Ontology MCP

Name: Ontology MCP
Author: bigdata-coss

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。

Ontology MCPの概要

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

モデルの変形	入力	出力	最適化目標
Gemini 2.5 Flash Preview `gemini-2.5-flash-preview-04-17`	オーディオ、画像、動画、テキスト	テキスト	適応的思考、コスト効率
Gemini 2.5 Pro プレビュー `gemini-2.5-pro-preview-03-25`	オーディオ、画像、動画、テキスト	テキスト	改善された思考と推論、マルチモーダル理解、高度なコーディング
Gemini 2.0 Flash `gemini-2.0-flash`	オーディオ、画像、動画、テキスト	テキスト、画像（実験用）、オーディオ（リリース予定）	次世代機能、スピード、思考、リアルタイムストリーミング、マルチモーダル生成
Gemini 2.0 Flash-Lite `gemini-2.0-flash-lite`	オーディオ、画像、動画、テキスト	テキスト	コスト効率と低遅延時間
Gemini 1.5 Flash `gemini-1.5-flash`	オーディオ、画像、動画、テキスト	テキスト	さまざまなタスクで迅速かつ汎用性の高いパフォーマンス
Gemini 1.5 Flash-8B `gemini-1.5-flash-8b`	オーディオ、画像、動画、テキスト	テキスト	大容量および低インテリジェンスタスク
Gemini 1.5 Pro `gemini-1.5-pro`	オーディオ、画像、動画、テキスト	テキスト	より多くの知能を必要とする複雑な推論作業
Gemini 挿入 `gemini-embedding-exp`	テキスト	テキスト埋め込み	テキスト文字列の関連性の測定
Imagen 3 `imagen-3.0-generate-002`	テキスト	イメージ	Googleの最も高度な画像生成モデル
Veo 2 `veo-2.0-generate-001`	テキスト、画像	動画	高精細動画を作成
Gemini 2.0 Flash リアルタイム `gemini-2.0-flash-live-001`	オーディオ、ビデオ、テキスト	テキスト、オーディオ	遅延時間の短い双方向音声と動画のやり取り

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。

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
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。

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
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": [] } } }