Pandoc MCP 服务器

Pandoc MCP 服务器

使用 Pandoc MCP 服务器,轻松在 AI 工作流中自动化文档格式转换——与 FlowHunt 无缝集成,适用于技术写作、内容流水线和持续集成。

“Pandoc” MCP 服务器能做什么?

Pandoc MCP 服务器旨在通过强大的 Pandoc 通用文档转换器,将 AI 助手与外部文档转换能力连接起来。通过 Model Context Protocol (MCP) 暴露 Pandoc 功能,该服务器能让 AI 驱动的自动化流程实现格式转换(如 Markdown 转 PDF 或 HTML),并集成进更大的开发工作流。它让大语言模型及其客户端可编程地完成文档转换,简化内容管理、自动化文档流水线,并提升需处理多种文件类型和文档标准的团队效率。

提示模板列表

仓库中未记录任何提示模板。

资源列表

仓库中未记录任何明确资源。

工具列表

仓库 server.py 文件或文档中未明确记录任何工具。

该 MCP 服务器应用场景

  • 自动文档转换:开发者可在 AI 驱动的工作流中自动将文档在不同格式间转换(如 Markdown 转 PDF/HTML)。
  • 内容标准化流水线:通过与 AI 助手集成,实现代码库中文档或报告的标准化格式转换。
  • 技术写作辅助:AI 模型可利用 Pandoc 服务器预览、渲染或导出用户生成的技术内容,并以多种格式分享或发布。
  • 无缝集成 CI/CD:支持持续集成流水线自动转换与检查文档格式,作为发布流程的环节。

如何设置

Windsurf

  1. 确保系统已安装 Node.js。
  2. 打开 Windsurf 配置文件。
  3. 按如下配置在 mcpServers 对象下添加 Pandoc MCP Server。
  4. 保存文件并重启 Windsurf。
  5. 验证服务器是否已运行且可访问。
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Claude

  1. 确认已安装 Node.js。
  2. 找到 Claude 配置文件。
  3. 按示例插入 Pandoc MCP Server 条目。
  4. 保存并重启 Claude。
  5. 检查集成是否成功。
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

  1. 若尚未安装 Node.js,请先安装。
  2. 编辑 Cursor 配置文件。
  3. 添加 Pandoc MCP Server 配置。
  4. 保存更改并重启 Cursor。
  5. 确认服务器已被识别。
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

  1. 安装 Node.js。
  2. 打开 Cline 配置文件。
  3. 添加 Pandoc MCP Server 设置。
  4. 保存并重启 Cline。
  5. 确认服务器正常运行。
"mcpServers": {
  "pandoc-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"]
  }
}

API Key 安全配置

为保障 API Key 安全,请在配置中使用环境变量:

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

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成进 FlowHunt 工作流,需先添加 MCP 组件,并连接到你的 AI 助手:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件,打开配置面板。在系统 MCP 配置区,使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器详情:

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

配置完成后,AI 助手即可作为工具访问该 MCP,使用其全部功能。请将 “pandoc-mcp” 替换为你实际 MCP 服务器的名称,并将 URL 替换为你的 MCP 服务器地址。


概览

分区可用性细节/备注
概览含简要概述
提示模板列表未记录提示模板
资源列表未找到明确资源
工具列表未找到明确工具
API Key 安全配置提供了示例
采样支持(评估中不重要)仓库中无相关证据

我们的观点

该 MCP 服务器文档清晰,安装及集成说明详尽,但缺乏关于提示、工具和资源的详细说明。其在文档转换方面的实用性明显,但细节缺失限制了开箱即用的广度。

MCP 评分

是否有 LICENSE
至少有一个工具
Fork 数量
Star 数量

评分:3/10 — 该服务器有明确的用途及集成步骤说明,但由于缺少代码、LICENSE 及详细的 MCP 基元描述,整体通用性和易用性有限。

常见问题

什么是 Pandoc MCP 服务器?

Pandoc MCP 服务器通过 Model Context Protocol 暴露 Pandoc 文档转换器,使 AI 助手和代理能够以编程方式转换文档格式(如 Markdown 转 PDF 或 HTML),从而优化技术工作流。

该服务器的典型应用场景有哪些?

应用场景包括:在 AI 驱动的流水线中自动化文档转换、标准化技术文档、帮助技术写作者,以及在 CI/CD 发布流程中集成文档检查或转换。

如何设置 Pandoc MCP 服务器?

安装 Node.js,将提供的 MCP 服务器配置添加到你的客户端(Windsurf、Claude、Cursor 或 Cline),然后重启客户端。每个支持的客户端上方均提供了示例配置。

如何为 MCP 服务器安全配置 API Key?

请在配置中使用环境变量。例如,在 MCP 服务器条目中添加一个 'env' 字段,将 API key 通过环境变量引用,避免敏感信息泄露到代码库。

可以在 FlowHunt 工作流中使用该服务器吗?

可以。将 MCP 组件添加到 FlowHunt 流程中,配置你的 Pandoc MCP Server 详情,并连接到 AI 助手,即可让助手在工作流中自动完成文档转换。

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