markdownify-mcp 是一款强大的 MCP 服务器，旨在将各种类型的文件和网络内容转换为 Markdown 格式。它提供了一系列工具，能够将 PDF、图像、音频、DOCX、XLSX、PPTX 文件以及 YouTube 视频、Bing 搜索结果和普通网页等内容转化为易于阅读和分享的 Markdown 文本。

通过 markdownify-mcp，AI 模型可以轻松地从多种数据源提取结构化信息，从而增强模型的理解和生成能力。开发者无需编写复杂的解析代码，即可快速集成各种数据源。该服务器支持多种工具，例如 youtube-to-markdown、pdf-to-markdown 和 webpage-to-markdown，满足不同的转换需求。

markdownify-mcp 通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 等传输机制与 AI 模型无缝交互，简化了数据预处理流程，显著提升了开发效率。使用该解决方案，开发者可以专注于模型的核心功能，而无需花费大量时间处理数据格式转换问题。

多格式文件转Markdown

markdownify-mcp的核心功能在于将多种不同格式的文件转换为Markdown格式，极大地简化了AI模型处理非结构化数据的流程。该功能支持包括PDF、图片、音频、DOCX、XLSX和PPTX等常见文件格式。转换过程不仅提取文本内容，还能保留或转换部分格式信息，例如图片中的文字可以通过OCR技术识别并转换为Markdown文本。对于音频文件，该工具还能自动进行转录，将语音内容转换为文本，从而实现更全面的信息提取。

例如，开发者可以使用此功能将包含大量信息的PDF文档转换为Markdown，然后输入到AI模型中进行分析和处理，而无需手动提取和格式化数据。这大大提高了数据处理的效率，并降低了人工干预的需求。此功能通过调用不同的工具链实现，例如使用OCR库处理图片，使用语音识别API处理音频。

网页内容转Markdown

markdownify-mcp不仅支持本地文件转换，还能将网页内容转换为Markdown格式，为AI模型提供更广泛的数据来源。此功能支持YouTube视频的字幕提取、Bing搜索结果的抓取以及普通网页内容的转换。通过将网页内容转换为Markdown，可以方便地提取文章、博客、新闻等信息，并将其用于AI模型的训练或推理。

例如，研究人员可以使用此功能抓取特定主题的Bing搜索结果，然后将其转换为Markdown格式，输入到AI模型中进行情感分析或趋势预测。或者，教育工作者可以使用此功能提取YouTube视频的字幕，将其转换为Markdown格式，方便学生阅读和复习。此功能通常使用网络爬虫技术和HTML解析库实现，例如Puppeteer或Cheerio。

现有Markdown文件检索

除了转换功能，markdownify-mcp还支持检索已存在的Markdown文件，方便AI模型直接访问和利用这些数据。此功能允许用户通过指定文件路径或文件名，快速获取所需的Markdown文件内容。这对于构建基于Markdown知识库的AI应用非常有用。

例如，开发者可以使用此功能构建一个问答系统，该系统可以从预先准备好的Markdown文档中检索相关信息，并回答用户的问题。或者，内容创作者可以使用此功能管理和组织大量的Markdown笔记，方便AI模型进行内容生成或摘要。此功能通常通过文件系统API实现，例如Node.js的fs模块。

技术实现

markdownify-mcp基于Node.js和TypeScript构建，具有良好的跨平台兼容性和可扩展性。它采用模块化设计，将不同的文件类型和网页内容转换功能封装为独立的工具，方便开发者根据需要进行定制和扩展。此外，该项目还提供了详细的开发文档和示例代码，帮助开发者快速上手并集成到自己的项目中。markdownify-mcp还利用了uv，一个高性能的Python环境，来处理一些需要Python库支持的转换任务。