Servidor MCP de Wikidata
Conecta tu asistente de IA con el conocimiento estructurado de Wikidata usando la integración del Servidor MCP de Wikidata de FlowHunt—permitiendo búsqueda semántica fluida, extracción de metadatos y consultas SPARQL.

¿Qué hace el Servidor MCP de “Wikidata”?
El Servidor MCP de Wikidata es una implementación de servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), diseñado para interactuar directamente con la API de Wikidata. Proporciona un puente entre asistentes de IA y el vasto conocimiento estructurado de Wikidata, permitiendo a desarrolladores y agentes de IA buscar fácilmente identificadores de entidades y propiedades, extraer metadatos (como etiquetas y descripciones) y ejecutar consultas SPARQL. Al exponer estas capacidades como herramientas MCP, el servidor posibilita tareas como búsqueda semántica, extracción de conocimiento y enriquecimiento contextual en flujos de trabajo de desarrollo donde se necesita información estructurada externa. Esto potencia aplicaciones impulsadas por IA al permitirles recuperar, consultar y razonar sobre información actualizada de Wikidata.
Lista de Prompts
No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio o la documentación.
Lista de Recursos
No se describen recursos MCP explícitos en el repositorio o la documentación.
Lista de Herramientas
- search_entity(query: str)
Busca un ID de entidad de Wikidata por su consulta. - search_property(query: str)
Busca un ID de propiedad de Wikidata por su consulta. - get_properties(entity_id: str)
Obtiene las propiedades asociadas con un ID de entidad de Wikidata dado. - execute_sparql(sparql_query: str)
Ejecuta una consulta SPARQL en Wikidata. - get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
Recupera la etiqueta y descripción en inglés para un ID de entidad de Wikidata dado.
Casos de Uso de este Servidor MCP
- Recuperación Semántica de Datos
Usa asistentes de IA para buscar entidades o propiedades en Wikidata, proporcionando a los usuarios IDs precisos para manipulación de datos o exploración adicional. - Extracción Automática de Metadatos
Extrae automáticamente etiquetas y descripciones de entidades de Wikidata, enriqueciendo aplicaciones o proyectos orientados a datos con información contextual. - Ejecución Programática de Consultas SPARQL
Permite a agentes potenciados por LLM formular y ejecutar consultas SPARQL, posibilitando responder preguntas complejas u obtener conocimiento estructurado dinámicamente. - Exploración de Grafos de Conocimiento
Permite a los desarrolladores explorar relaciones entre entidades y propiedades en Wikidata, apoyando la investigación, análisis de datos y flujos de trabajo de datos enlazados. - Recomendaciones Asistidas por IA
Crea agentes de IA que pueden recomendar elementos (por ejemplo, películas de cierto director) combinando búsqueda de entidades, recuperación de propiedades y ejecución de SPARQL.
Cómo configurarlo
Windsurf
- Asegúrate de tener Node.js instalado.
- Localiza tu archivo de configuración de Windsurf.
- Añade el Servidor MCP de Wikidata a tu configuración
mcpServers
usando un fragmento JSON como el siguiente. - Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
- Verifica que el servidor aparezca en tus integraciones MCP.
"mcpServers": {
"wikidata-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
}
}
Asegurando Claves API (si es necesario):
{
"wikidata-mcp": {
"env": {
"WIKIDATA_API_KEY": "tu-api-key"
},
"inputs": {
"some_input": "value"
}
}
}
Claude
- Instala Node.js si aún no está instalado.
- Abre el archivo de configuración de Claude.
- Inserta la siguiente configuración para el Servidor MCP de Wikidata.
- Guarda y reinicia Claude Desktop.
- Confirma que el servidor sea accesible.
"mcpServers": {
"wikidata-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
}
}
Asegurando Claves API:
{
"wikidata-mcp": {
"env": {
"WIKIDATA_API_KEY": "tu-api-key"
}
}
}
Cursor
- Instala Node.js y asegúrate de que Cursor soporte MCP.
- Edita tu archivo de configuración de Cursor.
