Rijksmuseum MCPサーバー連携

「Rijksmuseum」MCPサーバーとは？

Rijksmuseum MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）サーバーで、Rijksmuseumの膨大なアートコレクションへの自然言語アクセスをAIアシスタント向けに提供します。AIモデルを外部データソースと連携させることで、Rijksmuseum内の作品やコレクションの探索・分析・対話が可能になります。開発者やAIエージェントは、アーティスト・スタイル・時代・素材による作品検索、詳細情報の取得、高解像度画像へのアクセス、ユーザーによるキュレーションコレクションの探索、アーティスト年表の分析など多彩なタスクを実行できます。この連携は、文化・教育・分析用途向けの開発ワークフローを強化し、世界有数のアートコレクションとAIツール・ユーザーとの深い関わりを容易にします。

プロンプト一覧

リポジトリファイルやドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントにMCP「リソース」プリミティブの明示的な記載はありません。

ツール一覧

• search_artwork: テキスト、アーティスト、種類、素材、時代、色など多様な条件でRijksmuseumのアートワークを検索・絞り込み。
• get_artwork_details: 作品のタイトル・作者・物理情報・歴史的背景・画像・キュレーション情報・展示履歴など詳細情報を取得。
• get_artwork_image: 高解像度画像をディープズーム・タイル型ロード・フル解像度対応で取得。
• get_user_sets: Rijksmuseumコレクション内のユーザーキュレーションによるコレクションやテーマグループを閲覧。
• get_user_set_details: 特定のユーザー作成セットまたはコレクションの詳細情報にアクセス。
• open_image_in_browser: 作品画像をブラウザで直接開き、詳細な観察や学習に利用。
• get_artist_timeline: アーティストの作品の年代順タイムラインを生成し、キャリア・スタイル変遷・時代分析を支援。

本MCPサーバーのユースケース

• 作品発見: 特定のアーティストや時代、または特徴をもつ絵画・オブジェクトを簡単に検索（例：「1640年代のレンブラント作品をすべて表示」）。
• 作品の詳細分析: 特定作品の歴史・素材・展示記録など詳細情報を取得し、研究や教育に活用。
• 高解像度画像取得: 学習・修復計画・デジタル保存のために高画質画像を取得・検証。
• ユーザーコレクション探索: ユーザーがまとめたコレクションやテーマの傾向・特徴を分析し、社会的・協働的なアート発見や教育プロジェクトに利用。
• アーティスト年表分析: アーティストのスタイルや技法、時代の変遷を可視化・研究し、学術やキュレーション目的に活用。

セットアップ手順

Windsurf

1. お使いのマシンにNode.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（通常は windsurf.config.json）を見つけます。
3. mcpServers セクションにRijksmuseum MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. WindsurfインターフェースでMCPツールが利用可能か確認します。

APIキーの安全な管理例:

{
  "mcpServers": {
    "rijksmuseum": {
      "command": "npx",
      "args": ["@rijksmuseum/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "RIJKSMUSEUM_API_KEY": "your-api-key-here"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": {
          "env": "RIJKSMUSEUM_API_KEY"
        }
      }
    }
  }
}

Claude

1. ClaudeがカスタムMCPサーバーをサポートしているかドキュメントで確認。
2. MCPサーバー設定セクションを見つけます。
3. Rijksmuseum MCPサーバー設定を追加:

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

4. 保存し、Claudeをリロード。
5. ClaudeのインターフェースでRijksmuseumデータにクエリしテスト。

Cursor

1. Node.jsが未インストールの場合はインストール。
2. cursor.config.json（または類似のMCP設定ファイル）を開きます。
3. Rijksmuseum MCPサーバーを追加:

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

4. 保存後、Cursorを再起動。
5. MCPツールが利用可能なオプションとして表示されているか確認。

Cline

1. 前提条件：Node.js環境が準備済みであること。
2. Cline設定ファイル（例：cline.config.json）を開く。
3. MCPサーバーブロックを追加:

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

4. Clineサービスを再起動。
5. Rijksmuseum MCPサーバーへの接続成功を確認。

注意:
APIキーなど機密情報は必ず環境変数で管理し、設定ファイルの env および inputs セクションで参照しましょう。

FlowHuntフロー内でMCPを利用する方法

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します：

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションにて、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

{
  "rijksmuseum": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPのすべての機能・ツールを利用できるようになります。“rijksmuseum"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

| Roots対応 | ⛔ | 記載なし |

当社の見解

Rijksmuseum MCPサーバーはアート探索・分析に強力なツールを提供しますが、プロンプトテンプレートやリソース定義、サンプリング・Roots対応に関するドキュメントが不足しています。アート・文化・教育用途には最適ですが、LLMワークフロー向けにはプロンプトやリソースの明確なドキュメント拡充が望まれます。

MCPスコア

評価:
上記の表に基づき、本MCPサーバーは 6/10 と評価します。ツールの充実、明確なライセンス、中程度のコミュニティ関心点は強みですが、プロンプト・リソース・サンプリング/Rootsのドキュメントが不足しています。