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Md2docx

Md2docx

本地服务
deepshare.app生产力828 周前更新

关于 Md2docx

Md2docx 是一个 MCP 服务,通过外部转换服务将 Markdown 文本转换为 DOCX,支持自定义模板和多语言,供 MCP 客户端或 Python 项目使用。

主要功能

  1. 01将 Markdown 文本转换为 DOCX
  2. 02使用自定义模板
  3. 03支持多种语言
  4. 04列出和管理模板
  5. 05本地保存文件或返回临时下载链接

适用场景

  1. 01将 Markdown 草稿转换为 Word 文档
  2. 02为转换后的文档应用模板
  3. 03按文档语言选择模板
  4. 04从云端部署的服务获取转换文件

MCP 相关

该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 `convert_markdown_to_docx` 和 `list_templates`。配置为远程使用时,可返回临时下载链接,而非本地保存文件。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"md2doc": {
"command": "uvx",
"args": [
"md2doc"
],
"env": {
"DEEP_SHARE_API_KEY": "<DEEP_SHARE_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令uvx md2doc
需要配置的环境变量
DEEP_SHARE_API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypimd2doc

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

md2doc - Markdown 转 DOCX MCP 服务

PyPI version MCP Badge License: MIT

一个使用外部转换服务将 Markdown 文本转换为 DOCX 格式的模型上下文协议(MCP)服务。

md2doc 演示

功能

  • 将 Markdown 文本转换为 DOCX 格式
  • 支持自定义模板
  • 支持多种语言(英语、中文等)
  • 自动将文件下载到用户的 Downloads 目录
  • 模板列表与管理

使用方法

Cherry Studio
  1. 打开 Cherry Studio
  2. 前往设置 → MCP
  3. 添加服务配置:
    {
      "mcpServers": {
        "md2doc": {
          "command": "uvx",
          "args": ["md2doc"],
          "env": {
            "DEEP_SHARE_API_KEY": "your-api-key-here"
          }
        }
      }
    }
    
Claude Desktop
  1. 打开 Claude Desktop 配置文件:

    • macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  2. 添加 md2doc 服务:

    {
      "mcpServers": {
        "md2doc": {
          "command": "uvx",
          "args": ["md2doc"],
          "env": {
            "DEEP_SHARE_API_KEY": "your-api-key-here"
          }
        }
      }
    }
    
  3. 重启 Claude Desktop

命令行(快速开始)

无需进行任何客户端设置,即可立即使用:

# Install and run the server
uvx md2doc

# Or with environment variable
DEEP_SHARE_API_KEY="your-api-key-here" uvx md2doc
Python 集成

你也可以在 Python 项目中直接使用 md2doc:

import asyncio
from md2doc.api_client import ConversionAPIClient
from md2doc.models import ConvertTextRequest

async def convert_markdown():
    client = ConversionAPIClient()
    
    request = ConvertTextRequest(
        content="# Hello World\n\nThis is **markdown** content.",
        filename="example",
        language="zh",
        template_name="templates",
        remove_hr=False,
        compat_mode=True
    )
    
    response = await client.convert_text(request)
    if response.success:
        print(f"File saved to: {response.file_path}")

# Run the conversion
asyncio.run(convert_markdown())
其他 MCP 客户端

该服务适用于任何兼容 MCP 的客户端。将其配置为运行:

uvx md2doc

使用环境变量:

DEEP_SHARE_API_KEY="your-api-key-here" uvx md2doc
云端部署(远程服务)

在云服务器(VPS/Docker)上部署此 MCP 服务时,设置 MCP_SAVE_REMOTE=true,以返回临时下载链接,而不是保存到本地目录:

# In your cloud environment
export DEEP_SHARE_API_KEY="your-api-key-here"
export MCP_SAVE_REMOTE=true

uvx md2doc

该服务将提供转换后文档的下载链接。

API 密钥

免费试用 API 密钥

使用此密钥进行测试:

f4e8fe6f-e39e-486f-b7e7-e037d2ec216f
购买 API 密钥

可用工具

  • convert_markdown_to_docx:将 Markdown 文本转换为 DOCX
  • list_templates:按语言获取可用模板

许可证

MIT

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。