Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
YuChenSSR

Mindmap MCP Server

by YuChenSSR
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

Сервер Mindmap MCP

Сервер Model Context Protocol (MCP) для преобразования контента Markdown в интерактивные ментальные карты.

Установка

pip install mindmap-mcp-server

Или с помощью uvx :

uvx mindmap-mcp-server

Или использовать docker безопаснее и проще.

Related MCP server: MarkItDown MCP Server

Внимание

Три способа установки были успешно протестированы на macOS и Linux.

Для пользователей Windows, испытывающих проблемы с npx для этого MCP, рассмотрите возможность использования метода Docker. В качестве альтернативы, если вы используете Visual Studio Code, расширение "Markmap" предлагает потенциально более простое решение, чем навигация по инструментам командной строки.

Если у вас возникли нерешенные проблемы, вы можете использовать мою недавнюю системную подсказку в качестве помощника по Mindmap вместо использования этого сервера MCP.

You are a specialized assistant that generates HTML code for interactive markdown-based mind maps (markmaps). When a user sends you content, respond with a complete HTML document that displays their content as a markmap visualization.
If artifact tool is turned on, you can use the artifact.

Follow these requirements:
1. Use the markmap-autoloader library (version 0.18 or latest stable version)
2. Format the HTML exactly according to the template below
3. Replace the demo content in the template with the user's content, preserving their hierarchical structure
4. Maintain the markmap configuration options (maxWidth: 300, colorFreezeLevel: 2)
5. If the user doesn't provide markdown formatting (# for headings), format their content appropriately with main topics using # and subtopics using ##

Template to follow:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>Markmap</title>
    <style>
      svg.markmap {
        width: 100%;
        height: 100vh;
      }
    </style>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/markmap-autoloader@0.18"></script>
  </head>
  <body>
    <div class="markmap">
      <script type="text/template">
        ---
        markmap:
          maxWidth: 300
          colorFreezeLevel: 2
        ---

        # markmap

        ## Links

        - <https://markmap.js.org/>
        - [GitHub](https://github.com/markmap/markmap)

        ## Related

        - [coc-markmap](https://github.com/markmap/coc-markmap)
        - [gatsby-remark-markmap](https://github.com/markmap/gatsby-remark-markmap)

        ## Features

        - links
        - **inline** ~~text~~ *styles*
        - multiline
          text
        - `inline code`
        - Katex - $x = {-b \pm \sqrt{b^2-4ac} \over 2a}$
        - This is a very very very very very very very very very very very very very very very long line.
      </script>
    </div>
  </body>
</html>

Варианты визуализации: (Если формулы или символы отображаются неправильно, загрузите HTML-файл и откройте его в браузере.)

  1. Просмотреть ментальную карту в артефактах (если доступно): системный_запрос_артефакт

  2. Отобразите HTML-файл в виде ментальной карты: system_prompt_render

Предпосылки

Для этого пакета требуется установленный Node.js при использовании команды python или uvx для запуска сервера.

Использование

С помощью Claude Desktop или других клиентов MCP

Добавьте этот сервер в ваш claude_desktop_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "mindmap": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mindmap-mcp-server", "--return-type", "html"]
    }
  }
}

или

рекомендуется:

{
  "mcpServers": {
    "mindmap": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mindmap-mcp-server", "--return-type", "filePath"]
    }
  }
}

мы используем --return-type для указания возвращаемого типа содержимого ментальной карты, вы можете выбрать html или filePath в соответствии с вашими потребностями.
html вернет все HTML-содержимое ментальной карты, которое вы можете предварительно просмотреть в артефакте вашего клиента ИИ;

return_html_content

html_preview

filePath сохранит карту разума в файл и вернет путь к файлу, который вы можете открыть в своем браузере. Он может сохранить ваши токены !

сгенерировать_файл

файл_для_открытия

Использование определенного файла Python в этом репозитории:

{
  "mcpServers": {
    "mindmap": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/your/mindmap_mcp_server/server.py", "--return-type", "html"]
    }
  }
}

или

{
  "mcpServers": {
    "mindmap": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/your/mindmap_mcp_server/server.py", "--return-type", "filePath"]
    }
  }
}

мы используем --return-type для указания типа возвращаемого содержимого ментальной карты, вы можете выбрать html или filePath в соответствии с вашими потребностями. Более подробную информацию см. в разделе «Использование `uvx`».

Сначала вы извлекаете изображение:

docker pull ychen94/mindmap-converter-mcp

Во-вторых, настройте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "mindmap-converter": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "-v", "/path/to/output/folder:/output", "ychen94/mindmap-converter-mcp:latest"]
    }
  }
}

⚠️ Замените /path/to/output/folder на фактический путь в вашей системе, где вы хотите сохранять ментальные карты, например /Users/username/Downloads на macOS или C:\\Users\\username\\Downloads на Windows.

Инструменты, предоставляемые в контейнере Docker. Сервер предоставляет следующие инструменты MCP:

  1. markdown-to-mindmap-content
    Преобразует Markdown в HTML-карту связей и возвращает весь HTML-контент.
    Аргументы: -v и /path/to/output/folder:/output в команде docker не используются.
    Параметры :
    • markdown (строка, обязательно): содержимое Markdown для преобразования
    • панель инструментов (логическое значение, необязательно): показывать ли панель инструментов (по умолчанию: true)
    Лучше всего подходит для : Простые карты разума, где размер HTML-контента не имеет значения. И вы можете использовать artifact в вашем AI-клиенте для предварительного просмотра карты разума.

