AI 비서를 위한 Markdown 콘텐츠 처리: mq-mcp 및 MCP 활용 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 AI 비서가 문서, 블로그, 기술 기사 등에서 Markdown 콘텐츠를 효과적으로 처리하기 위한 mq-mcp 도구와 Model Context Protocol(MCP)의 활용법을 소개합니다. MCP는 AI 시스템이 외부 도구 및 데이터 소스에 접근할 수 있는 표준화된 방법을 제공하며, mq-mcp는 이를 통해 Markdown 처리 기능을 확장합니다.

기술적 세부사항

• mq-mcp 개요: mq 도구의 Markdown 처리 기능과 MCP를 결합하여 AI 비서가 표준 인터페이스를 통해 콘텐츠 분석을 수행하도록 합니다.
• MCP 연동: AI는 JSON-RPC 2.0을 사용하여 외부 도구와 상호작용하며, mq-mcp는 MCP 서버 역할을 수행합니다.
• 주요 도구 (Tools):
  • html_to_markdown: HTML을 Markdown으로 변환 (옵션: 쿼리 처리 포함)
  • extract_markdown: mq 쿼리를 사용하여 Markdown 콘텐츠 처리
  • available_functions: 사용 가능한 mq 함수 및 설명 목록 제공
  • available_selectors: 사용 가능한 요소 선택자 목록 제공
• HTML to Markdown 변환: 다양한 HTML 요소를 Markdown으로 매핑하는 과정 설명 (헤더, 단락, 목록, 테이블, 코드, 링크, 이미지 등).
  • 변환 과정: HTML 파싱 → 구조 분석 → Markdown 생성 → 쿼리 처리 → 출력 형식화
• 사용 예시: HTML에서 특정 요소 추출, 중첩된 HTML 처리, 웹 페이지 콘텐츠 직접 추출 등 다양한 활용 시나리오 제시.

개발 임팩트

mq-mcp를 사용하면 AI 비서는 복잡한 문서 및 웹 콘텐츠를 프로그래밍 방식으로 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 애플리케이션의 정보 접근성과 활용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

관련 커뮤니티 및 생태계

• mq CLI 도구 설치 방법 제공 (cargo, homebrew, curl).
• 프로젝트 관련 문서, 플레이그라운드, Claude Desktop MCP 가이드 등 리소스 링크 제공.
• 버그 신고 및 기능 요청 채널 안내.