Wikidata MCP-server

Wikidata MCP-server

Koble din AI-assistent til Wikidatas strukturerte kunnskap med FlowHunts Wikidata MCP-serverintegrasjon—muliggjør sømløst semantisk søk, metadatauttrekk og SPARQL-spørringer.

Hva gjør “Wikidata” MCP-serveren?

Wikidata MCP-serveren er en serverimplementasjon av Model Context Protocol (MCP), designet for å koble seg direkte til Wikidata API. Den fungerer som en bro mellom AI-assistenter og den enorme strukturerte kunnskapen i Wikidata, slik at utviklere og AI-agenter sømløst kan søke etter entitets- og egenskapsidentifikatorer, trekke ut metadata (som etiketter og beskrivelser) og utføre SPARQL-spørringer. Ved å eksponere disse mulighetene som MCP-verktøy, muliggjør serveren oppgaver som semantisk søk, kunnskapsuttrekk og kontekstuell berikelse i utviklingsarbeidsflyter hvor ekstern strukturert data er nødvendig. Dette forbedrer AI-drevne applikasjoner ved å la dem hente, spørre og resonnere om oppdatert informasjon fra Wikidata.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

  • search_entity(query: str)
    Søk etter en Wikidata-entitets-ID ved hjelp av et søk.
  • search_property(query: str)
    Søk etter en Wikidata-egenskaps-ID ved hjelp av et søk.
  • get_properties(entity_id: str)
    Hent egenskapene som er tilknyttet en gitt Wikidata-entitets-ID.
  • execute_sparql(sparql_query: str)
    Utfør en SPARQL-spørring på Wikidata.
  • get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
    Hent engelsk etikett og beskrivelse for en gitt Wikidata-entitets-ID.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Semantisk datauthenting
    Bruk AI-assistenter til å søke etter entiteter eller egenskaper i Wikidata og gi brukere nøyaktige ID-er til videre datamanipulering eller utforsking.
  • Automatisert metadatauttrekk
    Automatisk trekk ut etiketter og beskrivelser for Wikidata-entiteter og berik datadrevne applikasjoner eller prosjekter med kontekstuell informasjon.
  • Programmatisk SPARQL-spørring
    Gjør det mulig for LLM-drevne agenter å formulere og utføre SPARQL-spørringer, slik at man kan besvare komplekse spørsmål eller hente strukturert kunnskap dynamisk.
  • Utforsking av kunnskapsgrafer
    La utviklere utforske relasjoner mellom entiteter og egenskaper i Wikidata, for forskning, dataanalyse og lenkede data-arbeidsflyter.
  • AI-støttede anbefalinger
    Bygg AI-agenter som kan anbefale elementer (f.eks. filmer av en bestemt regissør) ved å kombinere entitetssøk, egenskapsuthenting og SPARQL-kjøring.

Hvordan sette det opp

Windsurf

  1. Sørg for at du har Node.js installert.
  2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
  3. Legg til Wikidata MCP-serveren i din mcpServers-konfigurasjon ved å bruke et JSON-utdrag som nedenfor.
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Verifiser at serveren vises i dine MCP-integrasjoner.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikre API-nøkler (om nødvendig):

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "din-api-nøkkel"
    },
    "inputs": {
      "some_input": "value"
    }
  }
}

Claude

  1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
  2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil.
  3. Sett inn følgende konfigurasjon for Wikidata MCP-serveren.
  4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.
  5. Bekreft at serveren er tilgjengelig.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikring av API-nøkler:

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

Cursor

  1. Installer Node.js og sørg for at Cursor støtter MCP.
  2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen din.
  3. Legg til Wikidata MCP-serverinnføringen som vist.
  4. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
  5. Verifiser at serveren er listet.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikring av API-nøkler:

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

Cline

  1. Sørg for at Node.js er satt opp.
  2. Oppdater Cline-konfigurasjonsfilen med MCP-serverdetaljene.
  3. Legg til konfigurasjonen som nedenfor.
  4. Lagre og start Cline på nytt.
  5. Sjekk MCP-serverintegrasjonen.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Sikring av API-nøkler:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i din flyt og koble den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "wikidata-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/stidtilmcp/url"
  }
}

