原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

MCP Document Converter

作者:xt765版本 0.2.2i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.xt765/mcp-document-converter

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Convert PDF, DOCX, HTML, Markdown, and Text for AI assistant context injection.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 文档、表格与办公

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "document-converter": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-document-converter"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add document-converter -- uvx mcp-document-converter

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "document-converter": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-document-converter"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "document-converter": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-document-converter"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 xt765 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“文档、表格与办公”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2191 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2191 个服务器的 4% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2191 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

MCP Document Converter 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.2.2)于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Agent-Native Calendar

作者:BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

在云端运行★ 7,620MIT2个月前更新
安装

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

在你的电脑上运行★ 4,276MIT6天前更新
安装

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

在你的电脑上运行★ 847MIT3天前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

MCP Document Converter

MCP (Model Context Protocol) Document Converter - A powerful MCP tool for converting documents between multiple formats, enabling AI agents to easily transform documents.

🌐 Language : English | 中文

Features

  • Multi-format Support: Supports 5 mainstream document formats: Markdown, HTML, DOCX, PDF, and Text
  • Bidirectional Conversion: Any format can be converted to any other format (5×5=25 conversion combinations)
  • MCP Protocol: Compliant with MCP standards, can be used as a tool for AI assistants like Trae IDE
  • Plugin Architecture: Easy to extend with new parsers and renderers
  • Syntax Highlighting: HTML and PDF outputs support code syntax highlighting
  • Style Customization: Support for custom CSS styles
  • Metadata Preservation: Preserves document title, author, creation time, and other metadata during conversion

📚 Documentation

User Guide · API Reference · Contributing · Changelog · License


Architecture

flowchart TB

subgraph Parsers["Parsers"] MD[Markdown] DOCX1[DOCX] HTML1[HTML] PDF1[PDF] TXT1[Text] end

subgraph IR["Intermediate Representation (IR)"] DT[Document Tree] META[Metadata] ASSETS[Assets] end

subgraph Renderers["Renderers"] HTML2[HTML] PDF2[PDF] MD2[Markdown] DOCX2[DOCX] TXT2[Text] end

MD --> IR DOCX1 --> IR HTML1 --> IR PDF1 --> IR TXT1 --> IR

IR --> HTML2 IR --> PDF2 IR --> MD2 IR --> DOCX2 IR --> TXT2

Core Components
  1. DocumentIR (Intermediate Representation): Unified abstraction for all documents, containing document tree, metadata, assets, etc.
  2. BaseParser (Parser Base Class): Defines the parser interface, parses various formats into DocumentIR
  3. BaseRenderer (Renderer Base Class): Defines the renderer interface, renders DocumentIR into various formats
  4. ConverterRegistry (Registry): Manages all parsers and renderers, provides format lookup and auto-matching
  5. DocumentConverter (Conversion Engine): Coordinates parsers and renderers to complete document conversion

Supported Formats

Input Formats (Parsers)
FormatExtensionsMIME TypeFeatures
Markdown.md, .markdown, .mdown, .mkdtext/markdownYAML Front Matter, GFM extensions
HTML.html, .htmtext/htmlSemantic tag parsing
DOCX.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documentStyles, tables, images
PDF.pdfapplication/pdfText extraction and structure recognition
Text.txt, .texttext/plainAuto encoding detection and structure recognition
Output Formats (Renderers)
FormatExtensionMIME TypeFeatures
HTML.htmltext/htmlBeautiful styling, code highlighting, responsive design
Markdown.mdtext/markdownStandard Markdown format, YAML Front Matter
DOCX.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documentWord document format, style preservation
PDF.pdfapplication/pdfGenerated with WeasyPrint, pagination support
Text.txttext/plainPlain text, basic formatting preserved

Conversion Matrix

flowchart LR

subgraph Sources["Source Formats"] MD_S[Markdown] HTML_S[HTML] DOCX_S[DOCX] PDF_S[PDF] TXT_S[Text] end

subgraph Targets["Target Formats"] MD_T[Markdown] HTML_T[HTML] DOCX_T[DOCX] PDF_T[PDF] TXT_T[Text] end

MD_S --> Targets HTML_S --> Targets DOCX_S --> Targets PDF_S --> Targets TXT_S --> Targets

Installation

Using pip (Recommended)
pip install mcp-document-converter
From Source
git clone https://github.com/xt765/mcp-document-converter.git

cd mcp-document-converter pip install -e .

