Server MCP di Wikidata

Collega il tuo assistente AI alla conoscenza strutturata di Wikidata tramite l’integrazione del Server MCP di Wikidata di FlowHunt—abilitando ricerca semantica, estrazione metadati e query SPARQL senza soluzione di continuità.

Server MCP di Wikidata

Cosa fa il Server MCP “Wikidata”?

Il Server MCP di Wikidata è un’implementazione server del Model Context Protocol (MCP), progettata per interfacciarsi direttamente con l’API di Wikidata. Fornisce un ponte tra assistenti AI e la vasta conoscenza strutturata di Wikidata, permettendo a sviluppatori e agenti AI di cercare senza soluzione di continuità identificatori di entità e proprietà, estrarre metadati (come etichette e descrizioni) ed eseguire query SPARQL. Esplicitando queste capacità come strumenti MCP, il server abilita attività come ricerca semantica, estrazione di conoscenza e arricchimento contestuale nei flussi di sviluppo dove sono necessari dati strutturati esterni. Questo migliora le applicazioni AI consentendo loro di recuperare, interrogare e ragionare su informazioni aggiornate da Wikidata.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

  • search_entity(query: str)
    Cerca un ID entità Wikidata tramite la sua query.
  • search_property(query: str)
    Cerca un ID proprietà Wikidata tramite la sua query.
  • get_properties(entity_id: str)
    Ottieni le proprietà associate a un dato ID entità Wikidata.
  • execute_sparql(sparql_query: str)
    Esegui una query SPARQL su Wikidata.
  • get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
    Recupera l’etichetta e la descrizione in inglese per un dato ID entità Wikidata.

Casi d’Uso di questo Server MCP

  • Recupero Dati Semantici
    Usa assistenti AI per cercare entità o proprietà in Wikidata, fornendo agli utenti ID accurati per ulteriori manipolazioni o esplorazioni.
  • Estrazione Automatica di Metadati
    Estrai automaticamente etichette e descrizioni per entità Wikidata, arricchendo applicazioni o progetti data-driven con informazioni contestuali.
  • Esecuzione Programmata di Query SPARQL
    Consenti ad agenti basati su LLM di formulare ed eseguire query SPARQL, rendendo possibile rispondere a domande complesse o ottenere conoscenza strutturata in modo dinamico.
  • Esplorazione Knowledge Graph
    Permetti agli sviluppatori di esplorare le relazioni tra entità e proprietà in Wikidata, supportando ricerca, analisi dati e flussi di lavoro linked data.
  • Raccomandazioni Assistite da AI
    Costruisci agenti AI che possano raccomandare elementi (ad esempio film di un certo regista) combinando ricerca entità, recupero proprietà ed esecuzione SPARQL.

Come configurarlo

Windsurf

  1. Assicurati di avere Node.js installato.
  2. Individua il file di configurazione di Windsurf.
  3. Aggiungi il Server MCP di Wikidata alla tua configurazione mcpServers usando uno snippet JSON come quello qui sotto.
  4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
  5. Verifica che il server compaia tra le tue integrazioni MCP.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Proteggere le API Key (se necessario):

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

Claude

  1. Installa Node.js se non è già installato.
  2. Apri il file di configurazione di Claude.
  3. Inserisci la seguente configurazione per il Server MCP di Wikidata.
  4. Salva e riavvia Claude Desktop.
  5. Conferma che il server sia accessibile.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Proteggere le API Key:

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

Cursor

  1. Installa Node.js e assicurati che Cursor supporti MCP.
  2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
  3. Aggiungi la voce del Server MCP di Wikidata come mostrato.
  4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
  5. Verifica che il server sia elencato.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Proteggere le API Key:

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

Cline

  1. Assicurati che Node.js sia configurato.
  2. Aggiorna il file di configurazione di Cline con i dettagli del Server MCP.
  3. Aggiungi la seguente configurazione.
  4. Salva e riavvia Cline.
  5. Controlla l’integrazione del server MCP.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Proteggere le API Key:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

FlowHunt MCP flow

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà ora in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “wikidata-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire la URL con l’indirizzo del tuo server MCP.


Panoramica

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
PanoramicaPanoramica disponibile in README.md
Elenco dei PromptNessun template di prompt trovato
Elenco delle RisorseNessuna risorsa esplicita elencata
Elenco degli StrumentiStrumenti dettagliati in README.md
Protezione API KeyNessun requisito esplicito di API key trovato
Supporto Sampling (meno rilevante in valutazione)Non menzionato

La nostra opinione

Il Server MCP di Wikidata è un’implementazione semplice ma efficace, che fornisce diversi strumenti utili per interagire con Wikidata tramite MCP. Tuttavia, manca di documentazione su template di prompt, risorse e supporto sampling/roots, il che ne limita la flessibilità per integrazioni MCP più avanzate o standardizzate. La presenza di una licenza, tool chiari e aggiornamenti attivi lo rendono comunque un solido punto di partenza per casi d’uso MCP focalizzati su Wikidata.

Punteggio MCP

Ha una LICENSE✅ (MIT)
Ha almeno uno strumento
Numero di Fork5
Numero di Star18

Valutazione Server MCP: 6/10
Funzionalità di base solide, ma mancano supporto standard MCP per risorse/prompt e funzionalità avanzate. Buono per casi d’uso di integrazione diretta con Wikidata.

Domande frequenti

Cos’è il Server MCP di Wikidata?

Il Server MCP di Wikidata è un’implementazione del Model Context Protocol che collega agenti AI e strumenti direttamente all’API di Wikidata. Permette di cercare entità e proprietà, estrarre metadati ed eseguire query SPARQL per un recupero e un arricchimento avanzato dei dati semantici.

Quali strumenti offre il Server MCP di Wikidata?

Puoi cercare ID di entità e proprietà, ottenere proprietà delle entità, estrarre etichette e descrizioni ed eseguire query SPARQL—tutto tramite semplici interfacce di strumenti MCP.

Come posso usare il Server MCP di Wikidata in FlowHunt?

Aggiungi il componente MCP al tuo flow, configurandolo con i dettagli del tuo Server MCP di Wikidata, e collegalo al tuo agente AI. In questo modo l’agente può utilizzare tutti gli strumenti MCP di Wikidata nei tuoi flussi di lavoro.

È richiesta una API key per usare il Server MCP di Wikidata?

Nella maggior parte delle configurazioni comuni, non è necessaria una API key per accedere ai dati pubblici di Wikidata. Se la tua implementazione richiede una API key (ad esempio per proxy o usi avanzati), puoi specificarla nella configurazione dell’ambiente del server.

Quali sono alcuni casi d’uso pratici?

Puoi utilizzarlo per recupero dati semantici, arricchimento metadati, query SPARQL automatizzate, esplorazione di knowledge graph e costruzione di raccomandazioni AI basate sui dati strutturati di Wikidata.

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