Markitdown MCP Sunucusu

Markitdown MCP Sunucusu

Yapay zeka ajanlarınızı markdown içeriğine bağlayın ve Markitdown MCP Sunucusu ile dokümantasyon, analiz ve dosya işlemlerini kolaylaştırın.

“Markitdown” MCP Sunucusu ne işe yarar?

Markitdown MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını harici veri kaynakları, API’ler veya servislerle buluşturmak için tasarlanmış özel bir sunucudur ve geliştirme iş akışlarını iyileştirir. Belirli kaynaklara, prompt şablonlarına ve çalıştırılabilir araçlara erişim sağlayarak, Markitdown MCP Sunucusu, yapay zeka ajanlarının markdown içeriğiyle programatik olarak etkileşime geçmesini mümkün kılar; bu da markdown dosyalarını sorgulama, yönetme veya dönüştürme gibi işlemleri destekler. Böylece otomatik dokümantasyon oluşturma, içerik analizi veya dosya sistemleriyle entegrasyon gibi görevler mümkün olur ve geliştiriciler ile bilgi çalışanları için süreçler kolaylaşır.

Prompt Listesi

Mevcut depo dosyalarında herhangi bir prompt şablonundan bahsedilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut depo dosyalarında herhangi bir kaynak açıklanmamıştır.

Araç Listesi

Mevcut depo dosyalarında (örneğin server.py veya eşdeğer bir uygulama gibi) herhangi bir araç açıklanmamıştır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

Mevcut dosyalarda somut kullanım senaryoları açıklanmamıştır. Genel örnekler şunlar olabilir:

  • Koddan veya API cevaplarından otomatik dokümantasyon oluşturma.
  • Bilgi tabanları için markdown dosya analizi ve özetleme.
  • Markdown içeriğinin sohbet veya asistan iş akışlarına entegrasyonu.
  • Markdown ve diğer formatlar arasında içerik dönüştürme.
  • Geliştirici ortamlarında markdown dosyalarının programatik yönetimi.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

  1. Gerekli önkoşulların kurulu olduğundan emin olun (örn. Node.js).
  2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
  3. mcpServers bölümüne Markitdown MCP Sunucusu girişini ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
  5. Markitdown MCP Sunucusunun çalışır ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Almak

Hassas API anahtarlarını ortam değişkenleriyle saklayın. Örnek:

{
  "env": {
    "MARKITDOWN_API_KEY": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  }
}

Claude

  1. Node.js ve diğer önkoşulları yükleyin.
  2. Claude yapılandırma dosyanızı bulun.
  3. Markitdown MCP Sunucusunu mcpServers altında ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
  5. Kurulumun başarılı olduğunu doğrulayın.

Cursor

  1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
  2. Cursor ayarları/yapılandırma dosyasını açın.
  3. MCP sunucuları bölümüne aşağıdakini ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
  5. Markitdown MCP Sunucusunun erişilebilirliğini doğrulayın.

Cline

  1. Gerekli tüm bağımlılıkları yükleyin (örn. Node.js).
  2. Cline yapılandırma dosyanızı düzenleyin.
  3. Markitdown MCP Sunucusunu kaydedin:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  5. Sunucunun doğru kaydedildiğinden emin olun.

Bu MCP’yi Akışlarda Nasıl Kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, ilk olarak akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve bu bileşeni yapay zeka ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatıyla girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zeka ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişebilir. "markitdown" ifadesini, MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcudiyetDetaylar/Notlar
Genel BakışKısa özet sağlanmış
Prompt ListesiPrompt bulunamadı
Kaynak ListesiKaynak tanımlanmamış
Araç Listesiserver.py veya eşdeğerinde araç yok
API Anahtarı GüvenliğiOrtam değişkeni örneği verilmiş
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Bahsedilmemiş

Mevcut bilgiler ve genel kurulum göz önüne alındığında, Markitdown MCP Sunucusu şu anda depoda ayrıntılı dokümantasyon veya sunulan özellikler içermemektedir. Yukarıdakilere dayanarak bu MCP’ye 2/10 puan veriyorum—keşfedilebilir ancak bu konumda anlamlı bir uygulama veya dökümantasyon mevcut değil.

MCP Puanı

Bir LICENSE var mı⛔ (bu dizinde bulunamadı)
En az bir aracı var mı
Fork Sayısı0
Yıldız Sayısı0

Sıkça sorulan sorular

Markitdown MCP Sunucusu ne işe yarar?

Markitdown MCP Sunucusu, yapay zeka asistanlarının markdown içeriğiyle programatik olarak etkileşime geçmesini sağlar; dokümantasyon üretimi, içerik analizi ve dosya yönetimi gibi işlemleri mümkün kılar. Yapay zeka iş akışları ile markdown dosyaları ve geliştirici ortamları arasında köprü kurar.

Herhangi bir prompt şablonu, kaynak veya araç dahil mi?

Bu MCP Sunucusu için mevcut depo dosyalarında herhangi bir prompt şablonu, kaynak veya araç açıklanmamıştır.

Markitdown MCP için tipik kullanım senaryoları nelerdir?

Kullanım alanları; koddan otomatik dokümantasyon oluşturma, bilgi tabanları için markdown dosya analizi, formatlar arası içerik dönüşümü ve markdown işlemlerinin yapay zeka destekli sohbet veya iş akışı asistanlarına entegre edilmesini içerir.

Markitdown MCP için API anahtarlarını nasıl güvenceye alabilirim?

Hassas API anahtarlarınızı saklamak için ortam değişkenlerini kullanın. Kimlik bilgilerinizi güvende tutmak için yapılandırmanızda '${env.MARKITDOWN_API_KEY}' ifadesine başvurun.

Markitdown MCP Sunucusu FlowHunt'a nasıl entegre edilir?

Akışınıza MCP bileşenini ekleyin, yapılandırma panelinde Markitdown MCP sunucu bilgilerinizi girin ve yapay zeka ajanınıza bağlayın. Böylece ajanın FlowHunt iş akışınızda mevcut tüm Markitdown MCP fonksiyonlarını kullanması sağlanır.

Markitdown MCP Sunucusunu FlowHunt ile Deneyin

Yapay zeka iş akışlarınızı otomatik markdown yönetimi ve dokümantasyon üretimiyle güçlendirin. Markitdown MCP Sunucusunu bugün FlowHunt akışlarınıza entegre edin.

Daha fazla bilgi

Markdownify MCP Sunucusu
Markdownify MCP Sunucusu

Markdownify MCP Sunucusu

Markdownify MCP Sunucusu, PDF, DOCX, görseller, ses ve web sayfaları gibi çeşitli dosya türlerini ve web içeriklerini standartlaştırılmış Markdown formatına dön...

4 dakika okuma
AI Document Conversion +4
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...

3 dakika okuma
AI Integration +4
Microsoft Docs MCP Sunucusu
Microsoft Docs MCP Sunucusu

Microsoft Docs MCP Sunucusu

Microsoft Docs MCP Sunucusu, yapay zeka asistanları, IDE'ler ve geliştirme araçları için Microsoft dokümantasyonuna gerçek zamanlı, yetkili erişim sağlar. Micro...

4 dakika okuma
AI MCP Server +4