Wikidata MCP-server

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.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

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.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

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:

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

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

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