XMind MCP 服务器

“XMind” MCP 服务器能做什么？

XMind MCP（模型上下文协议）服务器是一款专门用于连接 AI 助手与 XMind 思维导图文件的工具，可实现对思维导图的无缝分析与查询。它作为 AI 智能体与 XMind 数据之间的接口，使开发者与 AI 系统能够进行高级操作，如在 XMind 文件中搜索、提取和分析内容。这种能力支持智能模糊搜索、任务管理、层级导航、链接提取和多文件分析等开发工作流。对于需要自动化探索、组织和处理以 XMind 格式存储的知识的团队，服务器尤为有价值，使相关洞见和复杂思维导图结构的程序化交互更为便捷。

提示词列表

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资源列表

仓库文档中未定义特定的 MCP 资源。

工具列表

• read_xmind
  解析并分析 XMind 文件，提取完整的思维导图结构。
• get_todo_tasks
  提取和分析 TODO 任务，包括其在导图中的上下文与层级。
• list_xmind_directory
  递归扫描目录中的 XMind 文件，支持结果筛选和组织。
• read_multiple_xmind_files
  同时处理多个 XMind 文件，实现跨文件内容比对与分析。
• search_xmind_files
  按名称模式搜索 XMind 文件，支持递归目录查找。
• extract_node
  使用智能模糊路径匹配查找并提取节点，结果分级排序，可提取子树。
• extract_node_by_id
  通过唯一 ID 直接访问节点，实现快速精准检索。
• search_nodes
  多条件内容搜索，支持可配置的搜索字段。

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该 MCP 服务器的应用场景

• 项目与任务管理
  自动提取与分析 XMind 思维导图中的 TODO 任务，助力项目管理流程的任务追踪与报告。
• 知识库探索
  支持 AI 驱动的导航与搜索，覆盖大型思维导图集合，帮助用户快速定位知识库中的相关概念与层级结构。
• 多文件思维导图分析
  同时分析并比对多个 XMind 文件，实现跨项目洞察和对组织知识的整体理解。
• 内容提取与报告
  从思维导图中提取特定节点或子树，用于报告、文档或与其他工具及仪表盘集成。
• 目录扫描与组织
  递归扫描目录，对可用 XMind 文件进行组织、索引和元数据展示，便于管理思维导图仓库。

如何进行设置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js。
2. 找到您的 Windsurf 配置文件（如 windsurf.config.json）。
3. 在 mcpServers 对象下，添加如下 JSON 片段以集成 XMind MCP 服务器：

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

4. 保存配置文件并重启 Windsurf。
5. 验证服务器已在 Windsurf 中列出并可访问。

API 密钥安全配置

如需认证或环境变量支持，请在配置中加入 env 部分：

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

Claude

1. 如未安装 Node.js，请先安装。
2. 打开或创建 claude_desktop_config.json。
3. 添加 XMind MCP 服务器配置：

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

4. 保存文件并重启 Claude。
5. 在 Claude 桌面界面中确认服务器已运行。

API 密钥安全配置

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

Cursor

1. 安装 Node.js。
2. 编辑 Cursor 配置文件（如 cursor.config.json）。
3. 在对应部分添加 XMind MCP 服务器：

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

4. 保存更改并重启 Cursor。
5. 检查 MCP 集成面板确认设置成功。

API 密钥安全配置

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

Cline

1. 确认已安装 Node.js。
2. 打开 Cline 配置文件（如 cline.config.json）。
3. 插入如下 XMind MCP 服务器配置：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 在 Cline 界面中验证服务器已运行。

API 密钥安全配置

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

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 智能体：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置区，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具访问此 MCP 的全部功能。请记得将 “xmind” 替换为您实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

Roots 支持： 未提及
采样支持： 未提及

根据现有文档，XMind MCP 服务器工具完善，配置指引清晰，但缺少提示词模板、资源原语及如 roots 和 sampling 等高级 MCP 特性的详细说明。总体适用于思维导图分析，但在 MCP 生态体系中尚不算完全成熟。我的评分：6/10。

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