Каталог MCP
vivekvells
vivekvells/mcp-pandoc

vivekvells/mcp-pandoc

MCP сервер для конвертации документов между форматами с помощью pandoc. Поддерживает преобразование markdown, HTML, DOCX, PDF и других форматов, сохраняя структуру и оформление. Полезен разработчикам, работающим с разметкой и документацией.

README

1 инструмент

Установить сервер

mcp-pandoc: A Document Conversion MCP Server

Officially included in the Model Context Protocol servers open-source project. 🎉

Overview

A Model Context Protocol server for document format conversion using pandoc. This server provides tools to transform content between different document formats while preserving formatting and structure.

Please note that mcp-pandoc is currently in early development. PDF support is under development, and the functionality and available tools are subject to change and expansion as we continue to improve the server.

Credit: This project uses the Pandoc Python package for document conversion, forming the foundation for this project.

📋 Quick Reference

New to mcp-pandoc? Check out 📖 CHEATSHEET.md for

⚡ Copy-paste examples for all formats
🔄 Bidirectional conversion matrix
🎯 Common workflows and pro tips
🌟 Reference document styling guide

Perfect for quick lookups and getting started fast!

Demo

🎥 Watch on YouTube

Screenshots

More to come...

Tools

convert-contents
- Transforms content between supported formats
- Inputs:
  - contents (string): Source content to convert (required if input_file not provided)
  - input_file (string): Complete path to input file (required if contents not provided)
  - input_format (string): Source format of the content (defaults to markdown)
  - output_format (string): Target format (defaults to markdown)
  - output_file (string): Complete path for output file (required for pdf, docx, rst, latex, epub formats)
  - reference_doc (string): Path to a reference document to use for styling (supported for docx output format)
  - defaults_file (string): Path to a Pandoc defaults file (YAML) containing conversion options
  - filters (array): List of Pandoc filter paths to apply during conversion
- Supported input/output formats:
  - markdown
  - html
  - pdf
  - docx
  - rst
  - latex
  - epub
  - txt
  - ipynb
  - odt
- Note: For advanced formats (pdf, docx, rst, latex, epub), an output_file path is required

convert-contents

Преобразует содержимое между разными форматами. Преобразует входное содержимое из любого поддерживаемого формата в указанный выходной формат. 🚨 ВАЖНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ - ПРОЧТИТЕ: 1. Преобразование в PDF: * Вы ДОЛЖНЫ установить TeX Live ДО попытки преобразования в PDF: * Ubuntu/Debian: `sudo apt-get install texlive-xetex` * macOS: `brew install texlive` * Windows: установите MiKTeX или TeX Live с https://miktex.org/ или https://tug.org/texlive/ * Преобразование в PDF НЕ УДАСТСЯ без этой установки. 2. Пути к файлам - ЯВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ: * Когда вас просят сохранить или преобразовать в файл, вы ДОЛЖНЫ указать: - Полный путь к каталогу - Имя файла - Расширение файла * Пример запроса: «Напиши рассказ и сохрани как PDF» * Вы ДОЛЖНЫ указать: '/path/to/story.pdf' или 'C:\Documents\story.pdf' * Инструмент НЕ будет автоматически генерировать имена файлов или расширения. 3. Расположение файла после преобразования: * После успешного преобразования инструмент покажет точный путь, по которому сохранён файл. * Ищите сообщение: 'Content successfully converted and saved to: [file_path]' * Вы можете найти преобразованный файл по указанному пути. * Если путь не указан, файлы могут быть сохранены в системную временную папку (/tmp/ на Unix-системах). * Для лучшего контроля всегда указывайте явные пути к выходным файлам. Поддерживаемые форматы: - Базовые: txt, html, markdown, ipynb, odt - Расширенные (ТРЕБУЮТ полные пути к файлам): pdf, docx, rst, latex, epub ✅ ПРИМЕРЫ КОРРЕКТНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: 1. «Преобразуй этот текст в HTML» (базовое преобразование) - Инструмент покажет преобразованное содержимое. 2. «Сохрани этот текст как PDF в /documents/story.pdf» - Правильно: указан путь + имя файла + расширение - Инструмент покажет: 'Content successfully converted and saved to: /documents/story.pdf' ❌ ПРИМЕРЫ НЕКОРРЕКТНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: 1. «Сохрани это как PDF в /documents/» - Не хватает имени файла и расширения. 2. «Преобразуй в PDF» - Не хватает полного пути к файлу. При запросе преобразования ВСЕГДА указывайте: 1. Содержимое или входной файл 2. Желаемый выходной...

