RawMark
Documents to Markdown: PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML. Scanned PDF pages read by AI.
使うべきか
品質と安全性
B
ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。
コンテキストコスト
~363トークン数（ツール定義）
~1.1 KB一般的なレスポンスサイズ
注意への影響は最小限（128k コンテキストの 0.28%）
これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。
インストール
ワンクリックインストール
これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:
{
"mcpServers": {
"rawmark": {
"url": "https://rawmark.tech/mcp"
}
}
}リモートエンドポイント
https://rawmark.tech/mcpstreamable-httpできること
ツール一覧
ツール（2）
🟢 読み取り専用🟡 書き込み🔴 削除⚪ 不明
🟢convert_document(url, content_base64, filename, ai_accuracy)
Convert a PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML or TXT file to Markdown. Give either `url` (a public link to the file) or `content_base64` plus `filename`. Scanned PDF pages are read by an AI vision model. `ai_accuracy` (paid plans) reads every PDF page with AI for exact tables. Each call uses one conversion.
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"url": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"title": "Url"
},
"content_base64": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"title": "Content Base64"
},
"filename": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"title": "Filename"
},
"ai_accuracy": {
"default": false,
"title": "Ai Accuracy",
"type": "boolean"
}
},
"title": "convert_documentArguments"
}出力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"result": {
"title": "Result",
"type": "string"
}
},
"required": [
"result"
],
"title": "convert_documentOutput"
}🟢get_usage
What the caller's RawMark plan has left: conversions for a license key, or today's free conversions.
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {},
"title": "get_usageArguments"
}出力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"result": {
"title": "Result",
"type": "string"
}
},
"required": [
"result"
],
"title": "get_usageOutput"
}コミュニティ
エビデンス
最近の観測
検証済みバージョンは記録されていませんツール 2 件