  2. markdown-to-mindmap-файл
    Преобразует Markdown в HTML-карту связей и сохраняет ее в файле в смонтированном каталоге.
    Параметры :
    • markdown (строка, обязательно): содержимое Markdown для преобразования
    • имя файла (строка, необязательно): пользовательское имя файла (по умолчанию: автоматически сгенерированное имя временной метки)
    • панель инструментов (логическое значение, необязательно): показывать ли панель инструментов (по умолчанию: true)
    Подходит для : сложных ментальных карт или когда вы хотите сохранить токены для дальнейшего использования.
    вы можете открыть html-файл в вашем браузере, чтобы просмотреть mindmap. Также вы можете использовать iterm-mcp-server или mcp-серверы других терминалов, чтобы открыть файл в вашем браузере, не прерывая рабочий процесс.

Поиск неисправностей

Файл не найден
Если файл вашей ментальной карты недоступен:
1 Проверьте, правильно ли вы смонтировали том в контейнере Docker.
2 Убедитесь, что формат пути соответствует вашей операционной системе.
3 Убедитесь, что у Docker есть разрешение на доступ к каталогу

Команда Docker не найдена
1 Убедитесь, что Docker установлен и находится в вашем PATH
2 Попробуйте использовать абсолютный путь к Docker

Сервер не отображается в Claude
1 Перезапустите Claude for Desktop после изменения конфигурации
2 Проверьте журналы Клода на наличие ошибок подключения
3. Убедитесь, что Docker запущен

Расширенное использование
Использование с другими клиентами MCP
Этот сервер работает с любым MCP-совместимым клиентом, а не только с Claude for Desktop. Сервер реализует спецификацию Model Context Protocol (MCP) версии 1.0.

Функции

Этот сервер предоставляет инструмент для преобразования содержимого Markdown в ментальные карты с использованием библиотеки markmap-cli :

  • Преобразовать Markdown в интерактивную ментальную карту HTML

  • Возможность создания оффлайн-карт связей

  • Возможность скрыть панель инструментов

  • Возвращает либо HTML-контент, либо путь к файлу

Пример

В Клоде вы можете спросить:

" создайте ментальную карту для следующего кода разметки, используя инструмент ментальных карт:

# Project Planning
## Research
### Market Analysis
### Competitor Review
## Design
### Wireframes
### Mockups
## Development
### Frontend
### Backend
## Testing
### Unit Tests
### User Testing

"

если вы хотите сохранить ментальную карту в файл, а затем открыть ее в браузере с помощью сервера iTerm MCP:

" создайте ментальную карту для следующего кода разметки input_code с помощью инструмента для создания ментальных карт, после этого используйте iterm, чтобы открыть сгенерированный файл HTML. input_code:

markdown content

"

« Подумайте о процессе помещения слона в холодильник и представьте ментальную карту. Откройте ее с помощью терминала».

aiworkflow

mindmappinbrowser

и многое другое

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Для получения более подробной информации см. файл LICENSE в репозитории этого проекта

Если этот проект был вам полезен, пожалуйста, поставьте ему звезду ⭐️

Развитие технологий должно приносить пользу всем людям, а не эксплуатировать население в целом.

Available Tools

1 tool
convert_markdown_to_mindmapB

Convert Markdown content to a mindmap mind map.

Args:
    markdown_content: The Markdown content to convert

Returns:
    Either the HTML content or the file path to the generated HTML, 
    depending on the --return-type server argument
ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
markdown_contentYes

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
resultYes

TDQS

B3.2/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full burden of behavioral disclosure. It mentions the return behavior (HTML content or file path based on server argument), which adds some context, but lacks details on error handling, performance, or side effects. For a tool with no annotations, this is insufficient to fully inform the agent.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is well-structured and concise, with a clear purpose statement followed by brief sections for arguments and returns. Each sentence serves a functional role without unnecessary elaboration, though minor redundancy ('mindmap mind map') slightly detracts from perfection.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's moderate complexity (one parameter, no annotations, but with an output schema), the description is reasonably complete. It covers the purpose, parameter meaning, and return behavior, and the presence of an output schema reduces the need to detail return values. However, it could benefit from more behavioral context to achieve full completeness.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The description adds meaningful semantics beyond the input schema, which has 0% coverage. It explains that 'markdown_content' is 'The Markdown content to convert', clarifying the parameter's purpose. Since there is only one parameter and the schema provides no description, this compensation is effective, though not exhaustive.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool's purpose: converting Markdown content to a mindmap. It specifies the verb 'convert' and the resource 'Markdown content', making the function unambiguous. However, since there are no sibling tools mentioned, it cannot demonstrate differentiation from alternatives, which prevents a perfect score.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives, prerequisites, or exclusions. It only states what the tool does without context for its application, leaving the agent to infer usage scenarios independently.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

  1. 1 tool update
    • First observedconvert_markdown_to_mindmap
Install Server
RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd

TDQS

B3.3/5.0
Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The tool has a single, clearly defined purpose of converting Markdown to mindmaps, so an agent cannot misselect between multiple options.

Naming Consistency5/5

The single tool name follows a clear verb_noun pattern (convert_markdown_to_mindmap), which is consistent within itself. There are no other tools to compare against, so naming consistency is inherently perfect.

Tool Count2/5

A single tool is too few for a server named 'Mindmap MCP Server', which suggests a broader mindmap-related domain. This minimal toolset feels thin and incomplete for the apparent scope, limiting functionality to just one conversion operation.

Completeness2/5

The tool surface is severely incomplete for a mindmap domain. While it covers conversion from Markdown, there are obvious gaps such as creating mindmaps from scratch, editing existing mindmaps, exporting to other formats, or managing mindmap files, which will likely cause agent failures in broader workflows.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessSyncing

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/YuChenSSR/mindmap-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server