WordNet MCP 服务 について
WordNetを基盤とするMCPサーバーで、語彙の関係や定義を調べたいユーザーやLLM向けです。語の関係、定義、例文を取得できます。
主な機能
- 01同義語と反意語の検索
- 02上位語と下位語の検索
- 03定義と例文の取得
- 04単語情報の包括的な取得
活用シーン
- 01文章や翻訳で使う表現の検索
- 02概念の階層関係の確認
- 03単語の意味と例文の確認
MCP 対応
MCPクライアントにWordNetの語彙検索ツールを公開し、同義語、反意語、上位語、下位語、定義、例文を検索できます。
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。
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
WordNet MCP サーバー
WordNet をベースにした Model Context Protocol(MCP)サーバーの実装です。同義語、反義語、上位語、下位語、定義などを含む語彙検索機能を提供します。
プロジェクトのアドレス
GitHub: github.com/keepondream/wordnet-mcp-server
機能
- 単語の同義語を検索する
- 単語の反義語を検索する
- 単語の上位語(より一般的な概念)を検索する
- 単語の下位語(より具体的な概念)を検索する
- 単語の定義と例文を検索する
- 単語の総合情報を取得する
インストール
PyPI からインストールする
uv を使用したインストールを推奨します:
# 安装 wordnet-mcp-server
uvx wordnet-mcp-server
または、pip を使用します:
# 安装 wordnet-mcp-server
pip install wordnet-mcp-server
ソースコードからインストールする
# 克隆仓库
git clone https://github.com/keepondream/wordnet-mcp-server.git
cd wordnet-mcp-server
# 安装依赖和项目
uv pip install -e .
使用方法
直接実行する
インストール後、コマンドラインからサービスを直接実行できます:
# 使用入口点运行
wordnet-mcp
# 或者使用 Python 模块运行
python -m wordnet_mcp_server
MCP クライアントでサービスを設定する
方法 1:uvx コマンドを直接使用する(推奨)
サービスが PyPI に公開された後は、uvx コマンドを使って直接設定できます(最も簡単な方法です):
{
"mcpServers": {
"wordnet": {
"command": "python3",
"type": "stdio",
"args": ["-m", "wordnet_mcp_server"]
}
}
}
方法 2:Python インタープリターとモジュールパスを指定する
{
"mcpServers": {
"WordNet MCP": {
"command": "python3",
"type": "stdio",
"args": ["-m", "wordnet_mcp_server"]
}
}
}
Cursor に MCP サービスを追加する
- Cursor に MCP サービスをインストールします
- WordNet MCP サービスを追加します(上記の設定方法のいずれかを使用します)
- 使用時に、必要な機能を選択して呼び出すことができます
使用例
コード例
# 查询单词 "happy" 的同义词
get_synonyms("happy")
# 查询单词 "happy" 的反义词
get_antonyms("happy")
# 获取单词 "happy" 的所有相关信息
get_word_info("happy")
LLM との会話での使用例
MCP サービスを設定すると、Claude、GPT などの MCP に対応した LLM との会話で、これらのツールを使用できます。会話の例を以下に示します:
例 1:単語の同義語を検索する
ユーザー: 「improve」の同義語を調べてください。
LLM: WordNet ツールを使って、「improve」の同義語を検索します。
[LLM が get_synonyms ツールを呼び出す]
「improve」の同義語には、次のものがあります:
- enhance
- ameliorate
- better
- meliorate
- advance
- improve upon
- improve on ...
例 2:単語の反義語を取得する
ユーザー: 「success」の反義語にはどのようなものがありますか?
LLM: 「success」の反義語を検索します。
[LLM が get_antonyms ツールを呼び出す]
「success」の反義語には、次のものがあります:
- failure
- unsuccess ...
例 3:概念の階層関係を理解する
ユーザー: 生物分類における「dog」の上位概念と下位概念を知りたいです。
LLM: 「dog」の上位語(より一般的な概念)と下位語(より具体的な概念)をそれぞれ検索します。
[LLM が get_hypernyms と get_hyponyms ツールを呼び出す]
「dog」の上位概念には、次のものがあります:
- canine
- domestic animal
- carnivore
- mammal ...
「dog」の下位概念には、次のものがあります:
- puppy
- pooch`
- hound
- poodle
- terrier
- retriever ...
例 4:総合情報を検索する
ユーザー: 「time」という単語のさまざまな意味を詳しく説明してください。
LLM: 「time」の総合情報を検索します。
[LLM が get_word_info ツールを呼び出す]
「time」の情報は次のとおりです:
同義語:
- time period
- period of time
- period ...
定義:
- 出来事が一見不可逆的な順序で発生する、空間を持たない連続体
- 期間を表す量
- ある出来事または機会 ...
例文:
- "they were living in a time of great social change"
- "he was a great actor in his time" ...
開発
開発用依存関係をインストールする
# 安装开发依赖
uv pip install -e ".[dev]"
Makefile を使用する
プロジェクトには Makefile が用意されており、開発やリリースの作業を簡単に行えます:
# 递增版本号
make bump-version
# 构建包
make build
# 发布到PyPI
make publish
# 本地安装
make install
# 运行测试
make test
# 清理构建文件
make clean
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。