Markdownify MCP Server

Wat doet de “Markdownify” MCP Server?

Markdownify MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die ontworpen is om verschillende bestandstypen en webinhoud om te zetten naar Markdown-indeling. Het fungeert als een brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, en stroomlijnt het proces om documenten, afbeeldingen, audio en webpagina’s om te zetten naar gemakkelijk leesbare en deelbare Markdown-tekst. Door een reeks hulpmiddelen beschikbaar te stellen, maakt Markdownify taken mogelijk zoals het extraheren van tekst uit PDF’s, ophalen van YouTube-video transcripties, of het converteren van audiobestanden via transcriptie. Dit verrijkt ontwikkelworkflows door gestandaardiseerde, machine-leesbare content te leveren uit anders complexe of ongestructureerde bronnen, wat het eenvoudiger maakt voor AI-toepassingen om rijke informatie te gebruiken, samen te vatten en te verwerken.

Lijst van Prompts

(Er worden geen prompt-templates expliciet genoemd in de repository of documentatie.)

Lijst van Resources

(Er worden geen expliciete MCP-resources vermeld in de repository of documentatie.)

Lijst van Tools

• youtube-to-markdown: Converteert YouTube-video’s naar Markdown door transcripties te extraheren en te formatteren.
• pdf-to-markdown: Converteert PDF-documenten naar Markdown-tekst.
• bing-search-to-markdown: Converteert Bing-zoekresultaten naar Markdown-samenvattingen.
• webpage-to-markdown: Converteert de inhoud van algemene webpagina’s naar Markdown-indeling.
• image-to-markdown: Converteert afbeeldingen naar Markdown, inclusief metadata.
• audio-to-markdown: Converteert audiobestanden naar Markdown door de gesproken inhoud te transcriberen.
• docx-to-markdown: Converteert Microsoft Word (DOCX) bestanden naar Markdown.
• xlsx-to-markdown: Converteert Excel (XLSX) bestanden naar Markdown-tabellen of tekst.
• pptx-to-markdown: Converteert PowerPoint (PPTX) presentaties naar Markdown.
• get-markdown-file: Haalt bestaande Markdown-bestanden (met .md of .markdown extensies) op vanuit een opgegeven map.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Documentconversie voor kennisbeheer: Converteer eenvoudig PDF’s, DOCX, PPTX en XLSX-bestanden naar Markdown voor integratie in documentatiesystemen, wiki’s of kennisbanken, waardoor snel zoeken en bewerken mogelijk wordt.
• Webinhoud samenvatten: Extraheer en standaardiseer informatie van webpagina’s, Bing-zoekresultaten of YouTube-video transcripties voor AI-gedreven analyse, samenvatting of rapportage.
• Audio- en beeldverwerking: Transcribeer podcasts of vergaderopnames naar Markdown, of converteer afbeeldingen voor opname in Markdown-gebaseerde repositories, wat de toegankelijkheid en hergebruik van data verbetert.
• Markdown ophalen en delen: Haal bestaande Markdown-documenten veilig op en deel ze vanuit een centrale map, ter ondersteuning van samenwerkingsworkflows.
• AI-assistent-contextualisatie: Laat AI-modellen toegang krijgen tot diverse real-world content in een consistent formaat, wat de kwaliteit van antwoorden en acties verbetert op basis van actuele, contextuele data.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js en pnpm geïnstalleerd zijn.
2. Clone de repository en installeer afhankelijkheden:

   git clone https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp.git
   cd markdownify-mcp
   pnpm install
   

3. Bouw het project:

   pnpm run build
   

4. Voeg toe aan de Windsurf-configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf. Controleer via de app-interface of de server draait.

Voorbeeld API-sleutels beveiligen:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Installeer Node.js en pnpm.
2. Clone en installeer zoals hierboven.
3. Zoek Claude’s MCP-serverconfiguratie.
4. Voeg Markdownify toe:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sla op, herstart Claude en controleer.

Cursor

1. Vereiste: Node.js, pnpm.
2. Clone en installeer afhankelijkheden.
3. Bouw met pnpm run build.
4. Bewerk het onderdeel mcpServers van Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Installeer Node.js en pnpm, clone en installeer zoals hierboven.
2. Bouw het project.
3. Voeg de Markdownify MCP Server toe aan de mcpServers-configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla op, herstart Cline en controleer.

Let op: Gebruik omgevingsvariabelen om API-sleutels veilig te beheren (zie voorbeeld hierboven).

Hoe gebruik je deze MCP in flows

Gebruik van MCP in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “markdownify” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande tabellen is Markdownify MCP Server gericht op praktische conversietools en installatie-instructies, maar ontbreekt het aan details over prompt-templates, resources en geavanceerde MCP-functies zoals sampling en roots. De documentatie is duidelijk voor tools en installatie, maar informatie over diepere MCP-principes ontbreekt.

Onze mening

Markdownify MCP Server is robuust voor document- en contentconversie, met een breed scala aan ondersteunde bestandstypen en goede installatie-instructies. Het ontbreken van expliciete prompt-templates, MCP-resources en duidelijkheid over geavanceerde features zoals sampling en roots, beperkt echter de score voor meer geavanceerde MCP-integraties. Voor direct praktisch gebruik in bestand-naar-Markdown-conversie scoort het hoog; voor diepgaande protocol-uitbreidbaarheid minder.

MCP Score