Markdownify MCP Server

Máy chủ “Markdownify” MCP làm gì?

Markdownify MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để chuyển đổi nhiều loại tệp và nội dung web sang định dạng Markdown. Nó hoạt động như một cầu nối giữa các trợ lý AI và nguồn dữ liệu bên ngoài, giúp đơn giản hóa quy trình chuyển đổi tài liệu, hình ảnh, âm thanh, và trang web thành văn bản Markdown dễ đọc, dễ chia sẻ. Bằng cách cung cấp một bộ công cụ, Markdownify cho phép thực hiện các tác vụ như trích xuất văn bản từ PDF, lấy bản chép lại video YouTube, hoặc chuyển đổi tệp âm thanh qua quá trình chuyển âm thành văn bản. Điều này nâng cao quy trình phát triển bằng cách cung cấp nội dung chuẩn hóa, có thể đọc máy từ các nguồn phức tạp hoặc không có cấu trúc, giúp ứng dụng AI dễ dàng sử dụng, tóm tắt và xử lý thông tin phong phú.

Danh sách Prompt

(Không có mẫu prompt nào được đề cập rõ ràng trong kho mã hoặc tài liệu.)

Danh sách Resource

(Không có MCP resource cụ thể nào được trình bày trong kho mã hoặc tài liệu.)

Danh sách Công cụ

• youtube-to-markdown: Chuyển đổi video YouTube thành Markdown bằng cách trích xuất và định dạng bản chép lại.
• pdf-to-markdown: Chuyển đổi tài liệu PDF thành văn bản Markdown.
• bing-search-to-markdown: Chuyển đổi kết quả tìm kiếm Bing thành bản tóm tắt Markdown.
• webpage-to-markdown: Chuyển đổi nội dung trang web thông thường thành định dạng Markdown.
• image-to-markdown: Chuyển đổi hình ảnh thành Markdown, bao gồm cả metadata.
• audio-to-markdown: Chuyển đổi tệp âm thanh thành Markdown bằng cách chuyển âm nội dung nói.
• docx-to-markdown: Chuyển đổi tệp Microsoft Word (DOCX) sang Markdown.
• xlsx-to-markdown: Chuyển đổi tệp Excel (XLSX) sang bảng hoặc văn bản Markdown.
• pptx-to-markdown: Chuyển đổi bài trình chiếu PowerPoint (PPTX) sang Markdown.
• get-markdown-file: Lấy các tệp Markdown có sẵn (đuôi .md hoặc .markdown) từ thư mục chỉ định.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Chuyển đổi tài liệu phục vụ quản lý tri thức: Dễ dàng chuyển PDF, DOCX, PPTX, XLSX sang Markdown để tích hợp vào hệ thống tài liệu, wiki hoặc kho tri thức, giúp tìm kiếm và chỉnh sửa nhanh chóng.
• Tóm tắt nội dung web: Trích xuất và chuẩn hóa thông tin từ trang web, kết quả Bing, hoặc bản chép lại video YouTube phục vụ phân tích AI, tóm tắt hoặc báo cáo.
• Xử lý âm thanh và hình ảnh: Chuyển âm podcast hoặc ghi âm cuộc họp sang Markdown, hoặc chuyển đổi hình ảnh để thêm vào kho Markdown, giúp tăng khả năng truy cập và tái sử dụng dữ liệu.
• Lấy và chia sẻ tài liệu Markdown: Lấy và chia sẻ an toàn các tài liệu Markdown có sẵn từ một thư mục tập trung, hỗ trợ quy trình làm việc cộng tác.
• Bổ sung ngữ cảnh cho trợ lý AI: Cho phép mô hình AI truy cập nhiều nội dung thực tế dưới một định dạng thống nhất, cải thiện chất lượng phản hồi và hành động dựa trên dữ liệu cập nhật, có ngữ cảnh.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js và pnpm đã được cài đặt.
2. Sao chép kho mã và cài đặt các phụ thuộc:

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

3. Biên dịch dự án:

   pnpm run build
   

4. Thêm vào cấu hình của Windsurf:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf. Kiểm tra xem máy chủ đã chạy qua giao diện ứng dụng.

Ví dụ bảo mật khóa API:

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

Claude

1. Cài đặt Node.js và pnpm.
2. Sao chép và cài đặt như trên.
3. Tìm cấu hình máy chủ MCP của Claude.
4. Thêm Markdownify:

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

5. Lưu, khởi động lại Claude và kiểm tra.

Cursor

1. Yêu cầu: Node.js, pnpm.
2. Sao chép và cài đặt các phụ thuộc.
3. Biên dịch với pnpm run build.
4. Sửa phần mcpServers trong cấu hình của Cursor:

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

5. Lưu và khởi động lại Cursor.

Cline

1. Cài đặt Node.js và pnpm, sau đó sao chép và cài đặt như trên.
2. Biên dịch dự án.
3. Thêm Markdownify MCP Server vào phần cấu hình mcpServers:

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

4. Lưu, khởi động lại Cline và kiểm tra.

Lưu ý: Sử dụng biến môi trường để quản lý khóa API an toàn (xem ví dụ ở trên).

Cách sử dụng MCP này trong luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn sử dụng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý thay “markdownify” bằng tên thực của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên bảng trên, Markdownify MCP Server tập trung vào các công cụ chuyển đổi thực tế và hướng dẫn thiết lập, nhưng thiếu chi tiết về các mẫu prompt, resource và các tính năng MCP nâng cao như sampling và roots. Tài liệu rõ ràng về công cụ và thiết lập, nhưng thông tin về các primitive MCP sâu hơn còn thiếu.

Đánh giá của chúng tôi

Markdownify MCP Server mạnh mẽ cho các trường hợp sử dụng chuyển đổi tài liệu và nội dung, với nhiều loại tệp được hỗ trợ và hướng dẫn thiết lập tốt. Tuy nhiên, việc thiếu các mẫu prompt, resource MCP rõ ràng và khả năng về các tính năng nâng cao như sampling, roots làm giảm điểm cho việc tích hợp MCP nâng cao. Với các trường hợp sử dụng thực tế cho chuyển đổi file sang Markdown thì điểm số cao; với khả năng mở rộng giao thức sâu thì thấp hơn.

Điểm MCP