维基百科 MCP 服务器
模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于从维基百科检索信息,为大型语言模型 (LLM) 提供上下文。该工具可帮助 AI 助手从维基百科获取事实信息,从而将其响应建立在可靠来源的基础上。
概述
维基百科 MCP 服务器通过标准化的模型上下文协议 (MCP) 接口提供对维基百科信息的实时访问。这使得 LLM 能够直接从维基百科检索准确且最新的信息,从而增强其响应能力。
已验证

特征
搜索维基百科:查找符合特定查询的文章
检索文章内容:获取包含所有信息的全文
文章摘要:获取文章的简明摘要
章节提取:从文章中检索特定章节
链接发现:在文章中查找相关主题的链接
相关主题:发现与特定文章相关的主题
多语言支持:以不同语言访问维基百科
安装
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 wikipedia-mcp:
使用 pipx(推荐)
使用虚拟环境
从源头
用法
运行服务器
Claude Desktop 的配置
将以下内容添加到您的 Claude Desktop 配置文件中:
配置文件的位置:
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.jsonLinux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
可用的 MCP 工具
Wikipedia MCP 服务器为 LLM 与 Wikipedia 交互提供了以下工具:
search_wikipedia
在维基百科中搜索与查询匹配的文章。
参数:
query(字符串):搜索词limit(整数,可选):返回的最大结果数(默认值:10)
返回:
包含标题、摘要和元数据的搜索结果列表
get_article
获取维基百科文章的完整内容。
参数:
title(字符串):维基百科文章的标题
返回:
文章内容包括正文、摘要、章节、链接和类别
get_summary
获取维基百科文章的简明摘要。
参数:
title(字符串):维基百科文章的标题
返回:
文章的文字摘要
get_sections
获取维基百科文章的各个部分。
参数:
title(字符串):维基百科文章的标题
返回:
文章章节及其内容的结构化列表
get_links
获取维基百科文章中包含的链接。
参数:
title(字符串):维基百科文章的标题
返回:
其他维基百科文章的链接列表
get_related_topics
根据链接和类别获取与维基百科文章相关的主题。
参数:
title(字符串):维基百科文章的标题limit(整数,可选):相关主题的最大数量(默认值:10)
返回:
相关主题及相关信息列表
示例提示
一旦服务器运行并使用 Claude Desktop 配置,您可以使用如下提示:
“使用维基百科信息告诉我有关量子计算的信息。”
“根据维基百科总结人工智能的历史。”
“维基百科对气候变化是怎么说的?”
“查找与机器学习相关的维基百科文章。”
“从维基百科中获取有关神经网络的文章的介绍部分。”
MCP 资源
该服务器还提供 MCP 资源(类似于 HTTP 端点,但用于 MCP):
search/{query}:在维基百科中搜索与查询匹配的文章article/{title}:获取维基百科文章的完整内容summary/{title}:获取维基百科文章的摘要sections/{title}:获取维基百科文章的章节links/{title}:获取维基百科文章中的链接
发展
本地开发设置
项目结构
wikipedia_mcp/:主包__main__.py:包的入口点server.py:MCP 服务器实现wikipedia_client.py:维基百科 API 客户端api/:API 实现core/:核心功能utils/:实用函数
故障排除
常见问题
连接错误:确保 claude_desktop_config.json 中的命令正确
未找到文章:检查文章标题的准确拼写
速率限制:维基百科 API 有速率限制;考虑在请求之间增加延迟
大型文章:一些维基百科文章非常大,可能会超出令牌限制
理解模型上下文协议(MCP)
模型上下文协议 (MCP) 并非传统的 HTTP API,而是一种用于 LLM 与外部工具之间通信的专用协议。主要特点:
使用 stdio(标准输入/输出)或 SSE(服务器发送事件)进行通信
专为AI模型交互而设计
提供工具、资源和提示的标准化格式
直接与 Claude 和其他 MCP 兼容的 AI 系统集成
Claude Desktop 充当 MCP 客户端,而该服务器提供 Claude 可以用来访问维基百科信息的工具和资源。
贡献
欢迎贡献!请参阅CONTRIBUTING.md获取相关指南。
执照
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅LICENSE文件。
与作者联系
🌐 投资组合: ravikumar-dev.me
📝 博客: Medium
💼 LinkedIn: in/ravi-kumar-e
🐦推特: @Ravikumar_d3v
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