- Añade la entrada del Servidor MCP de Wikidata como se muestra.
- Guarda los cambios y reinicia Cursor.
- Verifica que el servidor esté listado.
"mcpServers": {
"wikidata-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
}
}
Asegurando Claves API:
{
"wikidata-mcp": {
"env": {
"WIKIDATA_API_KEY": "tu-api-key"
}
}
}
Cline
- Asegúrate de que Node.js esté configurado.
- Actualiza el archivo de configuración de Cline con los detalles del Servidor MCP.
- Añade la configuración como se muestra a continuación.
- Guarda y reinicia Cline.
- Comprueba la integración del servidor MCP.
"mcpServers": {
"wikidata-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
}
}
Asegurando Claves API:
{
"wikidata-mcp": {
"env": {
"WIKIDATA_API_KEY": "tu-api-key"
}
}
}
Cómo usar este MCP en los flujos
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración de sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"wikidata-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “wikidata-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu servidor MCP propio.
Panorama general
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Panorama general | ✅ | Panorama disponible en README.md |
Lista de Prompts | ⛔ | No se encontraron plantillas de prompt |
Lista de Recursos | ⛔ | No se listaron recursos explícitos |
Lista de Herramientas | ✅ | Herramientas detalladas en README.md |
Asegurando Claves API | ⛔ | No se encontró requisito explícito de clave API |
Soporte de muestreo (menos importante en evaluación) | ⛔ | No mencionado |
Nuestra opinión
El Servidor MCP de Wikidata es una implementación sencilla pero efectiva, que proporciona varias herramientas útiles para interactuar con Wikidata vía MCP. Sin embargo, carece de documentación sobre plantillas de prompt, recursos y soporte de muestreo/raíces, lo que limita su flexibilidad para integraciones MCP más avanzadas o estandarizadas. La presencia de una licencia, herramientas claras y actualizaciones activas lo convierten en un buen punto de partida para casos de uso MCP enfocados en Wikidata.
Puntuación MCP
Tiene LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Al menos una herramienta | ✅ |
Número de Forks | 5 |
Número de Stars | 18 |
Calificación del Servidor MCP: 6/10
Funcionalidad central sólida, pero carece de soporte estándar de recursos/prompts MCP y características avanzadas. Bueno para casos de uso de integración directa con Wikidata.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el Servidor MCP de Wikidata?
El Servidor MCP de Wikidata es una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo que conecta agentes y herramientas de IA directamente con la API de Wikidata. Permite buscar entidades y propiedades, extraer metadatos y ejecutar consultas SPARQL para una recuperación y enriquecimiento avanzado de datos semánticos.
- ¿Qué herramientas proporciona el Servidor MCP de Wikidata?
Puedes buscar IDs de entidades y propiedades, obtener propiedades de entidades, extraer etiquetas y descripciones, y ejecutar consultas SPARQL—todo a través de sencillas interfaces de herramientas MCP.
- ¿Cómo puedo usar el Servidor MCP de Wikidata en FlowHunt?
Añade el componente MCP a tu flujo, configúralo con los detalles de tu Servidor MCP de Wikidata y conéctalo a tu agente de IA. Esto permite que el agente utilice todas las herramientas MCP de Wikidata en tus flujos de trabajo.
- ¿Se necesita una clave API para usar el Servidor MCP de Wikidata?
En la mayoría de configuraciones comunes, no se necesita una clave API para acceder a los datos públicos de Wikidata. Si tu implementación requiere una clave API (por ejemplo, para proxies o usos avanzados), puedes especificarla en la configuración de entorno del servidor.
- ¿Cuáles son algunos casos de uso prácticos?
Puedes usarlo para recuperación de datos semánticos, enriquecimiento de metadatos, consultas SPARQL automatizadas, exploración de grafos de conocimiento y construir recomendaciones impulsadas por IA basadas en los datos estructurados de Wikidata.
Integra Wikidata con FlowHunt
Mejora la capacidad de razonamiento y manejo de datos de tu IA añadiendo Wikidata como fuente de conocimiento estructurado en tus flujos de trabajo de FlowHunt.