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liqi888

@processon/mcp-server-processon

by liqi888
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Python
Remote

@processon/mcp-server-processon

🚀 基于 MCP 协议的 Markdown → ProcessOn 思维导图生成工具。

该工具可将结构化 Markdown 内容转化为符合 ProcessOn 要求的树状图结构，并通过 API 创建思维导图文件，适用于大模型 Agent、Cherry Studio 等场景。

✨ 功能特性

  • ✅ 支持结构化 Markdown 转思维导图

  • ✅ 自动调用 ProcessOn API 创建文件

  • ✅ 基于 MCP 协议，可直接集成大模型工具链

  • ✅ 支持 check() 工具验证密钥与服务连通性

  • ✅ 支持 npx 运行，无需全局安装

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📦 安装方式

首次运行时会自动安装 Python 依赖。请确保系统已安装 Python（推荐 3.8+）并添加到 PATH。

✅ 方式一：使用 npx（推荐）

npx @processon/mcp-server-processon

✅ 方式二：全局安装

npm install -g @processon/mcp-server-processon

运行服务：

@processon/mcp-server-processon

🔧 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

PROCESSON_API_KEY

✅ 是

你的 ProcessOn API 密钥（可在 www.processon.com 账户中心 获取）

BASE_URL

❌ 否

自定义 API 地址（默认使用官方地址）

设置示例

macOS / Linux

export PROCESSON_API_KEY=YOU PROCESSON_API_KEY

Windows（CMD）

set PROCESSON_API_KEY="YOU PROCESSON_API_KEY"

Windows（PowerShell）

$env:PROCESSON_API_KEY="YOU PROCESSON_API_KEY"

🚀 使用说明

启动服务

npx @processon/mcp-server-processon

或（已全局安装）：

@processon/mcp-server-processon

默认以 stdio 模式启动 MCP 服务。

查看版本

npx @processon/mcp-server-processon --version

🛠 MCP 工具接口

本服务通过 MCP 协议提供以下两个方法：

🧪 check()

用于验证 API KEY 是否已配置，并返回当前连接的 API 地址。

请求示例：

{
  "tool": "check",
  "args": {}
}

返回示例：

"https://www.processon.com:your_api_key"

🧠 createProcessOnMind(title, content)

根据 Markdown 内容生成思维导图。

请求参数：

参数名

类型

必填

说明

title

string

✅

思维导图文件名

content

string

✅

Markdown 内容

Markdown 内容格式要求：

  • # 一级标题：作为导图根节点

  • ## 二级标题及以下：作为子节点，支持到 ######

示例请求：

{
  "tool": "createProcessOnMind",
  "args": {
    "title": "项目计划",
    "content": "# 项目计划\n## 阶段一\n### 任务 1\n### 任务 2\n## 阶段二\n### 任务 3"
  }
}

返回示例：

{
  "code": 0,
  "msg": "成功",
  "chartId": "abc123def456",
  "fileUrl": "https://www.processon.com/mindmap/abc123def456"
}

🐍 Python 依赖说明

系统将自动安装以下依赖：

如需手动安装：

pip install -r requirements.txt

🧑‍💻 本地调试方式

你也可以在本地手动启动 MCP 服务：

cd py
export PROCESSON_API_KEY=your_token
python processon.py --transport stdio

🍒 在 Cherry Studio 中使用本 MCP 服务

打开Cherry Studio，左下角的设置，选择MCP服务器，右上角添加服务器，选择从JSON导入

在文件中添加如下内容后保存

"processon_mind": {
  "name": "ProcessOn_CreateMind",
  "type": "stdio",
  "description": "ProcessOn创建思维导图",
  "isActive": true,
  "registryUrl": "",
  "command": "npx",
  "args": [
    "@processon/mcp-server-processon"
  ],
  "env": {
    "PROCESSON_API_KEY": "{YOU PROCESSON_API_KEY}"
  }
}

📁 项目结构说明

mcp-server-processon/
├── bin/
│   └── cli.js              # Node 启动脚本，供 npx 使用
├── py/
│   └── processon.py        # Python 实现的 MCP Server
├── requirements.txt        # Python 依赖清单
├── package.json            # npm 包配置
└── README.md               # 使用说明文档

📄 协议 License

MIT License © 2025 琪天大圣

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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