi klonlayın ve kurun.
3. Claude’un MCP sunucu yapılandırmasını bulun.
4. Markdownify’ı ekleyin:

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

5. Kaydedin, Claude’u yeniden başlatın ve doğrulayın.

Cursor

1. Ön koşul: Node.js, pnpm.
2. Depoyu klonlayın ve bağımlılıkları kurun.
3. pnpm run build ile derleyin.
4. Cursor’un mcpServers bölümünü düzenleyin:

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

5. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

Cline

1. Node.js ve pnpm‘i kurun, ardından yukarıdaki gibi klonlayıp kurun.
2. Projeyi derleyin.
3. Markdownify MCP Sunucusunu mcpServers yapılandırmasına ekleyin:

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

4. Kaydedin, Cline’ı yeniden başlatın ve doğrulayın.

Not: API anahtarlarını güvenli şekilde yönetmek için ortam değişkenlerini kullanın (yukarıdaki örneğe bakınız).

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırım

FlowHunt içinde MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve bunu AI etmenine bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI etmeni artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “markdownify” ifadesini MCP sunucunuzun gerçek adıyla, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdaki tablolara göre, Markdownify MCP Sunucusu pratik dönüştürme araçları ve kurulum rehberine odaklanmış, fakat komut şablonları, kaynaklar ve örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri hakkında detay eksiktir. Araçlar ve kurulum için dokümantasyon net; ancak daha derin MCP bileşenlerine dair bilgi eksikliği var.

Bizim görüşümüz

Markdownify MCP Sunucusu, belge ve içerik dönüştürme kullanımları için güçlüdür; geniş format desteği ve iyi kurulum dökümantasyonu sunar. Ancak, açık komut şablonlarının, MCP kaynaklarının ve gelişmiş özellikler (ör. örnekleme, kökler) konusundaki eksiklikleri, daha ileri MCP entegrasyonları için puanını düşürmektedir. Dosyadan-Markdown’a doğrudan pratik kullanımda yüksek puan alırken, protokolün derinlemesine genişletilebilirliği açısından daha düşük puan alır.

MCP Puanı