mdshare-mcp

MCP-сервер, который позволяет AI-чату (Claude и другим клиентам, поддерживающим MCP) напрямую вызывать инструмент publish_markdown для публикации содержимого в формате Markdown в ранее развёрнутый сервис mdshare — без необходимости скачивать файл на компьютер и вручную отправлять его через curl.

Архитектура

Claude.ai (chat) → tool "publish_markdown" → mdshare-mcp (server này) → POST → mdshare → trả URL

Это MCP-сервер типа Remote (Streamable HTTP), работающий автономно на Render — в отличие от MCP-сервера «local (stdio)», который можно запустить только при локальной установке на персональный компьютер. Поскольку вы используете Claude через веб, вариант Remote HTTP — правильный выбор: ничего устанавливать не нужно.

Related MCP server: pastehtml.dev MCP Server

2 предоставляемых инструмента

• publish_markdown(content) — публикует содержимое в формате markdown в mdshare, возвращает URL для просмотра и raw-URL.

• fetch_markdown(key_or_url) — повторно загружает содержимое ранее опубликованной вставки (paste) по ключу или URL (принимает и domain/p/key, и domain/p/key/raw). Это важный fallback-инструмент: некоторые AI-чаты (зафиксировано у ChatGPT) не могут сами загрузить URL, отдающий чистый Content-Type: text/plain; встроенные клиенты браузера/инструменты обычно спроектированы для чтения HTML-страниц (с <title>, DOM-структурой и т.п.) и могут посчитать обычный текстовый файл «файлом для скачивания» и отказаться читать содержимое, вместо того чтобы отобразить его. В такой ситуации достаточно попросить AI-чат вызвать инструмент fetch_markdown вместо того, чтобы открывать URL напрямую — содержимое будет загружено на сервере и сразу возвращено в результате работы инструмента, без зависимости от способности клиента просматривать веб.

Какие платформы поддерживают custom MCP-сервер? (информация на момент написания, может измениться)

Поскольку этот сервер полностью соответствует стандарту MCP (Streamable HTTP), он автоматически будет работать с любым клиентом, поддерживающим стандарт, — не нужно менять под каждую платформу. Для платформ из строки «неясно» наиболее надёжный способ — проверить напрямую в разделе Settings/Connectors этой платформы, потому что поддержка MCP очень быстро меняется среди AI-чатов.

Шаг 1 — Деплой на Render

Процесс точно такой же, как со mdshare:

1. Отправьте код (server.js, package.json, render.yaml) в новый GitHub-репозиторий, например mdshare-mcp.

2. В Render: New → Blueprint → выберите репозиторий mdshare-mcp.

3. Когда спросят переменные окружения, введите:

   • MDSHARE_BASE_URL = URL-адрес ранее задеплоенного сервиса mdshare (например, https://mdshare-11s5.onrender.com — без слеша / в конце).

4. Нажмите Apply.

После завершения деплоя Render выдаёт URL вида https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com. Реальный MCP-эндпоинт находится по адресу: https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp.

Шаг 2 — Подключение к Claude.ai через Custom Connector

1. Перейдите в claude.ai → Settings → Connectors (или в аналогичный раздел настроек).

2. Выберите Add custom connector (или «Add more»).

3. Введите URL: https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp

4. Имя-запоминающееся имя, например «mdshare».

5. Сохраните. Claude автоматически обнаружит инструмент publish_markdown.

После этого в любом диалоге можно включить коннектор «mdshare» (через меню инструментов в окне чата) и попросить, например:

«Сделай сводку содержимого выше в формате markdown и опубликуй его в mdshare для меня»

Claude сам вызовет инструмент publish_markdown и вернёт URL-результат прямо в чат.

Подключение из других AI-чатов (ChatGPT и т.п.)

Если клиент поддерживает MCP через Streamable HTTP (стандартный протокол MCP, не специфичный для Anthropic), порядок действий аналогичен: укажите URL https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp в разделе настройки коннектора/инструмента этого клиента. Синтаксис добавления коннектора отличиевается от платформы — сверяйтесь с официальной документацией. Официальный документация клиента — для поиска точного места настройки.

Ручное тестирование (без AI-чата, только для проверки, что сервер работает)

В cmd Windows:

curl -X POST https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp ^
  -H "Content-Type: application/json" ^
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" ^
  -d "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/list\",\"params\":{}}"

Результат должен содержать инструмент publish_markdown в возвращаемом списке.

Меры безопасности, которые следует учитывать

• Этот MCP-сервер не имеет аутентификации — любой, кто знает URL /mcp, может вызвать инструмент publish_markdown и опубликовать содержимое в вашем mdshare. Для личного использования риск невелик (URL не публика, сложно угадать по случайному поддомену Render), но если хочется большей защищённости:

  • Добавьте секретный заголовок (например, X-Api-Key), который является проверкой в server.js перед обработкой MCP-запроса.

  • Настройте переменную окружения MCP_SHARED_SECRET и требуйте, чтобы клиент передавал тот же заголовок.

• mdshare (сервис назначения) и так не авторизован switch, это инструмент автоматизирует то же ручное действие, которое вы раньше выполняли curl — новых рисков для mdshare это не добавляет.

Обоснование принятых решений

• Streamable HTTP вместо SSE (Server-Sent Events): SSE — это протокол MCP прежнего поколения, отмеченный как нерекомендуемый в актуальной спецификации MCP; Streamable HTTP — текущий стандартный протокол, рекомендованный официальных SDK для remote MCP-серверов.

• Статлес (sessionIdGenerator: undefined): единая операция проста (один POST, один результат), нет необходимости поддерживать состояние сеанса между вызовами, — это делает сервер проще и лучше совместимым с серверной/бесплатной средой, которая может в любой момент перезапустить контейнер.