Rijksmuseum MCP Server について
Rijksmuseum MCP Server は、自然言語を通じて AI モデルがライクスミュージアムのコレクションを照会できる MCP サーバーです。作品の検索、詳細確認、比較を行いたいユーザー向けです。
主な機能
- 01アーティスト、種類、素材による作品検索
- 02作品の詳細情報の取得
- 03ディープズームに対応した高解像度画像の取得
- 04ユーザー作成のコレクションの閲覧
- 05アーティストの作品年表の生成
活用シーン
- 01特定のアーティストや時代の絵画の検索
- 02作品の寸法、素材、来歴の確認
- 03アーティストの制作活動を時系列で確認
MCP 対応
ライクスミュージアムのコレクション機能を、作品検索、詳細取得、画像取得などのツールとして MCP クライアントに提供する MCP サーバーです。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
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Rijksmuseum MCP サーバー
自然言語でのやり取りを通じて、Rijksmuseum のコレクションにアクセスできる Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このサーバーを使うと、AI モデルで Rijksmuseum の美術作品やコレクションを探索、分析し、操作できます。
機能
このサーバーでは、Rijksmuseum のコレクションを操作するための複数のツールを利用できます。
1. 美術作品の検索(search_artwork)
次のようなさまざまな条件を使って、美術作品を検索、絞り込みできます。
- テキスト検索
- 作家名
- 美術作品の種類
- 素材と技法
- 時代
- 色
- その他
2. 美術作品の詳細(get_artwork_details)
特定の美術作品に関する次のような包括的な情報を取得できます。
- 基本情報(タイトル、作家、制作日)
- 物理的な特性
- 歴史的背景
- 視覚情報
- 学芸員による情報
- 展示履歴
3. 高解像度画像(get_artwork_image)
ディープズーム機能を使って、高解像度の画像データにアクセスできます。
- 複数のズームレベル
- タイルベースの画像読み込み
- フル解像度対応
- 位置情報
4. ユーザーコレクション(get_user_sets と get_user_set_details)
ユーザーが作成したコレクションを探索できます。
- キュレーションされたセットを閲覧
- テーマ別のグループを表示
- コレクションの傾向を分析
- セットの詳細情報にアクセス
5. 画像の表示(open_image_in_browser)
美術作品の画像をブラウザーで直接開き、詳細に閲覧できます。
6. 作家の年表(get_artist_timeline)
作家の作品を時系列でまとめた年表を作成できます。
- 作風の変化を追跡
- 時代や様式を分析
- キャリアの変遷を調査
使用例
このサーバーを使うとき、AI に尋ねられる質問の例を紹介します。
美術作品の探索
"Show me all paintings by Rembrandt from the 1640s"
"Find artworks that prominently feature the color blue"
"What are the most famous masterpieces in the collection?"
"Search for still life paintings from the Dutch Golden Age"
美術作品の分析
"Tell me everything about The Night Watch"
"What are the dimensions and materials used in Van Gogh's Self Portrait?"
"Show me high-resolution details of the brushwork in Vermeer's The Milkmaid"
"Compare the colors used in different versions of The Potato Eaters"
作家の調査
"Create a timeline of Rembrandt's self-portraits"
"How did Van Gogh's use of color evolve throughout his career?"
"Show me all works by Frans Hals in chronological order"
"What techniques did Jan Steen use in his paintings?"
テーマの探索
"Find all artworks depicting biblical scenes"
"Show me paintings of Amsterdam in the 17th century"
"What artworks feature flowers or still life arrangements?"
"Find portraits that include musical instruments"
コレクションの分析
"Show me the most popular user-curated collections"
"Find sets that focus on landscape paintings"
"What are the recent additions to the museum's collection?"
"Show me collections featuring works from multiple artists"
視覚的な詳細
"Let me examine the details in the background of The Night Watch"
"Show me a close-up of the jewelry in Girl with a Pearl Earring"
"Can you display the highest resolution version of The Jewish Bride?"
"I want to study the facial expressions in The Syndics"
はじめに
このサーバーは、次の2つの方法でインストールできます。
1. NPM パッケージを使って Claude Desktop にインストールする
Claude の設定ファイル(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)を更新します。
{
"mcpServers": {
"rijksmuseum-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-server-rijksmuseum"
],
"env": {
"RIJKSMUSEUM_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
API キーはRijksmuseum API Portalから取得できます。
2. ソースからインストールする
- このリポジトリをクローンします
- 依存関係をインストールします。
npm install - 環境変数ファイルのサンプルをコピーします。
cp .env.example .env .envファイルに Rijksmuseum API キーを追加します。RIJKSMUSEUM_API_KEY=your_api_key_here- Claude の設定ファイルを更新します。
{ "mcpServers": { "rijksmuseum-server": { "command": "node", "args": [ "/path/to/rijksmuseum-server/build/index.js" ], "env": { "RIJKSMUSEUM_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }
次の点を確認してください。
/path/to/rijksmuseum-serverをインストール先の実際のパスに置き換えるenvセクションに Rijksmuseum API キーを追加する
設定を更新したら、変更を反映するために Claude Desktop を再起動します。
設定
サーバーは環境変数で設定できます。
RIJKSMUSEUM_API_KEY:Rijksmuseum API キー(必須)PORT:サーバーのポート(デフォルト:3000)LOG_LEVEL:ログレベル(デフォルト:'info')
API ドキュメント
このサーバーが使用する Rijksmuseum API のエンドポイントに関する詳細は、次をご覧ください。 Rijksmuseum API ドキュメント
貢献
貢献を歓迎します。プルリクエストの送信や、バグおよび機能リクエストに関するイシューの作成をお気軽にどうぞ。
ライセンス
このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。
コメント
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。