WikidataMCP
by wmde·★ 24·综合分 43
MCP 服务器提供标准化工具,允许 AI 应用程序以编程方式探索和查询 Wikidata。
概述
Wikidata MCP 服务器提供了一套全面的工具集,专为 AI 代理和工作流与 Wikidata 交互而设计。它包括用于查找实体和属性的向量搜索功能,用于检索详细实体信息的语句获取,用于理解关系的层次结构探索,以及用于结构化数据检索的 SPARQL 查询执行。服务器文档完善,包含清晰的示例和使用指南。
试试问 AI
装完之后,这里有 5 个你可以让 AI 做的事:
什么时候选它
当您的 AI 应用需要以编程方式探索和查询 Wikidata,特别是利用语义搜索或 SPARQL 查询时,选择 WikidataMCP。
什么时候不要选它
如果您需要写入 Wikidata(此服务器只读)或需要超出查询能力的更全面 Wikidata 集成,请不要选择此方案。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 6 个工具search_itemssearch_items(query: str, lang: str = "en") -> strSearches Wikidata items using vector search, returning QIDs with labels and descriptions.
search_propertiessearch_properties(query: str, lang: str = "en") -> strSearches Wikidata properties using vector search, returning PIDs with labels and descriptions.
get_statementsget_statements(entity_id: str, include_external_ids: bool = False, lang: str = "en") -> strReturns direct statements for an entity in triplet-like text form.
get_statement_valuesget_statement_values(entity_id: str, property_id: str, lang: str = "en") -> strReturns all statement values for an entity-property pair including qualifiers and references.
get_instance_and_subclass_hierarchyget_instance_and_subclass_hierarchy(entity_id: str, max_depth: int = 5, lang: str = "en") -> strRetrieves hierarchical context using 'instance of' and 'subclass of' relationships.
execute_sparqlexecute_sparql(sparql: str, K: int = 10) -> strExecutes a SPARQL query against Wikidata and returns up to K rows as CSV.
可对比工具
安装
安装
- 本地运行:
uv run python main.py- 使用 Docker:
docker compose up --build- 连接到公共服务器:
- 服务器:https://wd-mcp.wmcloud.org/
- MCP 端点:https://wd-mcp.wmcloud.org/mcp
FAQ
- 这个 MCP 服务器提供什么搜索功能?
- 服务器提供向量搜索和关键词搜索来查找 Wikidata 实体(QID)和属性(PID),当向量搜索不可用时还有后备功能。
- 我可以使用此服务器执行自定义 SPARQL 查询吗?
- 是的,服务器包含 execute_sparql 工具,允许对 Wikidata 运行自定义 SPARQL 查询,结果以 CSV 文本形式返回。
WikidataMCP 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。