Markitdown MCP Server

Conecte seus agentes de IA ao conteúdo markdown e otimize a documentação, análise e operações de arquivos com o Markitdown MCP Server.

Markitdown MCP Server

O que faz o servidor MCP “Markitdown”?

O Markitdown MCP (Model Context Protocol) Server é um servidor especializado projetado para conectar assistentes de IA a fontes externas de dados, APIs ou serviços para aprimorar fluxos de trabalho de desenvolvimento. Ao expor recursos específicos, templates de prompts e ferramentas executáveis, o Markitdown MCP Server permite que agentes de IA interajam programaticamente com conteúdos em markdown, suportando operações como consulta, gerenciamento ou transformação de arquivos markdown. Isso viabiliza tarefas como geração automatizada de documentação, análise de conteúdo ou integração com sistemas de arquivos, otimizando processos para desenvolvedores e profissionais do conhecimento.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Recursos

Nenhum recurso é descrito nos arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta é descrita nos arquivos do repositório disponíveis (como server.py ou equivalente).

Casos de Uso deste MCP Server

Nenhum caso de uso concreto é descrito nos arquivos disponíveis. Exemplos gerais podem incluir:

  • Geração automatizada de documentação a partir de código ou respostas de API.
  • Análise e resumo de arquivos markdown para bases de conhecimento.
  • Integração de conteúdo markdown em fluxos de chat ou assistentes.
  • Transformação de conteúdo entre markdown e outros formatos.
  • Gerenciamento programático de arquivos markdown em ambientes de desenvolvimento.

Como configurar

Windsurf

  1. Certifique-se de que os pré-requisitos estejam instalados (ex.: Node.js).
  2. Abra seu arquivo de configuração do Windsurf.
  3. Adicione a entrada do Markitdown MCP Server na seção mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
  5. Verifique se o Markitdown MCP Server está em execução e acessível.

Protegendo Chaves de API

Armazene chaves de API sensíveis usando variáveis de ambiente. Exemplo:

{
  "env": {
    "MARKITDOWN_API_KEY": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  }
}

Claude

  1. Instale o Node.js e outros pré-requisitos.
  2. Localize seu arquivo de configuração do Claude.
  3. Insira o Markitdown MCP Server em mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
  5. Confirme se a configuração foi bem-sucedida.

Cursor

  1. Certifique-se de que o Node.js esteja instalado.
  2. Abra as configurações/arquivo de configuração do Cursor.
  3. Adicione o seguinte na seção de servidores MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Salve e reinicie o Cursor.
  5. Verifique a disponibilidade do Markitdown MCP Server.

Cline

  1. Instale as dependências necessárias (ex.: Node.js).
  2. Edite seu arquivo de configuração do Cline.
  3. Registre o Markitdown MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Salve e reinicie o Cline.
  5. Verifique se o servidor está registrado corretamente.

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

FlowHunt MCP flow

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar "markitdown" para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.


Visão geral

SeçãoDisponibilidadeDetalhes/Observações
Visão geralBreve resumo fornecido
Lista de PromptsNenhum prompt encontrado
Lista de RecursosNenhum recurso descrito
Lista de FerramentasNenhuma ferramenta encontrada em server.py ou equivalente
Proteção de Chaves de APIExemplo genérico de variável de ambiente fornecido
Suporte a Sampling (menos relevante na avaliação)Não mencionado

Com base nas informações limitadas disponíveis e na configuração genérica, o Markitdown MCP Server atualmente carece de documentação detalhada ou recursos expostos no repositório. Com base no exposto acima, eu avaliaria este MCP em 2/10—ele é descobrível, mas carece de implementação ou documentação substancial neste local.

Pontuação MCP

Possui LICENSE⛔ (não encontrado neste diretório)
Possui ao menos uma ferramenta
Número de Forks0
Número de Estrelas0

Perguntas frequentes

O que o Markitdown MCP Server faz?

O Markitdown MCP Server permite que assistentes de IA interajam programaticamente com conteúdos em markdown, viabilizando operações como geração de documentação, análise de conteúdo e gerenciamento de arquivos. Ele conecta fluxos de trabalho de IA com arquivos markdown e ambientes de desenvolvedor.

Algum template de prompt, recurso ou ferramenta está incluso?

Nenhum template de prompt, recurso ou ferramenta é descrito nos arquivos do repositório disponíveis para este MCP Server.

Quais são os casos de uso típicos do Markitdown MCP?

Casos de uso incluem geração automatizada de documentação a partir de código, análise de arquivos markdown para bases de conhecimento, transformação de conteúdo entre formatos e integração de operações markdown em chats ou assistentes baseados em IA.

Como proteger as chaves de API para o Markitdown MCP?

Use variáveis de ambiente para armazenar chaves de API sensíveis. Referencie sua chave de API com '${env.MARKITDOWN_API_KEY}' em sua configuração para manter suas credenciais seguras.

Como integrar o Markitdown MCP Server no FlowHunt?

Adicione o componente MCP ao seu fluxo, insira os detalhes do seu servidor Markitdown MCP no painel de configuração e conecte-o ao seu agente de IA. Isso permite que o agente utilize todas as funções disponíveis do Markitdown MCP dentro do seu fluxo FlowHunt.

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