Serwer Wikidata MCP

Do czego służy serwer “Wikidata” MCP?

Serwer Wikidata MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP), zaprojektowana do bezpośredniej komunikacji z API Wikidata. Stanowi pomost między asystentami AI a ogromem uporządkowanej wiedzy dostępnej w Wikidata, umożliwiając deweloperom i agentom AI płynne wyszukiwanie identyfikatorów encji i właściwości, ekstrakcję metadanych (takich jak etykiety i opisy) oraz wykonywanie zapytań SPARQL. Udostępniając te możliwości jako narzędzia MCP, serwer pozwala na realizację takich zadań, jak wyszukiwanie semantyczne, pozyskiwanie wiedzy i kontekstowe wzbogacanie w przepływach pracy wymagających zewnętrznych, uporządkowanych danych. Umożliwia to aplikacjom AI pobieranie, zapytania i rozumowanie na podstawie aktualnych informacji z Wikidata.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie opisano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• search_entity(query: str)
  Wyszukaj identyfikator encji Wikidata na podstawie zapytania.
• search_property(query: str)
  Wyszukaj identyfikator właściwości Wikidata na podstawie zapytania.
• get_properties(entity_id: str)
  Pobierz właściwości powiązane z podanym identyfikatorem encji Wikidata.
• execute_sparql(sparql_query: str)
  Wykonaj zapytanie SPARQL na Wikidata.
• get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
  Pobierz angielską etykietę i opis dla podanego identyfikatora encji Wikidata.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Pobieranie danych semantycznych
  Wykorzystaj asystentów AI do wyszukiwania encji lub właściwości w Wikidata, dostarczając użytkownikom dokładnych identyfikatorów do dalszej analizy lub eksploracji.
• Automatyczna ekstrakcja metadanych
  Automatycznie pobieraj etykiety i opisy encji Wikidata, wzbogacając aplikacje lub projekty o kontekstowe informacje.
• Programistyczne wykonywanie zapytań SPARQL
  Pozwól agentom opartym na LLM formułować i wykonywać zapytania SPARQL, umożliwiając odpowiedzi na złożone pytania lub dynamiczne pozyskiwanie uporządkowanej wiedzy.
• Eksploracja grafu wiedzy
  Umożliwiaj deweloperom eksplorację powiązań między encjami i właściwościami w Wikidata, wspierając badania, analizę danych i przepływy danych powiązanych.
• Rekomendacje wspierane przez AI
  Buduj agentów AI, którzy mogą rekomendować obiekty (np. filmy danego reżysera) poprzez kombinację wyszukiwania encji, pobierania właściwości i wykonywania zapytań SPARQL.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Wikidata MCP do konfiguracji mcpServers za pomocą poniższego fragmentu JSON.
4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj, że serwer pojawił się w integracjach MCP.

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

Zabezpieczanie kluczy API (jeśli konieczne):

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "twój-klucz-api"
    },
    "inputs": {
      "some_input": "value"
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze obecny.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj poniższą konfigurację dla serwera Wikidata MCP.
4. Zapisz i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Potwierdź dostępność serwera.

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

Zabezpieczanie kluczy API:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "twój-klucz-api"
    }
  }
}

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i upewnij się, że Cursor obsługuje MCP.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj wpis dla serwera Wikidata MCP jak poniżej.
4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
5. Zweryfikuj, czy serwer jest widoczny.

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

Zabezpieczanie kluczy API:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "twój-klucz-api"
    }
  }
}

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Cline, dodając szczegóły serwera MCP.
3. Dodaj konfigurację jak poniżej.
4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Sprawdź integrację serwera MCP.

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

Zabezpieczanie kluczy API:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "twój-klucz-api"
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej szczegóły serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu, agent AI może korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “wikidata-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić adres URL na własny.

Podsumowanie

Nasza opinia

Serwer Wikidata MCP to prosta, ale skuteczna implementacja, oferująca kilka przydatnych narzędzi do interakcji z Wikidata za pośrednictwem MCP. Brakuje jednak dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, zasobów oraz wsparcia dla sampling/roots, co ogranicza elastyczność w bardziej zaawansowanych lub standaryzowanych integracjach MCP. Obecność licencji, jasnych narzędzi oraz aktywności projektowej sprawia jednak, że jest to solidny punkt wyjścia dla przypadków użycia MCP opartych o Wikidata.

Ocena MCP

Ocena serwera MCP: 6/10
Solidna podstawowa funkcjonalność, lecz brak wsparcia dla standardowych zasobów/promptów MCP i zaawansowanych funkcji. Dobre rozwiązanie do bezpośrednich integracji z Wikidata.