MCP Tools

This server provides the following tools:

convert_document

Convert a document from one format to another.

Arguments:

  • source_path (string, required): Path to the source document.
  • target_format (string, required): Target format (html, pdf, markdown, docx, text).
  • output_path (string, optional): Path for the output file.
  • source_format (string, optional): Format of the source file (auto-detected if not provided).
  • options (object, optional): Additional options like template, css, and preserve_metadata.

Configuration

Using in Trae IDE / Claude Desktop

Add the following to your MCP configuration file:

Option 1: Using PyPI (Recommended)

{

"mcpServers": { "mcp-document-converter": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-document-converter" ] } } }

Option 2: Using GitHub repository

{

"mcpServers": { "mcp-document-converter": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/xt765/mcp-document-converter", "mcp-document-converter" ] } } }

Option 3: Using Gitee repository (Faster access in China)

{

"mcpServers": { "mcp-document-converter": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://gitee.com/xt765/mcp-document-converter", "mcp-document-converter" ] } } }

Option 4: Using pip (Manual installation)

First install the package:

pip install mcp-document-converter

Then add to configuration:

{

"mcpServers": { "mcp-document-converter": { "command": "mcp-document-converter", "args": [] } } }

Using in Cherry Studio

*Cherry Studio is a powerful open-source desktop AI client assistant that supports integrating various tools through the MCP protocol*

Configuration Example:

Usage Example:

Usage

As an MCP Tool

After configuration, AI assistants can directly call the following tools:

1. convert_document (Recommended)

Use a unified interface to convert any supported document type.

# Markdown to HTML

convert_document( source_path="document.md", target_format="html" )

HTML to PDF

convert_document( source_path="document.html", target_format="pdf" )

DOCX to Markdown

convert_document( source_path="document.docx", target_format="markdown" )

Conversion with options

convert_document( source_path="document.md", target_format="html", output_path="output.html", options={ "css": "custom.css", "preserve_metadata": True } )

2. list_supported_formats

List all supported document formats.

list_supported_formats()
3. get_conversion_matrix

Get the complete format conversion matrix.

get_conversion_matrix()
4. can_convert

Check if conversion from source format to target format is supported.

can_convert(source_format="markdown", target_format="pdf")
5. get_format_info

Get detailed information about a specific format.

get_format_info(format="markdown")
As a Python Library
from mcp_document_converter import DocumentConverter

from mcp_document_converter.registry import get_registry from mcp_document_converter.parsers import MarkdownParser, HTMLParser from mcp_document_converter.renderers import HTMLRenderer, PDFRenderer

Register parsers and renderers

registry = get_registry() registry.register_parser(MarkdownParser()) registry.register_parser(HTMLParser()) registry.register_renderer(HTMLRenderer()) registry.register_renderer(PDFRenderer())

Create converter

converter = DocumentConverter(registry)

Convert document

result = converter.convert( source="input.md", target_format="html", output_path="output.html" )

if result.success: print(f"✅ Conversion successful: {result.output_path}") else: print(f"❌ Conversion failed: {result.error_message}")

Tool Interface Details

convert_document

Convert a document from one format to another.

Parameters:

ParameterTypeRequiredDescription
source_pathstring✅Source file path, supports absolute or relative paths
target_formatstring✅Target format: html, pdf, markdown, docx, text
output_pathstring❌Output file path (optional, defaults to source filename)
source_formatstring❌Source format (optional, auto-detected from file extension)
optionsobject❌Conversion options

Options:

OptionTypeDefaultDescription
templatestring-Template name
cssstring-Custom CSS styles
preserve_metadatabooleantrueWhether to preserve metadata
extract_imagesbooleantrueWhether to extract images

Example:

{

"source_path": "/path/to/document.md", "target_format": "html", "output_path": "/path/to/output.html", "options": { "css": "body { font-family: Arial; }", "preserve_metadata": true } }

Extension Development

Adding a New Parser
from typing import List, Union

from pathlib import Path from mcp_document_converter.core.parser import BaseParser from mcp_document_converter.core.ir import DocumentIR, Node, NodeType

class MyParser(BaseParser): @property def supported_extensions(self) -> List[str]: return [".myext"]

@property def format_name(self) -> str: return "myformat"

@property def mime_types(self) -> List[str]: return ["application/x-myformat"]

def parse(self, source: Union[str, Path, bytes], **options) -> DocumentIR:

Read sour

只显示了开头部分;其余内容请在仓库中阅读

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