mdshare-mcp

MCP 服务器允许 AI 聊天（Claude 及其他支持 MCP 的客户端）直接调用一个工具 publish_markdown，将 Markdown 内容发布到之前已部署的 mdshare 服务 — 无需将文件下载到本地后自行 curl 上传。

架构

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

这是一个 Remote（Streamable HTTP） 类型的 MCP 服务器，独立运行在 Render 上 — 与只能安装在个人电脑上的 “local (stdio)” MCP 服务器不同。因为你是通过网页使用 Claude，Remote HTTP 版本是正确选择：无需在机器上安装任何东西。

Related MCP server: @nlspec/server

提供的 2 个工具

• publish_markdown(content) — 将 Markdown 内容发布到 mdshare，返回查看 URL 和原始 URL。

• fetch_markdown(key_or_url) — 基于 key 或 URL（接受 domain/p/key 和 domain/p/key/raw 两种形式）重新获取已发布 paste 的内容。这是一个重要的备用工具：一些 AI 聊天（已确认在 ChatGPT 上出现）无法自行获取返回 Content-Type: text/plain 纯文本的 URL — 这些客户端内置的浏览器工具通常被设计为读取 HTML 页面（包含 <title>、DOM 结构等），而会将纯文本文件视为“下载文件”从而拒绝显示内容。遇到这种情况时，只需让 AI 聊天调用 fetch_markdown 而不是自行打开 URL — 内容将在服务器内部直接获取，并直接返回到工具结果中，不依赖客户端的网页浏览能力。

哪些平台支持自定义 MCP server？（写于当前时间，可能变化）

由于该服务器严格遵循 MCP 标准（Streamable HTTP），它都可以自动运行在任何支持该标准的客户端中 — 无需针对每个平台修改代码。对于上面“未知”的几行，最可靠的方法是在该平台的 Settings/Connectors 部分直接检查，因为不同 AI 聊天之间的 MCP 支持信息正在快速变化。

步骤 1 — 部署到 Render

与部署 mdshare 时采用的流程完全相同：

1. 将代码（server.js、package.json、render.yaml）推送一个新的 GitHub 仓库，例如 mdshare-mcp。

2. 在 Render：New → Blueprint → 选择 mdshare-mcp 仓库。

3. 当提示输入环境变量时，输入：

   • MDSHARE_BASE_URL = 之前已部署的 mdshare 服务的 URL（例如 https://mdshare-11s5.onrender.com — 不要带末尾 /）。

4. 点击 Apply。

部署完成后，Render 会提供一个类似 https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com 的 URL。真正的 MCP 端点位于：https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp。

步骤 2 — 通过 Custom Connector 连接到 Claude.ai

1. 访问 claude.ai → Settings → Connectors（或者 Settings 中的相应选项）。

2. 选择 Add custom connector（或 “Add more”）。

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

4. 设置一个容易记住的名称，例如 “mdshare”。

5. 保存。Claude 会自动发现 publish_markdown 工具。

完成此步骤后，在任何对话中，你可以（通过聊天框中的工具菜单）开启 “mdshare” 连接器，然后请求，例如：

“将以上内容总结为 markdown，并发布到 mdshare 给我”

Claude 会自动调用 publish_markdown 工具，并在聊天中直接返回结果 URL。

从其他 AI 聊天（ChatGPT 等）连接

例如，如果该客户端支持通过 Streamable HTTP 使用 MCP（标准 MCP 协议，非 Anthropic 专有），流程类似：将该客户端的连接器/工具配置部分填入 URL https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp。添加连接器的语法因平台各异 — 查看该客户端的官方文档，了解配置位置。

手动测试（不经 AI 聊天，仅为确认服务器工作）

在 Windows 的 cmd 中：

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\":{}}"

结果中应包含 publish_markdown 工具。

安全注意事项

• 此 MCP 服务器没有认证 — 任何知道 /mcp URL 的人都能调用 publish_markdown 工具向你的 mdshare 发布内容。对于个人使用，风险较低（URL 不公开，且通过 Render 的随机子域名难以猜测），但如果你要更安全：

  • 在处理 MCP 请求之前，在 server.js 中添加一个秘密 header（例如 X-Api-Key）检查。

  • 配置环境变量 MCP_SHARED_SECRET，并要求客户端携带该 header。

• mdshare（目标服务）本身并不需要认证，因此以上（原设计如此）— 此工具只是简单地将你以前使用 curl 手动行为自动化，不会在 mdshare 端引入新的风险。

设计选择背后的理由

• Streamable HTTP 而非 SSE（Server-Sent Events）：SSE 是较旧一代的 MCP 协议，当前的 MCP 规范已不推荐使用；Streamable HTTP 是当前的专有协议，官方 SDK 推荐用于远程 MCP 服务器。

• 无状态（sessionIdGenerator: undefined）：因为工具只执行一个简单操作（发送一次 POST，接收一个结果），不需要在多次调用之间维护会话状态 — 这使服务器更简单，并且能很好地适用于容器可能在任意时间重启的 serverless/free-tier 环境。