Markitdown MCP 服务器

Markitdown MCP 服务器

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 服务器能做什么?

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。

Prompt 模板列表

可用仓库文件中未提及任何 prompt 模板。

资源列表

可用仓库文件中未描述任何资源。

工具列表

可用仓库文件(如 server.py 或类似实现)中未描述任何工具。

此 MCP 服务器的应用场景

可用文件中未描述具体用例。一般示例包括:

  • 根据代码或 API 响应自动生成文档。
  • 对知识库的 markdown 文件进行分析与摘要。
  • 将 markdown 内容集成进聊天或助手工作流。
  • 在 markdown 与其他格式间进行内容转换。
  • 在开发环境中以编程方式管理 markdown 文件。

如何进行设置

Windsurf

  1. 确保已安装所有前置条件(如 Node.js)。
  2. 打开您的 Windsurf 配置文件。
  3. mcpServers 部分添加 Markitdown MCP 服务器条目:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存配置并重启 Windsurf。
  5. 验证 Markitdown MCP 服务器是否正在运行并可访问。

API 密钥安全管理

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}"
  }
}

Claude

  1. 安装 Node.js 及其他前置条件。
  2. 找到您的 Claude 配置文件。
  3. mcpServers 下插入 Markitdown MCP 服务器:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存更改并重启 Claude。
  5. 确认设置成功。

Cursor

  1. 确保已安装 Node.js。
  2. 打开 Cursor 设置/配置文件。
  3. 在 MCP 服务器部分添加如下内容:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cursor。
  5. 验证 Markitdown MCP 服务器可用性。

Cline

  1. 安装所有必要的依赖(如 Node.js)。
  2. 编辑您的 Cline 配置文件。
  3. 注册 Markitdown MCP 服务器:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cline。
  5. 检查服务器是否已正确注册。

如何在流程中使用此 MCP

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:

FlowHunt MCP flow

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。


概览

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。

MCP 评分

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

常见问题

Markitdown MCP 服务器的作用是什么?

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。

是否包含任何 prompt 模板、资源或工具?

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。

Markitdown MCP 的典型应用场景有哪些?

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。

如何为 Markitdown MCP 保护 API 密钥安全?

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。

如何在 FlowHunt 中集成 Markitdown MCP 服务器?

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。

在 FlowHunt 中体验 Markitdown MCP 服务器

通过自动化的 markdown 管理和文档生成,赋能您的 AI 工作流。立即将 Markitdown MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 流程中。

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