What can you do with this server?

The hwpConverMdMCP server converts HWP/HWPX (Hangul Word Processor) files into Markdown format via two MCP tools: * convert_hwp_to_md: Convert a local HWP/HWPX file by providing its filesystem path. Best for local or Docker volume-mounted environments where the MCP server and files share the same filesystem. * convert_hwp_content_to_md: Convert HWP/HWPX content supplied as a Base64-encoded string (with the original filename for format detection), returning Markdown text and an optional download URL. Best for remote, Kubernetes, or Flowise environments. Additional capabilities: * Integrate with MCP clients including Claude Desktop, Cursor, Claude Code, and Flowise * Communicate via stdio (local) or Streamable HTTP (web/remote clients) * Deploy via Docker or Kubernetes, with support for proxy settings and configurable timeouts for large files * Act as a protocol bridge between LLM applications and the underlying HWP conversion API

Which integrations are available for this server?

Converts HWP and HWPX (Hangul Word Processor) documents into Markdown format, allowing LLMs to process and analyze the content of Korean word processing files.

How do I use hwpConverMdMCP?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@hwpConverMdMCP convert the report at /path/to/document.hwp to markdown" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

hwpConverMdMCP

HWP/HWPX 파일을 Markdown으로 변환하는 hwpConverMd API의 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Flowise 등 MCP 클라이언트에서 HWP 문서 변환 기능을 사용할 수 있습니다.

아키텍처

MCP 클라이언트 (Claude Desktop / Cursor / Flowise CustomFunction)
        │
        │  stdio 또는 Streamable HTTP (JSON-RPC + SSE)
        ▼
  hwpConverMdMCP (Node.js MCP Server)
        │
        │  HTTP (multipart/form-data)
        ▼
  hwpConverMd (Python FastAPI Server)
        │
        ├── HwpFastConverter (XML 직접 파싱, 고속)
        ├── HwpConverter (hwp5html 폴백)
        │
        ├── POST /api/v1/convert        → JSON (markdown + download_url)
        ├── POST /api/v1/convert/base64  → JSON (Base64 입력, Flowise용)
        ├── POST /api/v1/upload-md       → JSON (임의 MD 저장 → download_url 발급)
        └── GET  /api/v1/download/{file} → 파일 다운로드

전제조건

Node.js >= 18.0.0
hwpConverMd Python 서버가 실행 중이어야 합니다

hwpConverMd 서버 실행

# Docker로 실행 (권장)
cd ../hwpConverMd
docker compose up --build

# 또는 직접 실행
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

서버가 정상 동작하면 http://localhost:8000/ 에서 {"status": "ok"} 응답을 확인할 수 있습니다.

설치

npm install
npm run build

MCP Tools

Tool	설명	파라미터	응답
`convert_hwp_to_md`	로컬 파일 경로로 변환	`filePath`: 파일 경로	markdown 텍스트
`convert_hwp_content_to_md`	Base64 콘텐츠로 변환	`content`: Base64, `filename`: 파일명	markdown + `[DOWNLOAD_URL]`

convert_hwp_content_to_md 응답 형식

이 도구는 MCP content 배열로 두 가지 텍스트 블록을 반환합니다:

{
  "content": [
    { "type": "text", "text": "# 변환된 마크다운 내용..." },
    { "type": "text", "text": "[DOWNLOAD_URL]/api/v1/download/파일명.md" }
  ]
}

첫 번째 블록: 변환된 마크다운 전체 텍스트
두 번째 블록: [DOWNLOAD_URL] 접두사 + HWP API의 다운로드 경로 (없을 수도 있음)

사용법

1. Claude Desktop에서 사용 (stdio)

claude_desktop_config.json에 추가:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "hwp-converter": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/hwpConverMdMCP/dist/transport/stdio.js"],
      "env": {
        "HWP_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

2. Cursor에서 사용 (stdio)

프로젝트 루트에 .cursor/mcp.json 생성:

{
  "mcpServers": {
    "hwp-converter": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/hwpConverMdMCP/dist/transport/stdio.js"],
      "env": {
        "HWP_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