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “wikidata-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktOversikt tilgjengelig i README.md
Liste over promptmalerIngen promptmaler funnet
Liste over ressurserIngen eksplisitte ressurser listet
Liste over verktøyVerktøy beskrevet i README.md
Sikring av API-nøklerIngen eksplisitt krav om API-nøkkel funnet
Sampling-støtte (mindre viktig ved evaluering)Ikke nevnt

Vår vurdering

Wikidata MCP-serveren er en enkel, men effektiv implementasjon, som gir flere nyttige verktøy for interaksjon med Wikidata via MCP. Den mangler imidlertid dokumentasjon på promptmaler, ressurser og sampling/roots-støtte, noe som begrenser fleksibiliteten for mer avanserte eller standardiserte MCP-integrasjoner. Tilstedeværelsen av en lisens, tydelige verktøy og aktive oppdateringer gjør den til et solid utgangspunkt for MCP-bruksområder med fokus på Wikidata.

MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall forks5
Antall stjerner18

MCP-servervurdering: 6/10
Solid kjernefunksjonalitet, men mangler støtte for standard MCP-ressurser/prompter og avanserte funksjoner. God for direkte Wikidata-integrasjonsbruk.

Vanlige spørsmål

Hva er Wikidata MCP-serveren?

Wikidata MCP-serveren er en implementasjon av Model Context Protocol som kobler AI-agenter og verktøy direkte til Wikidatas API. Den lar deg søke etter entiteter og egenskaper, trekke ut metadata og kjøre SPARQL-spørringer for avansert semantisk datauthenting og berikelse.

Hvilke verktøy tilbyr Wikidata MCP-serveren?

Du kan søke etter entitets- og egenskaps-ID-er, hente egenskaper for entiteter, trekke ut etiketter og beskrivelser, samt utføre SPARQL-spørringer—alt via enkle MCP-verktøygrensesnitt.

Hvordan kan jeg bruke Wikidata MCP-serveren i FlowHunt?

Legg til MCP-komponenten i din flyt, konfigurer den med dine Wikidata MCP-serverdetaljer, og koble den til din AI-agent. Dette gjør at agenten kan bruke alle Wikidata MCP-verktøyene i dine arbeidsflyter.

Trengs det en API-nøkkel for å bruke Wikidata MCP-serveren?

I de fleste vanlige oppsett er det ikke nødvendig med API-nøkkel for å få tilgang til offentlig Wikidata-data. Hvis din distribusjon krever en API-nøkkel (f.eks. for proxyer eller avansert bruk), kan du spesifisere den i serverens miljøkonfigurasjon.

Hva er noen praktiske bruksområder?

Du kan bruke den til semantisk datauthenting, metadata-berikelse, automatisert SPARQL-spørring, utforsking av kunnskapsgrafer og til å bygge AI-drevne anbefalinger basert på Wikidatas strukturerte data.

Integrer Wikidata med FlowHunt

Forbedre AI-ens resonnering og dataprosesser ved å legge til Wikidata som en strukturert kunnskapskilde i dine FlowHunt-arbeidsflyter.

Lær mer

Azure Wiki Search MCP Server
Azure Wiki Search MCP Server

Azure Wiki Search MCP Server

Azure Wiki Search MCP Server gjør det mulig for KI-agenter og utviklere å programmere søk og hente innhold fra Azure DevOps-wiki, og effektiviserer tilgangen ti...

3 min lesing
MCP Server Azure +4
mcp-google-search MCP Server
mcp-google-search MCP Server

mcp-google-search MCP Server

mcp-google-search MCP Server bygger bro mellom AI-assistenter og nettet, og muliggjør sanntidssøk og innholdsekstraksjon ved bruk av Google Custom Search API. D...

4 min lesing
AI Web Search +5
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4