XMind MCP Server

XMind MCP Server làm gì?

XMind MCP (Model Context Protocol) Server là một công cụ chuyên biệt kết nối các trợ lý AI với tệp bản đồ tư duy XMind, cho phép phân tích và truy vấn bản đồ tư duy liền mạch. Bằng cách đóng vai trò là giao diện giữa các tác nhân AI và dữ liệu XMind, nó cho phép nhà phát triển và hệ thống AI thực hiện các thao tác nâng cao như tìm kiếm, trích xuất và phân tích nội dung từ các tệp XMind. Điều này nâng cao luồng phát triển bằng cách hỗ trợ các tác vụ như tìm kiếm mờ thông minh, quản lý công việc, điều hướng phân cấp, trích xuất liên kết và phân tích nhiều tệp. Máy chủ này đặc biệt hữu ích cho các nhóm cần tự động khám phá, tổ chức và xử lý tri thức được lưu trữ dưới dạng XMind, giúp dễ dàng phát hiện thông tin liên quan và tương tác với cấu trúc bản đồ tư duy phức tạp một cách tự động.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được liệt kê trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được định nghĩa trong tài liệu kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

• read_xmind
  Phân tích và đọc tệp XMind, trích xuất toàn bộ cấu trúc bản đồ tư duy.
• get_todo_tasks
  Trích xuất và phân tích nhiệm vụ TODO, bao gồm cả ngữ cảnh và thứ bậc trong bản đồ tư duy.
• list_xmind_directory
  Quét đệ quy thư mục tìm tệp XMind, với bộ lọc và tổ chức kết quả.
• read_multiple_xmind_files
  Xử lý đồng thời nhiều tệp XMind để so sánh và phân tích nội dung giữa các tệp.
• search_xmind_files
  Tìm kiếm tệp XMind theo mẫu tên, hỗ trợ quét thư mục đệ quy.
• extract_node
  Tìm và trích xuất nút bằng khớp đường dẫn mờ thông minh, trả về kết quả xếp hạng và trích xuất cây con.
• extract_node_by_id
  Truy xuất trực tiếp nút theo ID duy nhất, cho phép lấy nhanh và chính xác.
• search_nodes
  Tìm kiếm nội dung theo nhiều tiêu chí với trường tìm kiếm cấu hình được.

Ứng dụng thực tế của MCP Server này

• Quản lý dự án và công việc
  Tự động trích xuất và phân tích nhiệm vụ TODO từ bản đồ tư duy XMind, giúp theo dõi và báo cáo công việc hiệu quả cho luồng quản lý dự án.
• Khám phá cơ sở tri thức
  Cho phép AI điều hướng và tìm kiếm trong các bộ sưu tập bản đồ tư duy lớn, giúp người dùng nhanh chóng tìm thông tin, ý tưởng và cấu trúc phân cấp liên quan trong kho tri thức.
• Phân tích nhiều bản đồ tư duy
  Phân tích, so sánh dữ liệu giữa nhiều tệp XMind cùng lúc, cho cái nhìn tổng thể và liên dự án về tri thức tổ chức.
• Trích xuất nội dung và báo cáo
  Trích xuất các nút hoặc toàn bộ cây con từ bản đồ tư duy để báo cáo, tài liệu hoặc tích hợp với các công cụ và dashboard khác.
• Quét thư mục và tổ chức
  Quét đệ quy thư mục để tổ chức, lập chỉ mục và hiển thị metadata về các tệp XMind hiện có, giúp quản lý kho bản đồ tư duy dễ dàng hơn.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js.
2. Xác định vị trí tệp cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: windsurf.config.json).
3. Thêm XMind MCP Server bằng đoạn mã JSON sau dưới object mcpServers:

   {
     "xmind": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "@41px/mcp-xmind@latest",
         "/path/to/your/xmind-directory"
       ]
     }
   }
   

4. Lưu tệp cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra xem máy chủ đã xuất hiện và truy cập được trong Windsurf chưa.

Bảo mật API Key

Nếu cấu hình của bạn yêu cầu xác thực hoặc biến môi trường, hãy thêm phần env:

{
  "xmind": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@41px/mcp-xmind@latest",
      "/path/to/your/xmind-directory"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Mở hoặc tạo claude_desktop_config.json.
3. Thêm cấu hình XMind MCP Server:

   {
     "xmind": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "@41px/mcp-xmind@latest",
         "/path/to/your/xmind-directory"
       ]
     }
   }
   

4. Lưu tệp và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ đã chạy qua giao diện Claude desktop.

Bảo mật API Key

{
  "xmind": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@41px/mcp-xmind@latest",
      "/path/to/your/xmind-directory"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Cài đặt Node.js.
2. Chỉnh sửa cấu hình Cursor (ví dụ: cursor.config.json).
3. Thêm XMind MCP Server vào mục phù hợp:

   {
     "xmind": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "@41px/mcp-xmind@latest",
         "/path/to/your/xmind-directory"
       ]
     }
   }
   

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra bảng tích hợp MCP để xác nhận thiết lập.

Bảo mật API Key

{
  "xmind": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@41px/mcp-xmind@latest",
      "/path/to/your/xmind-directory"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Mở tệp cấu hình Cline (ví dụ: cline.config.json).
3. Thêm cấu hình sau cho XMind MCP Server:

   {
     "xmind": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "@41px/mcp-xmind@latest",
         "/path/to/your/xmind-directory"
       ]
     }
   }
   

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra máy chủ hoạt động trong giao diện Cline.

Bảo mật API Key

{
  "xmind": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@41px/mcp-xmind@latest",
      "/path/to/your/xmind-directory"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào luồng của bạn trên FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:

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

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ đổi “xmind” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Hỗ trợ Roots: Không đề cập
Hỗ trợ Sampling: Không đề cập

Dựa trên tài liệu hiện có, XMind MCP Server cung cấp đầy đủ công cụ và hướng dẫn thiết lập rõ ràng, nhưng thiếu chi tiết cụ thể về prompt template, resource primitive và các tính năng MCP nâng cao như roots và sampling. Tổng thể, giải pháp này thực tế cho phân tích bản đồ tư duy nhưng chưa hoàn thiện trong hệ sinh thái MCP rộng hơn. Đánh giá của tôi: 6/10.

MCP Score