Servidor MCP da Wikidata

Conecte seu assistente de IA ao conhecimento estruturado da Wikidata com a integração do Servidor MCP da Wikidata do FlowHunt—habilitando busca semântica, extração de metadados e consultas SPARQL de forma integrada.

Servidor MCP da Wikidata

O que faz o “Servidor MCP da Wikidata”?

O Servidor MCP da Wikidata é uma implementação de servidor do Model Context Protocol (MCP), projetado para interfacear diretamente com a API da Wikidata. Ele fornece uma ponte entre assistentes de IA e o vasto conhecimento estruturado da Wikidata, permitindo que desenvolvedores e agentes de IA busquem de forma integrada identificadores de entidades e propriedades, extraiam metadados (como rótulos e descrições) e executem consultas SPARQL. Ao expor essas capacidades como ferramentas MCP, o servidor possibilita tarefas como busca semântica, extração de conhecimento e enriquecimento contextual em fluxos de desenvolvimento onde dados estruturados externos são necessários. Isso potencializa aplicações baseadas em IA ao permitir que recuperem, consultem e raciocinem sobre informações atualizadas da Wikidata.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito no repositório ou documentação.

Lista de Ferramentas

  • search_entity(query: str)
    Busca um ID de entidade da Wikidata pela consulta fornecida.
  • search_property(query: str)
    Busca um ID de propriedade da Wikidata pela consulta fornecida.
  • get_properties(entity_id: str)
    Obtém as propriedades associadas a um determinado ID de entidade da Wikidata.
  • execute_sparql(sparql_query: str)
    Executa uma consulta SPARQL na Wikidata.
  • get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
    Recupera o rótulo e a descrição em inglês para um dado ID de entidade da Wikidata.

Casos de Uso deste Servidor MCP

  • Recuperação Semântica de Dados
    Use assistentes de IA para buscar entidades ou propriedades na Wikidata, fornecendo aos usuários IDs precisos para manipulação ou exploração adicional de dados.
  • Extração Automatizada de Metadados
    Extraia automaticamente rótulos e descrições de entidades da Wikidata, enriquecendo aplicações ou projetos orientados a dados com informações contextuais.
  • Execução Programática de Consultas SPARQL
    Permita que agentes baseados em LLM formulem e executem consultas SPARQL, tornando possível responder perguntas complexas ou obter conhecimento estruturado dinamicamente.
  • Exploração de Grafo de Conhecimento
    Permita que desenvolvedores explorem relações entre entidades e propriedades na Wikidata, apoiando pesquisas, análises de dados e fluxos de trabalho de dados ligados.
  • Recomendações Assistidas por IA
    Construa agentes de IA que recomendam itens (por exemplo, filmes de determinado diretor) combinando busca de entidades, recuperação de propriedades e execução de SPARQL.

Como configurar

Windsurf

  1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
  2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
  3. Adicione o Servidor MCP da Wikidata à configuração mcpServers usando um trecho JSON como abaixo.
  4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
  5. Verifique se o servidor aparece em suas integrações MCP.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Protegendo chaves de API (se necessário):

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "sua-chave-api"
    },
    "inputs": {
      "some_input": "value"
    }
  }
}

Claude

  1. Instale o Node.js se ainda não estiver instalado.
  2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
  3. Insira a seguinte configuração para o Servidor MCP da Wikidata.
  4. Salve e reinicie o Claude Desktop.
  5. Confirme que o servidor está acessível.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Protegendo chaves de API:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "sua-chave-api"
    }
  }
}

Cursor

  1. Instale o Node.js e certifique-se de que o Cursor suporta MCP.
  2. Edite seu arquivo de configuração do Cursor.
  3. Adicione a entrada do Servidor MCP da Wikidata como mostrado.
  4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
  5. Verifique se o servidor está listado.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Protegendo chaves de API:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "sua-chave-api"
    }
  }
}

Cline

  1. Certifique-se de que o Node.js está configurado.
  2. Atualize o arquivo de configuração do Cline com os detalhes do Servidor MCP.
  3. Adicione a configuração como abaixo.
  4. Salve e reinicie o Cline.
  5. Verifique a integração do servidor MCP.
"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Protegendo chaves de API:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "sua-chave-api"
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Fluxo MCP do FlowHunt

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "wikidata-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “wikidata-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.


Visão Geral

SeçãoDisponibilidadeDetalhes/Notas
Visão GeralVisão geral disponível em README.md
Lista de PromptsNenhum template de prompt encontrado
Lista de RecursosNenhum recurso explícito listado
Lista de FerramentasFerramentas detalhadas no README.md
Proteção de Chaves de APINenhuma exigência explícita de chave de API
Suporte a Amostragem (menos importante)Não mencionado

Nossa opinião

O Servidor MCP da Wikidata é uma implementação simples, mas eficaz, oferecendo diversas ferramentas úteis para interação com a Wikidata via MCP. No entanto, carece de documentação sobre templates de prompt, recursos e suporte a amostragem/roots, o que limita sua flexibilidade para integrações MCP mais avançadas ou padronizadas. A presença de licença, ferramentas claras e atualizações ativas fazem dele um ponto de partida sólido para casos de uso MCP focados na Wikidata.

Pontuação MCP

Possui uma LICENÇA✅ (MIT)
Possui ao menos uma ferramenta
Número de Forks5
Número de Stars18

Avaliação do Servidor MCP: 6/10
Funcionalidade central sólida, mas falta suporte a recursos/prompt MCP padrão e funcionalidades avançadas. Bom para casos de uso de integração direta com a Wikidata.

Perguntas frequentes

O que é o Servidor MCP da Wikidata?

O Servidor MCP da Wikidata é uma implementação do Model Context Protocol que conecta agentes e ferramentas de IA diretamente à API da Wikidata. Ele permite buscar entidades e propriedades, extrair metadados e executar consultas SPARQL para recuperação e enriquecimento avançados de dados semânticos.

Quais ferramentas o Servidor MCP da Wikidata oferece?

Você pode buscar IDs de entidades e propriedades, obter propriedades de entidades, extrair rótulos e descrições e executar consultas SPARQL—tudo por meio de interfaces de ferramentas MCP simples.

Como posso usar o Servidor MCP da Wikidata no FlowHunt?

Adicione o componente MCP ao seu fluxo, configure-o com os detalhes do seu Servidor MCP da Wikidata e conecte-o ao seu agente de IA. Isso permite que o agente utilize todas as ferramentas MCP da Wikidata em seus fluxos de trabalho.

É necessário uma chave de API para usar o Servidor MCP da Wikidata?

Na maioria das configurações comuns, não é necessária uma chave de API para acessar dados públicos da Wikidata. Se sua implantação exigir uma chave de API (por exemplo, para proxies ou uso avançado), você pode especificá-la na configuração de ambiente do servidor.

Quais são alguns casos de uso práticos?

Você pode utilizá-lo para recuperação de dados semânticos, enriquecimento de metadados, execução automatizada de consultas SPARQL, exploração de grafos de conhecimento e construção de recomendações baseadas em IA usando os dados estruturados da Wikidata.

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