
Markdownify MCP 服务器
Markdownify MCP 服务器可将多种文件类型和网页内容(如 PDF、DOCX、图片、音频和网页)转换为标准化的 Markdown 格式,为 AI 助手和工作流提供可读、可分享且可被机器处理的内容。...
将您的 AI 代理连接到 markdown 内容,通过 Markitdown MCP 服务器简化文档、分析和文件操作流程。
Markitdown MCP(模型上下文协议)服务器是一款专为将 AI 助手与外部数据源、API 或服务对接而设计的专业服务器,旨在提升开发流程。通过暴露特定资源、prompt 模板和可执行工具,Markitdown MCP 服务器让 AI 代理能够以编程方式与 markdown 内容交互,支持查询、管理或转换 markdown 文件等操作。这使得自动化文档生成、内容分析或与文件系统的集成成为可能,极大简化了开发者和知识工作者的流程。
可用仓库文件中未提及任何 prompt 模板。
可用仓库文件中未描述任何资源。
可用仓库文件(如 server.py 或类似实现)中未描述任何工具。
可用文件中未描述具体用例。一般示例包括:
mcpServers
部分添加 Markitdown MCP 服务器条目:{
"mcpServers": {
"markitdown": {
"command": "npx",
"args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
}
}
}
通过环境变量存储敏感 API 密钥。例如:
{
"env": {
"MARKITDOWN_API_KEY": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
}
}
mcpServers
下插入 Markitdown MCP 服务器:{
"mcpServers": {
"markitdown": {
"command": "npx",
"args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"markitdown": {
"command": "npx",
"args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"markitdown": {
"command": "npx",
"args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
}
}
}
在 FlowHunt 中使用 MCP
要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流中,请先在流程中添加 MCP 组件,并将其连接到您的 AI 代理:
点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息:
{
"markitdown": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可作为工具使用该 MCP,具备所有功能和能力。请记得将 "markitdown"
替换为您的 MCP 服务器实际名称,并将 URL 改为您自己的 MCP 服务器地址。
部分 | 是否可用 | 说明/备注 |
---|---|---|
概览 | ✅ | 提供了简要摘要 |
Prompt 模板列表 | ⛔ | 未发现模板 |
资源列表 | ⛔ | 未描述资源 |
工具列表 | ⛔ | server.py 或同类文件未发现工具 |
API 密钥安全管理 | ✅ | 提供了通用环境变量示例 |
采样支持(评估时不重要) | ⛔ | 未提及 |
整体来看,受限于可用信息和通用性配置,Markitdown MCP 服务器目前在仓库中缺乏详细文档或显性功能。基于以上内容,我会给该 MCP 评分为 2/10 —— 可被检索到,但在此位置缺少实质性实现或文档。
是否有 LICENSE | ⛔(本目录下未发现) |
---|---|
是否包含至少一个工具 | ⛔ |
Fork 数量 | 0 |
Star 数量 | 0 |
Markitdown MCP 服务器允许 AI 助手以编程方式与 markdown 内容交互,实现如文档生成、内容分析和文件管理等操作。它为 AI 工作流和 markdown 文件、开发环境之间搭建桥梁。
本 MCP 服务器的可用仓库文件中未描述任何 prompt 模板、资源或工具。
应用场景包括从代码自动生成文档,对知识库中的 markdown 文件进行分析,将内容在不同格式之间转换,以及将 markdown 操作集成进 AI 聊天或工作流助手中。
建议通过环境变量存储敏感的 API 密钥。在配置中使用 '${env.MARKITDOWN_API_KEY}' 来引用您的 API 密钥,以确保凭据安全。
在流程中添加 MCP 组件,在配置面板中填写 Markitdown MCP 服务器详情,并将其连接到您的 AI 代理。这样代理即可在 FlowHunt 工作流内使用所有可用的 Markitdown MCP 功能。
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