Combien d'outils expose io.github.hadirizvi093/inktomd-mcp ?

io.github.hadirizvi093/inktomd-mcp expose 9 outil(s). Le coût de contexte pour les charger tous est d'environ 1698 tokens (coût unique au chargement, pas par appel).

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io.github.hadirizvi093/inktomd-mcp

serveur MCP (Model Context Protocol) · inktomd 1.28.1

▸ Fichiers & Documents

[ Non encore testé ]

Verdict MCP Hub
Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur.

streamable-httpType / transport

directAccès

~1698 tokensCoût de contexte

9Outils

Est-ce que io.github.hadirizvi093/inktomd-mcp est sûr ?

Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « io.github.hadirizvi093/inktomd-mcp » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.

Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.

Les 9 outils

convert_arxiv≈ 166 tokens
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.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètres
- url · string · requis
Exemple d'appel
```
{"name": "convert_arxiv", "arguments": {"url": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
convert_batch≈ 182 tokens
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
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètres
- urls · array · requis
Exemple d'appel
```
{"name": "convert_batch", "arguments": {"urls": []}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
convert_file≈ 169 tokens
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.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètres
- file_path · string · requis
Exemple d'appel
```
{"name": "convert_file", "arguments": {"file_path": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
convert_url≈ 150 tokens
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.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètres
- url · string · requis
Exemple d'appel
```
{"name": "convert_url", "arguments": {"url": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
convert_with_metadata≈ 235 tokens
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
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètres
- source · string · requis
- source_type · string · optionnel
Exemple d'appel
```
{"name": "convert_with_metadata", "arguments": {"source": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
convert_youtube≈ 168 tokens
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.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètres
- url · string · requis
Exemple d'appel
```
{"name": "convert_youtube", "arguments": {"url": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
count_tokens≈ 240 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
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètres
- text · string · requis
- model · string · optionnel
Exemple d'appel
```
{"name": "count_tokens", "arguments": {"text": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
list_supported_formats≈ 126 tokens
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.
Paramètres, retour & exemple (0)
Exemple d'appel
```
{"name": "list_supported_formats", "arguments": {}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```
prepare_for_rag≈ 331 tokens
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
Paramètres, retour & exemple (4)
Paramètres
- source · string · requis
- overlap · integer · optionnel
- chunk_size · integer · optionnel
- source_type · string · optionnel
Exemple d'appel
```
{"name": "prepare_for_rag", "arguments": {"source": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"result": "texte"}}
```

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Source

https://mcp.inktomd.com/mcp