3. Claude Code에서 사용 (stdio)

claude mcp add hwp-converter \
  -e HWP_API_URL=http://localhost:8000 \
  -- node /absolute/path/to/hwpConverMdMCP/dist/transport/stdio.js

4. Streamable HTTP 모드 (Flowise / 웹 클라이언트용)

# 빌드 후 실행
npm run start:http

# 또는 개발 모드
npm run dev:http

MCP 엔드포인트: http://localhost:3000/mcp

Docker Compose

루트 디렉토리의 docker-compose.yml로 전체 스택(API + MCP + Flowise)을 함께 기동합니다:

# 루트 디렉토리에서
cd ..
docker compose up -d --build

서비스	포트	URL
api	8000	http://localhost:8000/docs
mcp	3001	http://localhost:3001/mcp
flowise	3000	http://localhost:3000

MCP 컨테이너의 HWP_API_URL=http://api:8000 (Docker 내부 네트워크)

환경변수

변수	설명	기본값
`HWP_API_URL`	hwpConverMd API 서버 URL	`http://localhost:8000`
`MCP_HTTP_PORT`	Streamable HTTP 포트	`3000`

개발

npm install

npm run dev:stdio     # stdio 모드 개발
npm run dev:http      # HTTP 모드 개발
npm run build         # TypeScript 빌드

npm run start:stdio   # stdio 모드 실행
npm run start:http    # HTTP 모드 실행

Kubernetes 배포

매니페스트 구조

k8s_manifest/
├── common/
│   ├── namespace.yaml         # 네임스페이스
│   ├── default-deny.yaml      # 기본 NetworkPolicy deny-all
│   └── resource-quota.yaml    # 리소스 제한
└── mcp/
    ├── serviceaccount.yaml    # 전용 ServiceAccount
    ├── rbac.yaml              # 최소 권한 RBAC
    ├── configmap.yaml         # 설정
    ├── mcp-deployment.yaml    # Deployment + Service
    ├── networkpolicy.yaml     # MCP → API 통신 허용
    └── ingress.yaml           # 외부 접근

배포

# 공통 리소스
kubectl apply -f k8s_manifest/common/

# MCP 서버
kubectl apply -f k8s_manifest/mcp/

K8s 운영 시 주의사항

MCP 서버는 1대로 운영 (권장)

MCP 서버는 인메모리 세션을 사용합니다. 복수 Pod에서 운영하면 initialize 요청을 받은 Pod과 tools/call 요청을 받는 Pod이 달라져 "Server not initialized" 에러가 발생합니다.

# MCP는 1대 고정 (stateful)
kubectl scale deploy hwp-mcp --replicas=1

# HPA가 걸려있으면 제거
kubectl delete hpa hwp-mcp

MCP 서버는 프로토콜 중계만 하므로 (CPU 사용 거의 없음) 1대로 충분합니다. 실제 변환 부하는 HWP API가 담당하며 HPA로 스케일링됩니다.

복수 Pod이 필요한 경우 Ingress에 세션 어피니티를 추가하세요:

nginx.ingress.kubernetes.io/affinity: "cookie"
nginx.ingress.kubernetes.io/session-cookie-name: "MCP_ROUTE"
nginx.ingress.kubernetes.io/session-cookie-max-age: "600"

Ingress 설정 (필수)

Base64 인코딩된 HWP 파일이 JSON body로 전송되므로 body size 제한과 타임아웃을 늘려야 합니다:

metadata:
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: "50m"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "360"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "360"

Flowise에서 호출 시 내부 URL 사용

Flowise CustomFunction에서 MCP를 호출할 때는 K8s 내부 서비스 URL을 사용하세요:

// K8s 내부 (권장) - Ingress 안 거침, body size 제한 없음
const MCP_URL = 'http://hwp-mcp-svc:3000/mcp';

// 외부 Ingress (비권장) - hairpin NAT, SSL, body size 제한
const MCP_URL = 'https://hwp-mcp.your-domain.com/mcp';

