Pandoc MCP Server

“pandoc” MCP Server làm gì?

“pandoc” MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol được thiết kế để chuyển đổi định dạng tài liệu liền mạch bằng công cụ pandoc mạnh mẽ. Nó hoạt động như một trung gian, cho phép trợ lý AI và các client chuyển đổi nội dung giữa nhiều định dạng tài liệu khác nhau (như Markdown, DOCX, HTML, v.v.) đồng thời giữ nguyên định dạng và cấu trúc của tài liệu gốc. Điều này giúp nâng cao quy trình phát triển bằng cách cho phép tự động chuyển đổi tài liệu trong các quy trình AI lớn hơn, dễ dàng tích hợp với API, hệ thống tệp và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Server đặc biệt hữu ích trong các tác vụ cần duy trì độ chính xác của tài liệu khi chuyển đổi định dạng và hỗ trợ mở rộng cho các bổ sung tương lai như hỗ trợ PDF.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong tài liệu hiện có.

Danh sách Resource

Không có resource rõ ràng nào được ghi lại trong các file repo hiện tại.

Danh sách Tool

• Chuyển đổi định dạng tài liệu
  Cung cấp giao diện chuyển đổi tài liệu giữa nhiều định dạng khác nhau bằng pandoc. Cho phép client xác định định dạng đầu vào và đầu ra, xử lý chuyển đổi trong khi vẫn giữ nguyên định dạng và cấu trúc.

Trường hợp sử dụng MCP Server này

• Chuyển đổi tài liệu tự động:
  Tích hợp với trợ lý AI để chuyển đổi tự động các tài liệu giữa các định dạng (ví dụ: Markdown sang DOCX hoặc HTML), tối ưu hóa quy trình làm việc cho người viết kỹ thuật và lập trình viên.
• Chuỗi xuất bản nội dung:
  Chuyển đổi file nguồn thành nhiều định dạng để xuất bản (ví dụ: chuyển bài báo học thuật sang HTML, PDF hoặc LaTeX cho các nền tảng khác nhau).
• Hợp tác giữa nhiều công cụ:
  Cho phép đội nhóm sử dụng các trình soạn thảo hoặc hệ thống khác nhau cộng tác hiệu quả bằng cách chuyển file về định dạng ưa thích.
• Di chuyển và lưu trữ dữ liệu:
  Di chuyển tài liệu cũ sang định dạng hiện đại hoặc lưu trữ nội dung dưới dạng chuẩn, được hỗ trợ rộng rãi.
• Tích hợp vào quy trình lập trình viên:
  Dùng trong pipeline CI/CD để đảm bảo tài liệu luôn được cập nhật ở nhiều định dạng.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Cài đặt yêu cầu: Đảm bảo đã cài đặt Node.js và pandoc.
2. Tìm file cấu hình: Mở file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm pandoc MCP server: Thêm đoạn JSON sau vào mục mcpServers:

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

4. Lưu và khởi động lại Windsurf: Áp dụng các thay đổi cấu hình.
5. Kiểm tra thiết lập: Xác nhận trên giao diện Windsurf rằng server đã xuất hiện và đang chạy.

Bảo mật API Key (nếu cần):

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

Claude

1. Cài đặt yêu cầu: Đảm bảo đã cài đặt Node.js và pandoc.
2. Chỉnh sửa cấu hình: Mở phần cài đặt hoặc file cấu hình Claude.
3. Thêm cấu hình server:

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

4. Lưu lại và khởi động lại Claude.
5. Kiểm tra thiết lập: Xác nhận pandoc MCP server đã được liệt kê và hoạt động.

Cursor

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và pandoc.
2. Mở file cấu hình của Cursor.
3. Thêm MCP server JSON:

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

4. Khởi động lại Cursor để áp dụng thay đổi.
5. Kiểm tra khả năng hoạt động của MCP server trên giao diện Cursor.

Cline

1. Cài đặt Node.js và pandoc.
2. Truy cập file cấu hình của Cline.
3. Thêm vào mục mcpServers:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra hoạt động qua dashboard của Cline.

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

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

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

{
  "pandoc": {
    "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. Hãy thay đổi “pandoc” thành tên thực tế của MCP server và thay URL bằng URL server MCP của bạn.

Tổng quan

Giữa hai bảng trên, tôi đánh giá mcp-pandoc MCP server đạt khoảng 6/10 về mức độ hoàn thiện tài liệu và sẵn sàng cho lập trình viên. Dù đã có mô tả tổng quan rõ ràng và hướng dẫn sử dụng, tài liệu vẫn thiếu chi tiết về mẫu prompt, resource và các tính năng MCP nâng cao như roots hoặc sampling.

Điểm MCP