inktomd MCP Server

io.github.hadirizvi093由 GitHub 帳號 hadirizvi093 發布v1.0.0更新於 Oct 24, 2026

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

已驗證Streamable HTTP可網頁執行網頁搜尋與抓取檔案與儲存

概覽

AI 產生的概覽

透過遠端 MCP 端點,把檔案、網址和文件轉換成乾淨、適合 AI 使用的 Markdown。

可以做什麼
這個伺服器提供一個遠端 MCP 端點,可將檔案、網頁網址和文件轉換成適合 AI 使用的乾淨 Markdown。登錄描述指出它支援檔案、網址和文件的轉換。清單中未列出個別工具,因此這裡無法說明確切的工具名稱與輸入格式。
適用情境
當助理需要從文件或網頁擷取文字,並以 Markdown 形式處理時(例如摘要、建立索引或引用內容),可以考慮使用。它是遠端服務,適合能接受把來源素材傳送到第三方端點的情境。
執行需求
透過 streamable HTTP 存取遠端 MCP 端點
安裝前請注意
清單未宣告身分驗證,因此任何能連上該端點的人都可能使用它,也沒有需要保護的憑證。轉換在第三方伺服器上進行,代表你提交的檔案、網址和文件會傳送到本機之外;除非已確認提供方的處理方式,否則不要提交機密或受監管的內容。未公布工具清單,使用前請先確認其實際功能。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 inktomd MCP Server,將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable,透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.hadirizvi093%2Finktomd-mcp/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "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.

輸入參數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.

輸入參數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.

輸入參數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.

輸入參數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.

無需輸入參數。

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

輸入參數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

輸入參數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

輸入參數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

輸入參數source必填overlapchunk_sizesource_type

版本歷史

1
  1. v1.0.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 83%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分
  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫,或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款不適用

    託管服務按其提供方的條款使用,因此這裡不要求授權條款。此檢查項不計入百分比。