보안 설정

항목	적용 내용
ServiceAccount	서비스별 전용 SA, `automountServiceAccountToken: false`
RBAC	ConfigMap 읽기만 허용 (최소 권한)
SecurityContext	`runAsNonRoot`, `drop ALL capabilities`, `seccompProfile: RuntimeDefault`
NetworkPolicy	`default-deny-all` + 명시적 허용만 (mcp->api, ingress->mcp)

확인

# Pod 상태
kubectl get pods -l app=hwp-mcp

# MCP 초기화 테스트
kubectl port-forward svc/hwp-mcp-svc 3000:3000
curl -X POST http://localhost:3000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0.0"}}}'

MCP 도구 호출 방법

방법 A: MCP 클라이언트 앱 (Claude Desktop / Cursor)

설정 후 자연어로 요청하면 LLM이 자동으로 도구를 호출합니다:

"이 HWP 파일을 마크다운으로 변환해줘: /path/to/document.hwp"

방법 B: MCP Client SDK 프로그래밍

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StreamableHTTPClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js";

const client = new Client({ name: "my-app", version: "1.0.0" });
await client.connect(
  new StreamableHTTPClientTransport(new URL("http://localhost:3000/mcp"))
);

// 파일 경로로 변환 (로컬 환경)
const result = await client.callTool({
  name: "convert_hwp_to_md",
  arguments: { filePath: "/path/to/document.hwp" },
});

// Base64로 변환 (원격/K8s/Flowise 환경)
const result2 = await client.callTool({
  name: "convert_hwp_content_to_md",
  arguments: { content: base64String, filename: "document.hwp" },
});

방법 C: curl로 JSON-RPC 직접 호출

# 1. 세션 초기화
SESSION_ID=$(curl -si -X POST http://localhost:3000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0.0"}}}' \
  | grep -i mcp-session-id | awk -F': ' '{print $2}' | tr -d '\r')

echo "Session: $SESSION_ID"

# 2. Initialized 알림
curl -X POST http://localhost:3000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'

# 3. 도구 호출
curl -X POST http://localhost:3000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"convert_hwp_to_md","arguments":{"filePath":"/path/to/doc.hwp"}}}'

두 도구의 사용 시나리오

도구	언제 사용	환경
`convert_hwp_to_md`	MCP 서버와 같은 파일시스템	로컬, Docker volume mount
`convert_hwp_content_to_md`	파일시스템이 분리된 환경	K8s, Flowise, 원격 서버

LLM 연동

이 MCP 서버 자체가 LLM 연동 레이어입니다.

방식	설명	코드 필요
Claude Desktop/Cursor	config.json 설정만으로 자동 연동	없음
Claude Code	`claude mcp add` 명령으로 등록	없음
Flowise	CustomFunction에서 MCP JSON-RPC 호출	CustomFunction 코드
프로그래밍 (Anthropic API)	MCP Client + Claude API 조합	`examples/llm-with-mcp.ts`

Anthropic Claude API + MCP 연동 예제

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... npx tsx examples/llm-with-mcp.ts /path/to/doc.hwp "이 문서를 요약해줘"

자세한 코드는 examples/llm-with-mcp.ts를 참조하세요.

hwpConverMdMCP

hwpConverMdMCP

아키텍처

전제조건

hwpConverMd 서버 실행

설치

MCP Tools

convert_hwp_content_to_md 응답 형식

사용법

1. Claude Desktop에서 사용 (stdio)

2. Cursor에서 사용 (stdio)

3. Claude Code에서 사용 (stdio)

4. Streamable HTTP 모드 (Flowise / 웹 클라이언트용)

Docker Compose

환경변수

개발

Kubernetes 배포

매니페스트 구조

배포

K8s 운영 시 주의사항

MCP 서버는 1대로 운영 (권장)

Ingress 설정 (필수)

Flowise에서 호출 시 내부 URL 사용

보안 설정

확인

MCP 도구 호출 방법

방법 A: MCP 클라이언트 앱 (Claude Desktop / Cursor)

방법 B: MCP Client SDK 프로그래밍

방법 C: curl로 JSON-RPC 직접 호출

두 도구의 사용 시나리오

LLM 연동

Anthropic Claude API + MCP 연동 예제

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