mcp-summarizer
MCP 콘텐츠 요약 서버
Google Gemini 1.5 Pro 모델을 사용하여 다양한 유형의 콘텐츠에 대한 지능형 요약 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버를 사용하면 다양한 콘텐츠 형식의 핵심 정보를 유지하면서 간결한 요약을 생성할 수 있습니다.
3MinTop 제공
요약 서비스는 AI 기반 독해 도구인 3MinTop을 기반으로 하며, 단 3분 만에 각 장의 내용을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 3MinTop은 복잡한 내용을 명확한 요약으로 변환하여 학습 효율성을 높이고 지속적인 독서 습관을 기르는 데 도움을 줍니다.
Related MCP server: Summarizer Ai MCP
특징
Google Gemini 1.5 Pro 모델을 사용한 범용 콘텐츠 요약
다양한 콘텐츠 유형 지원:
일반 텍스트
웹 페이지
PDF 문서
EPUB 책
HTML 콘텐츠
사용자 정의 가능한 요약 길이
다국어 지원
스마트한 컨텍스트 보존
테스트를 위한 동적 인사말 리소스
시작하기
이 저장소를 복제하세요
종속성 설치:
지엑스피1
프로젝트를 빌드하세요:
pnpm run build서버를 시작합니다:
pnpm start
개발
pnpm run dev사용하여 TypeScript 컴파일러를 감시 모드로 시작합니다.src/index.ts수정하여 서버 동작을 사용자 지정하거나 새 도구를 추가합니다.
데스크톱 앱 사용
이 서버를 데스크톱 앱과 통합하려면 앱의 서버 구성에 다음을 추가하세요.
{
"mcpServers": {
"content-summarizer": {
"command": "node",
"args": [
"{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
]
}
}
}사용 가능한 도구
요약하다
다음 매개변수를 사용하여 다양한 소스의 콘텐츠를 요약합니다.
content(문자열 | 객체): 요약할 입력 콘텐츠입니다. 다음과 같습니다.텍스트 문자열
웹 페이지의 URL
Base64로 인코딩된 PDF
EPUB 파일 내용
type(문자열): 콘텐츠 유형("text", "url", "pdf", "epub")maxLength(숫자, 선택 사항): 요약의 최대 길이(문자 수)(기본값: 200)language(문자열, 선택 사항): 요약의 대상 언어(기본값: "en")focus(문자열, 선택 사항): 요약에서 초점을 맞출 특정 측면style(문자열, 선택 사항): 요약 스타일("concise", "detailed", "bullet-points")
사용 예:
// Summarize a webpage
const result = await server.invoke("summarize", {
content: "https://example.com/article",
type: "url",
maxLength: 300,
style: "bullet-points"
});
// Summarize a PDF document
const result = await server.invoke("summarize", {
content: pdfBase64Content,
type: "pdf",
language: "zh",
style: "detailed"
});인사
기본 MCP 리소스 기능을 보여주는 동적 리소스:
URI 형식:
greeting://{name}제공된 이름으로 인사말 메시지를 반환합니다.
기여하다
기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.
특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
Available Tools
1 toolsummarizeD
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| language | No | en | |
| maxLength | No | ||
| text | Yes |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
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.
1 tool update
v1.0.0- First observed
summarize
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The single tool 'summarize' has no competing alternatives within this server, making disambiguation trivial.
A single tool inherently has perfect naming consistency, as there are no other tools to compare it against. The name 'summarize' follows a clear verb pattern, but consistency cannot be assessed across a set of one.
One tool is too few for most practical server purposes, as it severely limits functionality and scope. For a summarizer, this feels thin and incomplete, lacking operations like list_summaries, get_summary, or customize_summary that would enhance utility.
The server is severely incomplete for a summarizer domain. With only a single 'summarize' tool and no description, there are obvious gaps: no way to retrieve, update, delete, or list summaries, and no coverage of related operations like configuration or batch processing.
Maintenance
Related MCP Connectors
Document-to-Markdown MCP server — convert PDF, Office and HTML into LLM-ready Markdown.
Personal knowledge base MCP server with semantic search, auto-categorization, metadata extraction
DocBase MCP server for AI agents
MCP server unifying ERPs, CRMs, APIs and knowledge base for Claude, ChatGPT and Gemini.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityDmaintenanceA comprehensive Model Context Protocol server for content summarization that supports web scraping, file reading, content summarization, and topic-based summarization features.712Apache 2.0

Summarizer Ai MCPofficial
AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceText summarization and extraction MCP server by MEOK AI Labs, featuring EU AI Act compliance and easy installation.9 npmMIT- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceMCP server for summarizing content from Baidu Netdisk, local files, Bilibili, X, and web articles, producing Obsidian notes with bidirectional links and Feishu digests.MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that provides AI-powered document processing and search capabilities, including PDF summarization, text extraction, metadata retrieval, and web search via Google Custom Search.-