Ontology MCP

Ontology MCPは、GraphDBのSPARQLエンドポイントとOllamaモデルをClaudeに関連付けるModel Context Protocol（MCP）サーバーです。このツールを使用すると、Claudeはオントロジーデータを照会および操作し、さまざまなAIモデルを活用できます。

主な機能

SPARQL関連機能

• SPARQLクエリの実行（ mcp_sparql_execute_query ）

• SPARQLアップデートクエリの実行（ mcp_sparql_update ）

• リポジトリリストの検索（ mcp_sparql_list_repositories ）

• グラフリストの照会（ mcp_sparql_list_graphs ）

• リソース情報の検索（ mcp_sparql_get_resource_info ）

Ollamaモデル関連機能

• モデルの実行（ mcp_ollama_run ）

• モデル情報を確認する（ mcp_ollama_show ）

• モデルのダウンロード（ mcp_ollama_pull ）

• モデルリストの照会（ mcp_ollama_list ）

• モデルの削除（ mcp_ollama_rm ）

• チャット完了（ mcp_ollama_chat_completion ）

• コンテナの状態を確認する（ mcp_ollama_status ）

OpenAI関連機能

• チャット完了（ mcp_openai_chat ）

• 画像の生成（ mcp_openai_image ）

• テキスト - 音声変換（ mcp_openai_tts ）

• 音声 - テキスト変換（ mcp_openai_transcribe ）

• 埋め込み生成（ mcp_openai_embedding ）

Google Gemini 関連機能

• テキスト生成（ mcp_gemini_generate_text ）

• チャット完了（ mcp_gemini_chat_completion ）

• モデルリストの照会（ mcp_gemini_list_models ）

• ~~イメージ生成 ( mcp_gemini_generate_images ) - Imagen モデルの活用~~ (現在無効)

• ~~ビデオ生成 ( mcp_gemini_generate_videos ) - Veo モデル活用~~ (現在無効)

• ~~マルチモーダルコンテンツの生成 ( mcp_gemini_generate_multimodal_content )~~ (現在無効)

注：Geminiの画像生成、ビデオ生成、およびマルチモーダルコンテンツ生成機能は、現在API互換性の問題により無効になっています。

サポートするGeminiモデル

HTTPリクエスト機能

• HTTPリクエストの実行（ mcp_http_request ） - GET、POST、PUT、DELETEなど、さまざまなHTTPメソッドを使用して外部APIと通信する

Related MCP server: terraform-cloud-mcp

始める

1. リポジトリクローン

git clone https://github.com/bigdata-coss/agent_mcp.git
cd agent_mcp

2. GraphDB Dockerコンテナの実行

プロジェクトのルートディレクトリで次のコマンドを実行してGraphDBサーバーを起動します。

docker-compose up -d

GraphDB Web インタフェースはhttp://localhost:7200で実行されます。

3. MCP サーバーの構築と実行

# 의존성 설치
npm install

# 프로젝트 빌드
npm run build

# 서버 실행 (테스트용, Claude Desktop에서는 필요 없음)
node build/index.js

4. RDFデータのインポート

GraphDB Webインタフェース（ http://localhost:7200 ）にアクセスして、次の手順を実行します。

1. リポジトリの作成：

   • 「Setup」→「Repositories」→「Create new repository」

   • Repository ID: schemaorg-current-https (または希望する名前)

   • Repository title: "Schema.org"

   • 「Create」をクリック

2. サンプルデータのインポート：

   • 作成したリポジトリを選択

   • 「Import」→「RDF」→「Upload RDF files」

   • importsディレクトリのサンプルファイルのアップロード（例： imports/example.ttl ）

   • 「インポート」をクリック

注: プロジェクトには、 importsディレクトリにサンプル RDF ファイルが含まれています。

5. Claude Desktopの設定

Claude DesktopでOntology MCPを使用するには、MCP設定ファイルを更新する必要があります。

1. Claude Desktop設定ファイルを開く：

   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

   • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

2. 次の設定を追加：

{
  "mcpServers": {
    "a2a-ontology-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["E:\\codes\\a2a_mcp\\build"],
      "env": {
        "SPARQL_ENDPOINT": "http://localhost:7200",
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key",
        "GEMINI_API_KEY" : "your-api-key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

重要： `args'のパスをプロジェクトビルドディレクトリの実際の絶対パスに変更してください。

3. Claude Desktopの再起動

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されます。詳細については、 LICENSEファイルを参照してください。