Pandoc MCP Server

Pandoc MCP Server làm gì?

Pandoc MCP Server được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với khả năng chuyển đổi tài liệu bên ngoài bằng cách tận dụng sức mạnh của Pandoc—bộ chuyển đổi tài liệu đa năng. Bằng cách cung cấp chức năng của Pandoc qua Model Context Protocol (MCP), server này cho phép tự động hóa chuyển đổi định dạng tài liệu bằng AI, ví dụ như chuyển Markdown sang PDF hoặc HTML, trong các luồng phát triển lớn hơn. Nó giúp các mô hình ngôn ngữ và client của chúng thực hiện chuyển đổi tài liệu một cách lập trình, đơn giản hóa quản lý nội dung, tự động hóa pipeline tài liệu, và nâng cao năng suất cho các nhóm làm việc với nhiều loại file và tiêu chuẩn tài liệu khác nhau.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được ghi lại trong repository.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được ghi lại trong repository.

Danh sách Công cụ

Không có công cụ cụ thể nào được ghi nhận trong file server.py hoặc tài liệu của repository.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Tự động chuyển đổi tài liệu: Lập trình viên có thể tự động hóa việc chuyển đổi giữa các định dạng tài liệu (ví dụ Markdown sang PDF/HTML) trong các workflow AI.
• Pipeline chuẩn hóa nội dung: Đảm bảo tài liệu hoặc báo cáo trong codebase luôn ở định dạng tiêu chuẩn bằng cách tích hợp với trợ lý AI để chuyển đổi tức thời.
• Hỗ trợ viết kỹ thuật: Các mô hình AI có thể sử dụng server Pandoc để xem trước, render hoặc xuất nội dung kỹ thuật do người dùng tạo ra dưới nhiều định dạng khác nhau để chia sẻ hoặc xuất bản.
• Tích hợp liền mạch với CI/CD: Cho phép pipeline tích hợp liên tục tự động chuyển đổi và kiểm tra định dạng tài liệu như một phần của quy trình phát hành.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống của bạn.
2. Mở file cấu hình của Windsurf.
3. Thêm Pandoc MCP Server vào đối tượng mcpServers bằng cấu hình dưới đây.
4. Lưu file và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra server đã chạy và truy cập được.

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

Claude

1. Xác nhận Node.js đã được cài đặt.
2. Tìm file cấu hình của Claude.
3. Thêm vào entry Pandoc MCP Server như bên dưới.
4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Kiểm tra tích hợp thành công.

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

Cursor

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Chỉnh sửa file cấu hình Cursor.
3. Thêm cấu hình Pandoc MCP Server.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Đảm bảo server đã được nhận diện.

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

Cline

1. Cài đặt Node.js.
2. Mở file cấu hình của Cline.
3. Thêm cấu hình Pandoc MCP Server.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác nhận hoạt động.

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

Bảo mật API Key

Để bảo mật API key, hãy sử dụng biến môi trường trong cấu hình của bạn:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào flow FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin MCP server của bạn theo dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay “pandoc-mcp” thành tên thực tế của MCP server bạn sử dụng và thay URL bằng đường dẫn MCP server của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

MCP server này cung cấp tổng quan và hướng dẫn thiết lập rõ ràng, nhưng thiếu tài liệu chi tiết về prompt, công cụ và tài nguyên. Tính hữu ích của nó rất rõ ràng cho chuyển đổi tài liệu, tuy nhiên thiếu các chi tiết cụ thể khiến nó khó sử dụng ngay lập tức.

Điểm MCP

Đánh giá: 3/10 — Server này mang lại cái nhìn tổng thể và các bước tích hợp tốt, nhưng thiếu code, LICENSE và các primitive MCP chi tiết làm hạn chế khả năng sử dụng rộng rãi.