使用说明

项目简介

Wikidata MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，专注于提供对 Wikidata 知识库的访问能力。它通过 MCP 协议将 Wikidata 的数据和查询功能以标准化的方式暴露给 LLM 客户端，使得 LLM 可以方便地利用 Wikidata 的海量知识进行知识检索、问答、推理等任务。

主要功能点

实体和属性搜索: 允许 LLM 通过关键词搜索 Wikidata 中的实体 (事物、概念等) 和属性 (实体之间的关系)。
元数据获取: 提供获取 Wikidata 实体标签 (Label) 和描述 (Description) 的功能，支持多语言。
SPARQL 查询: 支持执行 SPARQL 查询语句，让 LLM 能够进行更复杂的 Wikidata 数据检索和分析。
MCP 协议标准: 完全遵循 MCP 协议，保证与任何兼容 MCP 协议的 LLM 客户端互操作。

安装步骤

安装 uv: 如果你的系统中还没有安装 'uv'，请先安装它。'uv' 是一个快速的 Python 包安装和管理工具，类似于 'pip' 和 'venv' 的结合。
```
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```

克隆仓库: 将 'mcp-wikidata' 仓库克隆到本地。

git clone https://github.com/zzaebok/mcp-wikidata.git
cd mcp-wikidata

安装依赖: 使用 'uv sync' 命令安装项目所需的 Python 依赖包。

uv sync
# 如果你想同时运行客户端示例，可以加上 --extra example 参数
# uv sync --extra example

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下信息才能连接到 Wikidata MCP Server。这些配置通常以 JSON 格式提供给客户端，例如 Langchain-MCP-adapters。

{
  "server_name": "Wikidata MCP Server",  // MCP 服务器的名称，用于标识和区分不同的服务器
  "command": "uv",                      // 启动服务器的命令，这里使用 uv 运行 Python 脚本
  "args": ["run", "src/server.py"]      // 启动命令的参数，指定 uv 运行 src 目录下的 server.py 文件
}

配置参数说明:

'"server_name"': 服务器的名称，可以自定义，用于在客户端识别服务器。
'"command"': 启动服务器的命令。这里 'uv' 假设 'uv' 命令在系统 PATH 环境变量中。如果不在，需要使用 'uv' 的完整路径。
'"args"': 命令的参数列表。
- '"run"': 'uv' 命令的子命令，用于运行 Python 脚本。
- '"src/server.py"': 要运行的 Python 服务器脚本的路径。请确保路径相对于客户端的运行环境是正确的。

基本使用方法

启动服务器: 在仓库根目录下，运行以下命令启动 Wikidata MCP Server。
```
uv run src/server.py
```
服务器将会在后台运行，并等待客户端连接。
运行客户端: 在另一个终端窗口中，运行客户端示例代码 (如果安装了 'example' 依赖)。客户端代码 'src/client.py' 演示了如何使用 'langchain-mcp-adapters' 连接到 MCP 服务器，并调用服务器提供的工具。
```
uv run src/client.py
```
客户端示例代码会向 LLM 提出一个关于电影导演的问题，LLM 将利用 Wikidata MCP Server 提供的工具搜索 Wikidata，并给出答案。

注意: 客户端示例 'src/client.py' 中 'os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"' 需要替换成你自己的 OpenAI API Key 才能正常运行 Langchain 相关的代码。

通过以上步骤，你就可以成功搭建并运行 Wikidata MCP Server，并使用兼容 MCP 协议的客户端 (如 'langchain-mcp-adapters') 来利用 Wikidata 的知识。

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