A Model Context Protocol Server for the UK Science Museum Group API について
英国Science Museum GroupのデータをLLMが取得できるPython製MCPサーバーです。Claude Desktop向けに、同グループのコレクションAPIへの接続を提供します。
主な機能
- 01博物館グループのデータ取得
- 02Claude Desktop経由の接続
- 03Python製MCPサーバー
活用シーン
- 01博物館コレクション情報の取得
- 02Science Museum GroupのデータをLLMに問い合わせ
MCP 対応
MCPクライアントに英国Science Museum Groupのデータへのアクセスを提供し、LLMがコレクションAPIから情報を取得できるようにします。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
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
UK Science Museum Group API 用 Model Context Protocol サーバー
このプロジェクトは、LLM が UK Science Museum Group からデータを取得できるようにする Python 製 MCP(https://modelcontextprotocol.io/introduction)サーバーです。情報は https://github.com/TheScienceMuseum/collectionsonline/wiki/Collections-Online-API#get-search で確認できます。
現在、MacOS および Windows 版の Claude Desktop でサポートされています。
Claude Desktop との統合
このガイドでは、パッケージ管理に MacOS の Homebrew を使用していることを前提とします。
Claude Desktop をダウンロードします。
MacOS:
brew install --cask claude
Windows: https://claude.com/download
必要なのは、Python のパッケージ/プロジェクトマネージャーである UV をインストールし、Claude Desktop の設定を変更してこの MCP を追加することだけです。
MacOS の場合:
brew install uv
Windows の場合:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
または winget を使用する場合:
winget install --id=astral-sh.uv -e
その他のインストール方法については、https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation をご覧ください。
Claude Desktop を設定するには、Claude Desktop の「設定」->「開発者」に移動し、設定ファイルを編集します。
次の場所に設定ファイルが作成されます。
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
このファイルを開き、次の JSON の内容を既存の JSON 設定のトップレベルキーとして追加します。
"mcpServers": {
"scienceMuseum": {
"command": "uvx",
"args": [
"science-museum-mcp"
]
}
}
Claude Desktop を終了して再起動すると、MCP サーバーが起動します。「+」アイコンを押して「コネクター」を表示すると、起動を確認できます。「scienceMuseum」コネクターが有効になっているはずです。
これで Claude にクエリを送信できます。例:
この手順に関する Anthropic 独自の説明はこちらです - https://modelcontextprotocol.info/docs/quickstart/user/。
開発
このセクションは、コードベースへの貢献を希望する方を対象としています。
依存関係のセットアップとインストール
リポジトリをクローンします。
このプロジェクトでは、依存関係の管理とビルドに uv(インストールリンク:https://docs.astral.sh/uv/#installation)を使用するよう設定されています。 MCP インスペクターの実行には npx(インストールリンク:https://www.npmjs.com/package/npx)を使用します。
次のコマンドで仮想環境を作成します。
uv venv
次のコマンドで依存関係をインストールします。
uv pip install -r pyproject.toml
次のコマンドでインスペクターを実行します。
./inspector.sh
インスペクターには、UI にアクセスするための localhost URL が出力されます。
単体テストの実行
source .venv/bin/activate
pytest
公開
現在は、私が手動で行えるプロセスです。今後このプロジェクトが開発される場合は、GitHub Action に変更する予定です。
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。