Wikidata MCP-server

Vad gör “Wikidata” MCP-servern?

Wikidata MCP-servern är en serverimplementation av Model Context Protocol (MCP), utformad för att interagera direkt med Wikidatas API. Den erbjuder en bro mellan AI-assistenter och den omfattande strukturerade kunskapen i Wikidata, vilket gör det möjligt för utvecklare och AI-agenter att sömlöst söka efter entitets- och egenskapsidentifierare, extrahera metadata (såsom etiketter och beskrivningar) och köra SPARQL-frågor. Genom att exponera dessa funktioner som MCP-verktyg möjliggör servern uppgifter som semantisk sökning, kunskapsextraktion och kontextuell berikning i utvecklingsarbetsflöden där extern strukturerad data behövs. Detta förbättrar AI-drivna applikationer genom att låta dem hämta, fråga och resonera kring uppdaterad information från Wikidata.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i repositoryt eller dokumentationen.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• search_entity(query: str)
  Sök efter ett Wikidata-entitets-ID via en fråga.
• search_property(query: str)
  Sök efter ett Wikidata-egenskaps-ID via en fråga.
• get_properties(entity_id: str)
  Hämta egenskaper associerade med ett givet Wikidata-entitets-ID.
• execute_sparql(sparql_query: str)
  Kör en SPARQL-fråga mot Wikidata.
• get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
  Hämta engelsk etikett och beskrivning för ett givet Wikidata-entitets-ID.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Semantisk datahämtning
  Använd AI-assistenter för att söka efter entiteter eller egenskaper i Wikidata och ge användare korrekta ID:n för vidare datamanipulation eller utforskning.
• Automatiserad metadataextraktion
  Extrahera automatiskt etiketter och beskrivningar för Wikidata-entiteter, och berika datadrivna applikationer eller projekt med kontextuell information.
• Programmatisk SPARQL-frågekörning
  Gör det möjligt för LLM-drivna agenter att formulera och köra SPARQL-frågor, vilket möjliggör att besvara komplexa frågor eller samla in strukturerad kunskap dynamiskt.
• Kunskapsgrafutforskning
  Låt utvecklare utforska relationer mellan entiteter och egenskaper i Wikidata, vilket stöder forskning, dataanalys och länkad data-arbetsflöden.
• AI-assisterade rekommendationer
  Bygg AI-agenter som kan rekommendera objekt (t.ex. filmer av en viss regissör) genom att kombinera entitetssökning, egenskapshämtning och SPARQL-körning.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js installerat.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Wikidata MCP-servern i din mcpServers-konfiguration med ett JSON-exempel som nedan.
4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern syns i dina MCP-integrationer.

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

Säkra API-nycklar (om det behövs):

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

Claude

1. Installera Node.js om det inte redan är installerat.
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. Infoga följande konfiguration för Wikidata MCP-servern.
4. Spara och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta att servern är tillgänglig.

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

Säkra API-nycklar:

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

Cursor

1. Installera Node.js och säkerställ att Cursor stöder MCP.
2. Redigera din Cursor-konfigurationsfil.
3. Lägg till posten för Wikidata MCP-server som visas nedan.
4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Kontrollera att servern finns med i listan.

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

Säkra API-nycklar:

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

Cline

1. Se till att Node.js är installerat.
2. Uppdatera Cline-konfigurationsfilen med MCP-serverdetaljerna.
3. Lägg till konfigurationen enligt nedan.
4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera MCP-serverintegrationen.

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

Säkra API-nycklar:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “wikidata-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

Wikidata MCP-servern är en enkel men effektiv implementation som tillhandahåller flera användbara verktyg för att interagera med Wikidata via MCP. Dock saknas dokumentation om promptmallar, resurser och sampling-/roots-stöd, vilket begränsar flexibiliteten för mer avancerade eller standardiserade MCP-integrationer. Närvaron av en licens, tydliga verktyg och aktiva uppdateringar gör det dock till en stabil startpunkt för MCP-användningsområden med fokus på Wikidata.

MCP-poäng

MCP-serverbetyg: 6/10
Stabil grundfunktionalitet, men saknar stöd för standardiserade MCP-resurser/promptar och avancerade funktioner. Bra för direkta Wikidata-integrationsfall.