@processon/mcp-server-processon-node
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., "`@@processon/mcp-server-processon-node` Create a mind map from this markdown about meeting notes: # MeetingAgenda
Review
Planning"
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](https://glama.ai/blog/2025-07-08-how-to-install-and-use-mcp-servers).
@processon/mcp-server-processon-node
🧠 基于 Node.js + TypeScript 实现的 ProcessOn MCP Server,支持从 Markdown 内容自动生成思维导图。
📦 项目地址
GitHub: https://github.com/liqi888/mcp-server-processon-node
npm: https://www.npmjs.com/package/@processon/mcp-server-processon-node
⚙️ 环境变量配置
服务通过环境变量读取 ProcessOn 配置信息:
变量名 | 是否必须 | 说明 |
| ✅ 是 | 你的 ProcessOn API 密钥(可在 www.processon.com 账户中心 获取) |
| ❌ 否 | 自定义 API 地址(默认使用官方地址) |
在项目根目录下创建
.env文件,或通过环境变量方式传入以下配置:
# 必填,用于调用 ProcessOn 接口
PROCESSON_API_KEY=你的 API Key
# 可选,自定义 ProcessOn 服务地址
BASE_URL=https://www.processon.com🧠 支持的工具能力(Tools)
1. check
作用:检查当前配置的
PROCESSON_API_KEY是否生效。输入参数:无
返回:当前
API_BASE和API_KEY的拼接值
2. createProcessOnMind
作用:根据 Markdown 内容生成思维导图,并返回可视化链接。
输入参数:
title: string,思维导图文件名content: string,Markdown 内容,支持二级以上标题和列表格式
输出结果:成功返回
https://www.processon.com/mindmap/xxxxxx的可访问地址
🧰 本地开发与调试(项目开发或维护者使用)
1. 将GitHub项目下载到本地
mcp-server-processon-node/
├── src/ # 源代码目录(TypeScript 源文件)
│ └── index.ts # 服务主入口,定义 MCP 方法、注册 Handler 等
├── chatmcp.yaml # MCP 配置文件,用于描述服务元信息、能力、参数
├── package.json # NPM 项目配置文件,定义依赖、脚本、元数据
├── package-lock.json # 锁定依赖版本,确保构建一致性
├── tsconfig.json # TypeScript 编译配置文件
└── README.md # 项目说明文档(功能简介、安装、用法等)
2. 终端进入到项目根目录执行以下命令
# 安装依赖
npm install
# 本地开发时持续监听构建
npm run watch
# 构建项目
npm run build
# 使用 npm link 注册本地命令
npm link
3. Cherry Studio 本地配置示例:
说明:启动成功后即可在右侧工具栏中看到
check和createProcessOnMind两个工具接口。
"processon_mind_local": {
"name": "ProcessOn_CreateMind",
"type": "stdio",
"description": "ProcessOn创建思维导图",
"isActive": true,
"registryUrl": "",
"command": "npx",
"args": [
"mcp-server-processon-node"
],
"env": {
"PROCESSON_API_KEY": "{YOU PROCESSON_API_KEY}"
}
}4. 打包发布到 npm
# 登录
npm login
# 发布
npm publish --access public
🧩 Cherry Studio 正式包配置示例:
字段 | 值 |
类型 | 标准输入/输出(stdio) |
命令 | npx |
参数 | @processon/mcp-server-processon-node@latest |
环境变量 | PROCESSON_API_KEY={YOU PROCESSON_API_KEY} |
说明:
@latest 可以替换成具体的版本号(例如 @1.0.9)
你的 ProcessOn API 密钥可在 www.processon.com 账户中心获取
# 底层实际执行命令
npx @processon/mcp-server-processon-node@latest启动成功后即可在右侧工具栏中看到
check和createProcessOnMind两个工具接口。JSON配置示例
"processon_mind_online": {
"name": "ProcessOn_CreateMind",
"type": "stdio",
"description": "ProcessOn创建思维导图",
"isActive": true,
"registryUrl": "",
"command": "npx",
"args": [
"@processon/mcp-server-processon-node@latest"
],
"env": {
"PROCESSON_API_KEY": "{YOU PROCESSON_API_KEY}"
}
}🚀 安装使用
方式一:通过 npx 启动(推荐)
npx @processon/mcp-server-processon-node@latest⚠️ 若执行卡在
dotenv提示不动,建议手动指定版本并添加环境变量.env文件。
方式二:全局安装后使用
npm install -g @processon/mcp-server-processon-node
# 启动服务
mcp-server-processon-node方式三:作为依赖引入到 Node 项目中
npm install @processon/mcp-server-processon-node📄 License
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