inktomd MCP Server

io.github.hadirizvi093由 GitHub 账号 hadirizvi093 发布v1.0.0更新于 Oct 24, 2026

Convert files, URLs, and documents to clean, AI-ready Markdown via MCP.

已验证Streamable HTTP可网页运行网页搜索与抓取文件与存储

概览

AI 生成的概览

通过远程 MCP 端点,把文件、网址和文档转换为干净、适合 AI 使用的 Markdown。

可以做什么
该服务器提供一个远程 MCP 端点,可将文件、网页网址和文档转换为适合 AI 使用的干净 Markdown。注册表描述称其支持文件、网址和文档的转换。清单中未列出具体工具,因此这里无法说明确切的工具名称和输入格式。
适用场景
当助手需要从文档或网页中提取文本并以 Markdown 形式处理时(例如摘要、索引或引用内容),可以考虑使用。它是远程服务,适合能够接受把源材料发送到第三方端点的场景。
运行要求
通过 streamable HTTP 访问远程 MCP 端点
安装前请注意
清单未声明身份验证,因此任何能访问该端点的人都可能使用它,也没有需要保护的凭据。转换在第三方服务器上进行,意味着你提交的文件、网址和文档会被发送到本机之外;除非已确认提供方的处理方式,否则不要提交机密或受监管的内容。未公布工具列表,使用前请先确认其实际功能。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 inktomd MCP Server,将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Web executable,通过 Streamable HTTP。 远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。

交给智能体安装

把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体,或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南,先向你展示发布者、端点和登录方式,经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。

阅读 https://sourceweft.com/mcp/io.github.hadirizvi093%2Finktomd-mcp/install.md,并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前,先告诉我它的发布者、端点和登录方式,等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件;问我密钥应从哪里获取。

查看智能体所依据的安装指南

其他 MCP 客户端

把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。

{
  "mcpServers": {
    "inktomd": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.inktomd.com/mcp"
    }
  }
}

工具

9

convert_url

Convert any URL to clean AI-ready Markdown. Supports webpages, YouTube videos, ArXiv papers, Wikipedia articles, Substack newsletters, RSS feeds, Google Docs, GitHub pages, and more. Returns Markdown with up to 63% fewer tokens than the raw source HTML.

输入参数url必填

convert_file

Convert a local file to clean AI-ready Markdown. Supports PDF, Word (.doc/.docx), Excel (.xls/.xlsx), PowerPoint (.ppt/.pptx), EPUB, HTML, CSV, JSON, XML, Jupyter notebooks (.ipynb), Email files (.eml/.msg), ZIP archives (.zip), and 7-Zip archives (.7z). Provide the absolute file path. Maximum file size: 20MB.

输入参数file_path必填

convert_youtube

Extract the full transcript from any public YouTube video as clean Markdown. Works with standard watch links (youtube.com/watch?v=) and short links (youtu.be/). The video must have captions enabled — including auto-generated captions. Returns the transcript as flowing Markdown paragraphs, not raw caption fragments.

输入参数url必填

convert_arxiv

Convert any ArXiv research paper to clean structured Markdown. Accepts both abstract page URLs (arxiv.org/abs/PAPER_ID) and direct PDF links (arxiv.org/pdf/PAPER_ID). Returns the full paper content with headings, sections, and content preserved — uses significantly fewer tokens than the PDF format for AI analysis.

输入参数url必填

list_supported_formats

List all file formats and URL types that inktomd supports for conversion to Markdown. Use this to check whether a specific file type or URL source is supported before attempting conversion.

无需输入参数。

count_tokens

Count the exact number of tokens in a text string for a specific AI model. Uses tiktoken for OpenAI models and estimates for others. Args: text: The text to count tokens for model: The AI model to count tokens for. Options: gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.1, claude-sonnet, claude-haiku, gemini-pro, gemini-flash, llama-4, deepseek-v3, mistral-large. Default: gpt-4o Returns: Token count information including count, context window, and fit status

输入参数text必填model

convert_batch

Convert multiple URLs to Markdown in a single call. Maximum 10 URLs per batch. Each URL is converted independently. Args: urls: List of URLs to convert. Maximum 10. Each must start with http:// or https:// Returns: All converted Markdown documents combined, clearly separated with headers

输入参数urls必填

convert_with_metadata

Convert a file or URL to Markdown and return both content and structured metadata. Metadata includes title, estimated token counts for all major models, word count, character count, and reading time. Args: source: Either a URL (starting with http/https) or absolute file path source_type: Either "url" or "file". Default: "url" Returns: Markdown content with a metadata header block containing all stats

输入参数source必填source_type

prepare_for_rag

Convert a file or URL to Markdown, then split it into optimally-sized chunks ready for insertion into a vector database or RAG pipeline. Returns a JSON array of chunks with token counts, making this the single tool needed to go from raw document to RAG-ready data. Args: source: Either a URL (starting with http/https) or absolute file path source_type: Either "url" or "file". Default: "url" chunk_size: Target token count per chunk. Default: 512. Recommended range: 256-1024 overlap: Token overlap between consecutive chunks to preserve context. Default: 50 Returns: JSON array of chunks, each with: chunk_id, text, token_count, char_count

输入参数source必填overlapchunk_sizesource_type

版本历史

1
  1. v1.0.0最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 83%

该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通必需25 分
  • 已声明认证方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分
  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分

    请声明包含 README 的 GitHub 仓库,或在 OAuth 受保护资源元数据中提供 resource_documentation。

  • 许可证不适用

    托管服务按其提供方的条款使用,因此这里不要求许可证。此检查项不计入百分比。