Máy chủ Wikidata MCP

Máy chủ “Wikidata” MCP làm gì?

Wikidata MCP Server là một máy chủ triển khai Model Context Protocol (MCP), được thiết kế để giao tiếp trực tiếp với API Wikidata. Nó tạo cầu nối giữa các trợ lý AI và kho tri thức có cấu trúc khổng lồ từ Wikidata, cho phép nhà phát triển và tác nhân AI tìm kiếm liền mạch các ID thực thể và thuộc tính, trích xuất siêu dữ liệu (như nhãn và mô tả), cũng như thực hiện các truy vấn SPARQL. Bằng cách cung cấp các khả năng này dưới dạng công cụ MCP, máy chủ giúp thực hiện các tác vụ như tìm kiếm ngữ nghĩa, trích xuất tri thức và làm giàu ngữ cảnh trong các quy trình phát triển nơi cần dữ liệu có cấu trúc bên ngoài. Điều này nâng cao các ứng dụng AI bằng cách cho phép chúng truy xuất, truy vấn và suy luận về thông tin cập nhật từ Wikidata.

Danh sách các Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?

Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.

Yêu cầu demo Đăng nhập

Danh sách các Nguồn lực

Không có MCP resource cụ thể nào được mô tả trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách các Công cụ

• search_entity(query: str)
  Tìm kiếm ID thực thể Wikidata theo truy vấn.
• search_property(query: str)
  Tìm kiếm ID thuộc tính Wikidata theo truy vấn.
• get_properties(entity_id: str)
  Lấy các thuộc tính liên quan đến ID thực thể Wikidata đã cho.
• execute_sparql(sparql_query: str)
  Thực thi truy vấn SPARQL trên Wikidata.
• get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
  Lấy nhãn và mô tả tiếng Anh cho một ID thực thể Wikidata.

Tham gia bản tin của chúng tôi

Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.

Địa chỉ email

Đăng ký

Các trường hợp sử dụng máy chủ MCP này

• Truy xuất dữ liệu ngữ nghĩa
  Sử dụng trợ lý AI để tìm kiếm thực thể hoặc thuộc tính trong Wikidata, cung cấp cho người dùng các ID chính xác để thao tác hoặc khám phá dữ liệu tiếp theo.
• Tự động trích xuất siêu dữ liệu
  Tự động trích xuất nhãn và mô tả cho các thực thể Wikidata, làm giàu ứng dụng hoặc dự án dựa trên dữ liệu với thông tin ngữ cảnh.
• Thực thi truy vấn SPARQL qua lập trình
  Cho phép các tác nhân AI sử dụng LLM xây dựng và thực hiện truy vấn SPARQL, giúp trả lời các câu hỏi phức tạp hoặc thu thập tri thức cấu trúc một cách động.
• Khám phá đồ thị tri thức
  Cho phép nhà phát triển khám phá mối quan hệ giữa các thực thể và thuộc tính trong Wikidata, hỗ trợ nghiên cứu, phân tích dữ liệu và các quy trình dữ liệu liên kết.
• Đề xuất hỗ trợ bởi AI
  Xây dựng tác nhân AI có thể đề xuất mục (ví dụ: phim của một đạo diễn nhất định) bằng cách kết hợp tìm kiếm thực thể, truy xuất thuộc tính và thực thi SPARQL.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js.
2. Tìm tệp cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm Wikidata MCP Server vào cấu hình mcpServers của bạn bằng đoạn JSON dưới đây.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Đảm bảo máy chủ xuất hiện trong tích hợp MCP của bạn.

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

Bảo mật API Key (nếu cần):

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "your-api-key"
    },
    "inputs": {
      "some_input": "value"
    }
  }
}

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Mở tệp cấu hình của Claude.
3. Thêm cấu hình sau cho Wikidata MCP Server.
4. Lưu và khởi động lại Claude Desktop.
5. Xác nhận máy chủ đã truy cập được.

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

Bảo mật API Key:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "your-api-key"
    }
  }
}

Cursor

1. Cài đặt Node.js và đảm bảo Cursor hỗ trợ MCP.
2. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cursor của bạn.
3. Thêm mục Wikidata MCP Server như bên dưới.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Xác minh máy chủ đã được liệt kê.

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

Bảo mật API Key:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "your-api-key"
    }
  }
}

Cline

1. Đảm bảo Node.js đã được thiết lập.
2. Cập nhật tệp cấu hình Cline với thông tin MCP Server.
3. Thêm cấu hình như bên dưới.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra tích hợp máy chủ MCP.

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

Bảo mật API Key:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "your-api-key"
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi “wikidata-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn đang sử dụng và thay URL bằng đường dẫn MCP server của riêng bạn.

Tổng quan

Ý kiến của chúng tôi

Wikidata MCP Server là một triển khai đơn giản nhưng hiệu quả, cung cấp một số công cụ hữu ích để tương tác với Wikidata thông qua MCP. Tuy nhiên, nó thiếu tài liệu về mẫu prompt, nguồn lực và hỗ trợ sampling/roots, điều này giới hạn tính linh hoạt cho các tích hợp MCP nâng cao hoặc tiêu chuẩn hóa. Sự hiện diện của giấy phép, công cụ rõ ràng và cập nhật thường xuyên khiến nó trở thành điểm khởi đầu tốt cho các trường hợp sử dụng MCP tập trung vào Wikidata.

Điểm MCP

Đánh giá MCP Server: 6/10
Chức năng cốt lõi vững chắc, nhưng thiếu hỗ trợ resource/prompt tiêu chuẩn MCP và các tính năng nâng cao. Phù hợp cho các trường hợp tích hợp trực tiếp với Wikidata.