核心技术实现方案
| Document type | underlying technology | processing flow |
|---|---|---|
| pdf-lib + 文本重组 | 解析文档结构 → 提取文本元素 → 应用 Markdown 标记 | |
| imagery | Tesseract OCR | 图像预处理 → 文字识别 → 格式校正 |
| sound frequency | Web Speech API | 音频分片 → 语音转文本 → 标点恢复 |
| web page | Cheerio + Readability | 下载HTML → 提取主体内容 → 清理广告 |
特色技术细节
- Forms processing：自动检测对齐方式生成 Markdown 表格语法
- 代码块识别：智能判断编程语言类型
- Catalog Generation：根据标题层级创建嵌套列表
精度优化机制
通过以下方式保证转换质量：
- 多轮校验：对 OCR 结果进行词典比对
- 版式分析：保留原始文档的段落关系
- 后处理器：自动修补常见的标记错误
Performance indicators
在标准测试环境下：A4 文档转换平均耗时 500ms，图像 OCR 处理约 2s/页，音频转录速度取决于时长。
This answer comes from the articleMarkdownify MCP Server: Converts various content to Markdown format based on the MCP protocol.The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在处理不同类型文件时，Markdownify MCP Server 分别采用什么技术方案？
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