Параметры

contentsstring
The content to be converted (required if input_file not provided)
input_filestring
Complete path to input file including filename and extension (e.g., '/path/to/input.md')
input_formatenum
Source format of the content (defaults to markdown)
markdownhtmlpdfdocxrstlatexepubtxtipynbodt
output_formatenum
Desired output format (defaults to markdown)
markdownhtmlpdfdocxrstlatexepubtxtipynbodt
output_filestring
Complete path where to save the output including filename and extension (required for pdf, docx, rst, latex, epub formats)
reference_docstring
Path to a reference document to use for styling (supported for docx output format)
filtersstring[]
List of Pandoc filter paths to apply during conversion. Filters are applied in the order specified.
defaults_filestring
Path to a Pandoc defaults file (YAML) containing conversion options. Similar to using pandoc -d option.

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "uvx",
  "args": [
    "mcp-pandoc"
  ]
}

Также vivekvells/mcp-pandoc можно установить в Cursor по ссылке автоматически.

FAQ

Для чего этот сервер?

Этот MCP-сервер решает одну задачу — конвертирует документы между форматами. Он берёт на себя всю работу с Pandoc, чтобы AI-ассистент мог на лету превратить Markdown в DOCX, HTML в PDF или в любой другой из десятка поддерживаемых форматов. Структура и оформление остаются нетронутыми, а сложные настройки вроде файлов стилей или фильтров подключаются без лишних телодвижений. Полезно, когда нужно быстро перегнать заметку в публичный формат или подготовить файл для печати.

Что он умеет?

Сервер конвертирует документы между форматами: markdown, HTML, PDF, DOCX, LaTeX, EPUB, reStructuredText, обычный текст, Jupyter Notebooks и ODT. Принимает контент как строку или файл, сохраняет результат в файл, использует шаблоны стилей через reference_doc или defaults-файлы, и применяет Pandoc-фильтры для дополнительной обработки.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #120
Звезд на Github: 571
Форков на Github: 61
Язык реализации: Python
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 19.07 в 08:40
Идентификатор: 4859sxpveiZId7ff
Категории: Документация, Инструменты для разработчиков

Другие проверенные MCP-сервера

s2-streamstore/s2-sdk-typescript

официальный

TypeScript SDK для S2 — бессерверного хранилища стримов. Позволяет добавлять и читать данные, использовать сессии для высокопроизводительной записи/чтения с гарантиями порядка. Полезен разработчикам, работающим с потоковыми данными.

chrishayuk/mcp-cli

MCP CLI — интерфейс командной строки для взаимодействия с MCP-серверами. Позволяет общаться с LLM, выполнять инструменты, строить исполняемые планы и управлять контекстом через виртуальную память. ...

stacklok/toolhive

ToolHive — open-source MCP-платформа для безопасного запуска серверов. Изолирует каждый MCP инструмент в контейнере, управляет доступом и аудитом. Подходит разработчикам, платформенным инженерам и предприятиям, которым нужен самохостинг и контроль данных.

BetterDB-inc/monitor

официальный

BetterDB Monitor - MCP сервер для мониторинга Valkey/Redis с веб-интерфейсом и автообновлением. Автоматически определяет версию и возможности базы, отслеживает здоровье, медленные запросы, метрики Prometheus и аномалии в реальном времени. Полезен администраторам и DevOps для контроля производител...

Mibayy/token-savior

Token Savior - MCP-сервер для AI-агентов кодинга: сокращает расход токенов на 80% благодаря символьной навигации, персистентной памяти и сжатию вывода Bash. Достигает 97.9% точности на tsbench. Пол...

InfluxData/influxdb3_mcp_server

официальный

MCP сервер для InfluxDB 3: SQL-запросы, запись line protocol, управление базами и токенами. Более 20 инструментов для Core, Enterprise, Cloud. Незаменим для инженеров данных и DevOps, работающих с ...