Mindmap MCP Server

Converta conteúdo Markdown em mapas mentais interativos com o Mindmap MCP Server para melhor visualização, brainstorming e planejamento de conteúdo no FlowHunt e além.

Mindmap MCP Server

O que faz o servidor “Mindmap” MCP?

O Mindmap MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para converter conteúdo Markdown em mapas mentais interativos. Atuando como uma ponte entre assistentes de IA e ferramentas de visualização, ele permite que usuários e desenvolvedores transformem arquivos Markdown simples em representações de mapas mentais ricos e interativos. Isso aprimora fluxos de trabalho ao tornar informações hierárquicas, ideias ou anotações mais fáceis de explorar e compreender. O servidor é particularmente útil para tarefas que envolvem organização do conhecimento, planejamento de conteúdo ou brainstorming, permitindo que clientes de IA gerem, visualizem e manipulem mapas mentais dinamicamente como parte de seus processos de desenvolvimento ou pesquisa.

Lista de Prompts

Nenhuma informação sobre templates reutilizáveis de prompts é fornecida no repositório.

Lista de Recursos

Nenhuma lista explícita de recursos MCP expostos pelo servidor está documentada no repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas fornecidas pelo Mindmap MCP Server é apresentada no repositório ou server.py.

Casos de Uso deste MCP Server

  • Conversão de Markdown para Mapa Mental
    Desenvolvedores ou usuários podem transformar instantaneamente documentos Markdown em mapas mentais interativos, tornando informações hierárquicas visualmente acessíveis e mais fáceis de assimilar.
  • Visualização do Conhecimento em Fluxos de Trabalho de IA
    Agentes de IA podem usar o servidor MCP para renderizar mapas mentais de dados estruturados, anotações ou sessões de brainstorming, auxiliando na gestão e descoberta do conhecimento.
  • Geração de Artefatos para Ensino e Aprendizagem
    Educadores podem usar o servidor para criar recursos visuais de estudo a partir de anotações de aula, enquanto estudantes podem organizar suas próprias anotações em mapas mentais para melhor retenção.
  • Visualização de Documentação Técnica
    Redatores técnicos e engenheiros podem converter documentação técnica escrita em Markdown em mapas mentais, permitindo uma visão geral de alto nível de sistemas complexos ou bases de código.
  • Planejamento e Estruturação de Conteúdo
    Redatores, gerentes de produto e equipes podem estruturar planos de conteúdo ou projetos como mapas mentais, tornando a colaboração e iteração mais visuais e eficazes.

Como configurar

Windsurf

  1. Instale os pré-requisitos:
    Certifique-se de que o Node.js está instalado.
  2. Instale o Mindmap MCP Server:
    pip install mindmap-mcp-server ou use uvx mindmap-mcp-server ou Docker.
  3. Edite a configuração do Windsurf:
    Localize o arquivo de configuração e adicione o servidor MCP.
  4. Adicione o Mindmap MCP Server:
    Insira este trecho JSON:
    {
      "mcpServers": {
        "mindmap": {
          "command": "uvx",
          "args": ["mindmap-mcp-server"]
        }
      }
    }
    
  5. Reinicie o Windsurf e verifique a configuração.

Claude

  1. Instale os pré-requisitos:
    Certifique-se de que o Node.js está instalado.
  2. Instale o Mindmap MCP Server:
    Use pip, uvx ou Docker como acima.
  3. Edite a configuração do Claude Desktop:
    Abra claude_desktop_config.json.
  4. Adicione o Mindmap MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "mindmap": {
          "command": "uvx",
          "args": ["mindmap-mcp-server"]
        }
      }
    }
    
  5. Reinicie o Claude Desktop e verifique a disponibilidade do servidor.

Cursor

  1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
  2. Instale o Mindmap MCP Server usando pip, uvx ou Docker.
  3. Edite a configuração do Cursor para incluir o servidor MCP.
  4. Adicione esta configuração:
    {
      "mcpServers": {
        "mindmap": {
          "command": "uvx",
          "args": ["mindmap-mcp-server"]
        }
      }
    }
    
  5. Reinicie o Cursor e verifique se o Mindmap MCP Server está ativo.

Cline

  1. Instale o Node.js.
  2. Instale o Mindmap MCP Server (veja métodos acima).
  3. Edite o arquivo de configuração MCP do Cline.
  4. Insira o seguinte:
    {
      "mcpServers": {
        "mindmap": {
          "command": "uvx",
          "args": ["mindmap-mcp-server"]
        }
      }
    }
    
  5. Salve e reinicie o Cline para habilitar o Mindmap MCP Server.

Protegendo Chaves de API

Se utilizar chaves de API, armazene-as como variáveis de ambiente e faça referência a elas na sua configuração:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “mindmap” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu servidor.


Visão Geral

SeçãoDisponibilidadeDetalhes/Notas
Visão GeralFornecida no README e repositório
Lista de PromptsNenhum template de prompt documentado
Lista de RecursosNenhuma listagem explícita de recursos MCP
Lista de FerramentasNenhuma lista explícita; lógica central é geração de mapa mental
Proteção de Chaves de APIExemplo de variáveis de ambiente fornecido nas instruções de setup
Suporte a Amostragem (menos importante)Não mencionado

Nossa opinião

O Mindmap MCP Server é focado e bem delimitado para seu propósito — transformar Markdown em mapas mentais — mas carece de documentação sobre prompts, ferramentas explícitas ou endpoints de recursos. Sua configuração é padrão para servidores MCP e bem suportada em diversas plataformas. O projeto possui uma boa licença, certa popularidade e casos de uso claros, mas a ausência de recursos MCP avançados ou configurações de exemplo limita sua extensibilidade.

Pontuação MCP

Possui LICENSE✅ (MIT)
Possui pelo menos uma ferramenta
Número de Forks12
Número de Estrelas127

Classificação da Tabela MCP:
Dada sua clareza, popularidade e utilidade, mas a falta de recursos MCP avançados (ferramentas/recursos/prompts/amostragem/roots), eu avaliaria este MCP em 5/10.

Perguntas frequentes

O que é o Mindmap MCP Server?

O Mindmap MCP Server é um servidor Model Context Protocol que converte documentos Markdown em mapas mentais interativos, tornando conteúdos estruturados visualmente acessíveis para melhor organização e compreensão.

Quais são os principais casos de uso do Mindmap MCP Server?

É ideal para transformar anotações em Markdown em mapas mentais, visualizar documentação técnica, planejar conteúdo, brainstorming e criar recursos visuais de estudo para ensino e aprendizagem.

Como faço para integrar o Mindmap MCP Server ao FlowHunt?

Adicione o componente MCP em seu fluxo do FlowHunt, abra o painel de configuração e insira os detalhes do seu servidor Mindmap MCP em formato JSON. Isso permite que seu agente de IA utilize as capacidades de mapa mental do servidor.

Como posso proteger as chaves de API para o servidor?

Armazene as chaves de API sensíveis como variáveis de ambiente e faça referência a elas na sua configuração MCP nos campos 'env' e 'inputs'.

Existem templates reutilizáveis de prompts ou listas de ferramentas/recursos disponíveis?

Não, o Mindmap MCP Server foca na conversão de Markdown para mapa mental e não inclui templates de prompts ou endpoints explícitos de ferramentas/recursos.

Qual é a licença e popularidade do Mindmap MCP Server?

Está licenciado sob MIT e possui um nível moderado de popularidade, com 12 forks e 127 estrelas em seu repositório.

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