Wikidata MCP Server

Hvad gør “Wikidata” MCP Server?

Wikidata MCP Server er en server-implementering af Model Context Protocol (MCP), designet til at interagere direkte med Wikidata API. Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og den enorme strukturerede viden i Wikidata, hvilket gør det muligt for udviklere og AI-agenter ubesværet at søge efter entitets- og egenskabs-ID’er, udtrække metadata (såsom labels og beskrivelser) og udføre SPARQL-forespørgsler. Ved at gøre disse funktioner tilgængelige som MCP-værktøjer, muliggør serveren opgaver som semantisk søgning, vidensudtræk og kontekstuel berigelse i udviklingsarbejdsgange, hvor ekstern struktureret data er nødvendig. Dette styrker AI-drevne applikationer ved at give dem mulighed for at hente, forespørge og ræsonnere over opdateret information fra Wikidata.

Liste over prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Klar til at vokse din virksomhed?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater inden for få dage.

Anmod om demo Log ind

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repository eller dokumentation.

Liste over værktøjer

• search_entity(query: str)
  Søg efter et Wikidata entitets-ID ud fra en forespørgsel.
• search_property(query: str)
  Søg efter et Wikidata egenskabs-ID ud fra en forespørgsel.
• get_properties(entity_id: str)
  Hent egenskaber tilknyttet et givent Wikidata entitets-ID.
• execute_sparql(sparql_query: str)
  Udfør en SPARQL-forespørgsel på Wikidata.
• get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
  Hent det engelske label og beskrivelse for et givent Wikidata entitets-ID.

Tilmeld dig vores nyhedsbrev

Få de seneste tips, trends og tilbud gratis.

E-mailadresse

Tilmeld

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Semantisk datahentning
  Brug AI-assistenter til at søge efter entiteter eller egenskaber i Wikidata og give brugere præcise ID’er til videre databehandling eller udforskning.
• Automatiseret metadataudtræk
  Udtræk automatisk labels og beskrivelser for Wikidata-entiteter og berig datadrevne applikationer eller projekter med kontekstuel information.
• Programmatisk udførelse af SPARQL-forespørgsler
  Gør det muligt for LLM-drevne agenter at formulere og udføre SPARQL-forespørgsler, så de kan besvare komplekse spørgsmål eller indsamle struktureret viden dynamisk.
• Knowledge graph-udforskning
  Giv udviklere mulighed for at udforske relationer mellem entiteter og egenskaber i Wikidata, hvilket understøtter forskning, dataanalyse og linked data-arbejdsgange.
• AI-assisterede anbefalinger
  Byg AI-agenter, der kan anbefale elementer (f.eks. film af en bestemt instruktør) ved at kombinere entitetssøgning, egenskabsudtræk og SPARQL-udførelse.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Wikidata MCP Server til din mcpServers-konfiguration med et JSON-udsnit som nedenfor.
4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér, at serveren vises i dine MCP-integrationer.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikring af API-nøgler (hvis nødvendigt):

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "din-api-nøgle"
    },
    "inputs": {
      "some_input": "værdi"
    }
  }
}

Claude

1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er installeret.
2. Åbn Claudes konfigurationsfil.
3. Indsæt følgende konfiguration for Wikidata MCP Server.
4. Gem og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikring af API-nøgler:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "din-api-nøgle"
    }
  }
}

Cursor

1. Installer Node.js og sørg for, at Cursor understøtter MCP.
2. Redigér din Cursor-konfigurationsfil.
3. Tilføj posten for Wikidata MCP Server som vist.
4. Gem ændringerne og genstart Cursor.
5. Verificér, at serveren er listet.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikring af API-nøgler:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "din-api-nøgle"
    }
  }
}

Cline

1. Sørg for, at Node.js er sat op.
2. Opdatér Cline-konfigurationsfilen med MCP Server-detaljerne.
3. Tilføj konfigurationen som nedenfor.
4. Gem og genstart Cline.
5. Tjek MCP-serverintegrationen.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikring af API-nøgler:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "din-api-nøgle"
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "wikidata-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “wikidata-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Wikidata MCP Server er en enkel, men effektiv implementering, der tilbyder flere nyttige værktøjer til interaktion med Wikidata via MCP. Dog mangler den dokumentation om prompt-skabeloner, ressourcer og sampling/roots-support, hvilket begrænser dens fleksibilitet til mere avancerede eller standardiserede MCP-integrationer. Tilstedeværelsen af licens, tydelige værktøjer og aktive opdateringer gør det dog til et solidt udgangspunkt for MCP-brugsscenarier med fokus på Wikidata.

MCP Score

MCP Server-bedømmelse: 6/10
Solid kernefunktionalitet, men mangler standard MCP-ressource-/prompt-support og avancerede funktioner. God til direkte Wikidata-integrationsbrugsscenarier.