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A Model Context Protocol Server for the UK Science Museum Group API

A Model Context Protocol Server for the UK Science Museum Group API

本地服务
github.com/opensourcedev90s开发工具122 周前更新

关于 A Model Context Protocol Server for the UK Science Museum Group API

这是一个 Python MCP 服务,可让大模型获取英国科学博物馆集团的数据,面向 Claude Desktop 用户,并连接该集团的藏品 API。

主要功能

  1. 01获取博物馆集团数据
  2. 02通过 Claude Desktop 连接
  3. 03基于 Python 的 MCP 服务

适用场景

  1. 01检索博物馆藏品信息
  2. 02向大模型查询科学博物馆集团数据

MCP 相关

它向 MCP 客户端开放英国科学博物馆集团数据,使大模型能够从藏品 API 获取信息。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

面向 UK Science Museum Group API 的 Model Context Protocol 服务

这是一个 Python MCP (https://modelcontextprotocol.io/introduction) 服务,可让你的大模型从 UK Science Museum Group 获取数据。相关信息见 https://github.com/TheScienceMuseum/collectionsonline/wiki/Collections-Online-API#get-search。

目前支持 macOS 和 Windows 版 Claude Desktop。

与 Claude Desktop 集成

本指南假设你在 macOS 上使用 Homebrew 管理软件包。

下载 Claude Desktop。

macOS:

brew install --cask claude

Windows: https://claude.com/download

你只需要安装 UV(一款 Python 软件包/项目管理器),然后修改 Claude Desktop 设置以添加此 MCP。

对于 macOS:

brew install uv

对于 Windows:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

或使用 winget:

winget install --id=astral-sh.uv  -e

其他安装方式见 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation。

要配置 Claude Desktop,请前往 Claude Desktop 的设置 -> Developer,编辑配置。

这将创建一个配置文件:

macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

打开此文件,并将以下 JSON 片段作为顶层键添加到现有 JSON 配置中:


"mcpServers": {
    "scienceMuseum": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "science-museum-mcp"
      ]
    }
}

关闭并重新打开 Claude Desktop 后,MCP 服务应该就会启动。按下 Claude 提示词输入框中的“+”图标并查看连接器,即可确认是否启动。“scienceMuseum”连接器应处于已启用状态。

现在可以向 Claude 提问。例如:

2025 年 4 月 15 日 19:43:05 的截图

Anthropic 关于此步骤的说明见此处 - https://modelcontextprotocol.info/docs/quickstart/user/。

开发

本节面向希望为代码库做出贡献的任何人。

设置并安装依赖项

克隆此代码库。

本项目配置为使用 uv(安装链接:https://docs.astral.sh/uv/#installation)管理依赖项并进行构建。 它使用 npx(安装链接:https://www.npmjs.com/package/npx)运行 MCP 检查器。

使用以下命令创建虚拟环境

uv venv

并使用以下命令安装依赖项

uv pip install -r pyproject.toml

使用以下命令运行检查器

./inspector.sh

检查器应输出用于访问其界面的 localhost URL。

运行单元测试

source .venv/bin/activate
pytest

发布

目前这是我可以手动完成的流程。如果项目今后有进一步开发,我会将其改为 Github action。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。