mcpField
D
Dbpedia

Dbpedia

リモート
pipeworx.ioメモリ・ナレッジ13 日前に更新
リポジトリ公式サイト

Dbpedia について

Dbpediaは、Wikipedia由来の構造化データを検索・照会するMCPサーバーです。キー不要のLookupとSPARQLを備え、単体またはPipeworxゲートウェイ経由で利用できます。

主な機能

  1. 01DBpedia Lookupによるエンティティ検索
  2. 02SPARQLエンドポイントへのクエリ
  3. 03リソースのトリプル取得
  4. 04トピックの概要取得

活用シーン

  1. 01知識エンティティの検索と特定
  2. 02エンティティ間の構造化された関係の照会
  3. 03トピックの多言語概要の取得

MCP 対応

MCPクライアントにLookup検索、SPARQL、リソースのトリプル取得、トピック概要取得のツールを提供します。stdio経由のローカル実行とPipeworxゲートウェイ経由の接続に対応します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://gateway.pipeworx.io/dbpedia/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

45
パラメーター型必須説明
qstringいいえquestion の別名。
askstringいいえquestion の別名。
textstringいいえquestion の別名。
inputstringいいえquestion の別名。
packsarrayいいえ任意。ルーティング対象をこれらのパックスラッグに限定します(例:["sec-form-d","sec-13f"])。その場合、ルーターは該当パック内のツールのみを選択します。省略すると、デフォルトの全カタログへのルーティングになります。スラッグは list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory から取得できます。リストにない、または不明なスラッグは無視され、_meta.pack_scope.ignored に記載されます。該当するスラッグが 1 つもない場合は、カタログ全体にルーティングし、_meta.pack_scope.full_catalog:true を設定します(空の回答にはなりません)。
querystringいいえquestion の別名。
promptstringいいえquestion の別名。
messagestringいいえquestion の別名。
questionstringはい自然言語での質問またはリクエスト。query、q、prompt、text、input、ask、message をエイリアスとして使用できます。

詳細

@pipeworx/dbpedia

DBpedia MCP — Wikipedia から抽出された構造化ナレッジ。SPARQL エンドポイントと Lookup 検索を利用できます。キーは不要です。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを 1878 以上のライブデータソースに接続する MCP ゲートウェイです。これは独立した非公式の統合であり、上流プロバイダーとは提携、承認、公開のいずれもされていません。

ツール

  • lookup(query, max_results?, type?) — DBpedia Lookup 検索(エンティティ解決に適しています)
  • sparql(query, format?) — DBpedia SPARQL エンドポイント
  • resource(uri) — DBpedia リソースに関するすべてのトリプルを取得します
  • abstract(label, lang?) — トピックの英語または外国語の概要を取得します

データソース

  • Lookup:https://lookup.dbpedia.org/api/
  • SPARQL:https://dbpedia.org/sparql
  • Linked Data:https://dbpedia.org/resource/<Label>

クイックスタート

MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "dbpedia": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/dbpedia/mcp"
    }
  }
}
このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/dbpedia/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、共有 Pipeworx メタツール(ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall、その他ゲートウェイ全体で利用できるツール群)を返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。単一パックのエンドポイントには現在、パック独自のツールとともに、共有ツールが約 30 個表示されます。接続の initialize レスポンスには正確なスコープが示されており、その日の状況を知るための確かな情報源となります。

これは意図的な仕様であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、このパックでは対応していない質問にも、カタログ全体にルーティングする ask_pipeworx を介して回答できます。そのため、MCP サーバーをもう 1 つ追加する必要はありません。現在、メタツールを含めずにパックのエンドポイントをマウントする方法はありません。追加のスキーマによるコンテキストのコストがルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度接続してください。

また、フル Pipeworx ゲートウェイに接続すると、このパックだけでなく、すべてのパックのツールが直接一覧表示されます。

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらの URL も同じゲートウェイと同じ 1878 以上のデータソースに接続します。異なるのは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらからでも ask_pipeworx を使ってすべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントがない場合:HTTP で呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/dbpedia_lookup \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"query":"Albert Einstein"}'

最初の呼び出しにアカウントは不要です。任意のツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/dbpedia_lookup を実行します。ツールを検索するには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を実行します。

スタンドアロン(ゲートウェイアカウント不要)

このパッケージはローカルの stdio MCP サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントは不要で、ゲートウェイとの往復通信もありません。

{
  "mcpServers": {
    "dbpedia": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-dbpedia"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動を確認します。

npx -y @pipeworx/mcp-dbpedia

stdin/stdout 経由で MCP をやり取りし、このパックのツールのみについて initialize/tools/list/tools/call に応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共有メタツールは含まれません。同じデータソースとツールを利用できますが、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx を使う

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。この方法は、上記のパックエンドポイントだけでなく、フルゲートウェイでも利用できます。

ask_pipeworx({ question: "your question about Dbpedia data" })

ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動的に入力します。

詳細

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。