思维导图 MCP 服务器

“思维导图”MCP 服务器的作用是什么？

Mindmap MCP 服务器是一种模型上下文协议（MCP）服务器，专为将 Markdown 内容转换为交互式思维导图而设计。它作为 AI 助手与可视化工具之间的桥梁，使用户和开发者能够将普通 Markdown 文件转化为丰富的交互式思维导图表现。这样能够让层级信息、想法或笔记更易于探索和理解，从而提升工作流效率。该服务器特别适用于需要知识组织、内容规划或头脑风暴的任务，允许 AI 客户端在开发或研究过程中动态生成、可视化及操作思维导图。

提示模板列表

仓库中未提供可复用的提示模板信息。

资源列表

仓库中未记录该服务器公开的 MCP 资源清单。

工具列表

Mindmap MCP 服务器未在仓库或 server.py 中提供显式工具清单。

该 MCP 服务器的使用场景

• Markdown 转思维导图
  开发者或用户可以即时将 Markdown 文档转为交互式思维导图，使层级信息以可视化方式呈现，更易理解和吸收。
• AI 工作流中的知识可视化
  AI 代理可利用 MCP 服务器将结构化数据、笔记或头脑风暴内容渲染为思维导图，助力知识管理与发现。
• 学习与教学的成果生成
  教师可用该服务器将讲义笔记转为可视化学习辅助材料，学生也能将自己的笔记整理为思维导图，提升记忆效果。
• 技术文档可视化
  技术写作者和工程师可将 Markdown 书写的技术文档转换为思维导图，便于高层次梳理复杂系统或代码库。
• 内容规划与大纲整理
  作者、产品经理及团队可将内容规划或项目大纲以思维导图结构化，协作与迭代过程更加直观高效。

如何配置

Windsurf

1. 安装前置条件：
   确保已安装 Node.js。
2. 安装 Mindmap MCP 服务器：
   pip install mindmap-mcp-server 或使用 uvx mindmap-mcp-server 或 Docker。
3. 编辑 Windsurf 配置文件：
   找到配置文件并添加 MCP 服务器。
4. 添加 Mindmap MCP 服务器：
   插入如下 JSON 片段：

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. 重启 Windsurf 并验证设置。

Claude

1. 安装前置条件：
   确保已安装 Node.js。
2. 安装 Mindmap MCP 服务器：
   和上述方法一样，可用 pip、uvx 或 Docker。
3. 编辑 Claude Desktop 配置：
   打开 claude_desktop_config.json。
4. 添加 Mindmap MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. 重启 Claude Desktop 并检查服务器可用性。

Cursor

1. 确保已安装 Node.js。
2. 使用 pip、uvx 或 Docker 安装 Mindmap MCP 服务器。
3. 编辑 Cursor 配置文件以包含 MCP 服务器。
4. 添加如下配置：

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. 重启 Cursor 并验证 Mindmap MCP 服务器已激活。

Cline

1. 安装 Node.js。
2. 安装 Mindmap MCP 服务器（同上）。
3. 编辑 Cline 的 MCP 配置文件。
4. 插入以下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "mindmap": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mindmap-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启 Cline 以启用 Mindmap MCP 服务器。

API 密钥安全存储

如需使用 API 密钥，请将其以环境变量方式存储，并在配置中引用：

{
  "mcpServers": {
    "mindmap": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mindmap-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 流程中集成 MCP 服务器，首先将 MCP 组件添加到你的流程，并将其连接至 AI 代理：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填入你的 MCP 服务器信息：

{
  "mindmap": {
    "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，访问其所有功能。请记得将 “mindmap” 替换为你的实际服务器名称，并将 URL 改为自己的服务器地址。

总览

我们的看法

Mindmap MCP 服务器聚焦于 Markdown 到思维导图的转换，目标明确，但缺乏关于提示、显式工具或资源端点的文档。其部署方式与常见 MCP 服务器一致，并支持多平台。该项目具有良好的许可证、适度的流行度和明确的应用场景，但缺少高级 MCP 特性或示例配置，扩展性有限。

MCP 评分

MCP 表格评分：
考虑到其清晰度、受欢迎程度和实用性，但缺乏高级 MCP 特性（工具/资源/提示/采样/根），我会给该 MCP 打 5/10 分。