Ontology MCP

Name: Ontology MCP
Author: bigdata-coss

Ontology MCP는 GraphDB의 SPARQL 엔드포인트와 Ollama 모델을 Claude와 연결하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 이 도구를 사용하면 Claude가 온톨로지 데이터를 쿼리하고 조작하며, 다양한 AI 모델을 활용할 수 있습니다.

Ontology MCP 개요

주요 기능

SPARQL 관련 기능

SPARQL 쿼리 실행 (mcp_sparql_execute_query)
SPARQL 업데이트 쿼리 실행 (mcp_sparql_update)
리포지토리 목록 조회 (mcp_sparql_list_repositories)
그래프 목록 조회 (mcp_sparql_list_graphs)
리소스 정보 조회 (mcp_sparql_get_resource_info)

Ollama 모델 관련 기능

모델 실행 (mcp_ollama_run)
모델 정보 확인 (mcp_ollama_show)
모델 다운로드 (mcp_ollama_pull)
모델 목록 조회 (mcp_ollama_list)
모델 삭제 (mcp_ollama_rm)
채팅 완성 (mcp_ollama_chat_completion)
컨테이너 상태 확인 (mcp_ollama_status)

OpenAI 관련 기능

채팅 완성 (mcp_openai_chat)
이미지 생성 (mcp_openai_image)
텍스트-음성 변환 (mcp_openai_tts)
음성-텍스트 변환 (mcp_openai_transcribe)
임베딩 생성 (mcp_openai_embedding)

Google Gemini 관련 기능

텍스트 생성 (mcp_gemini_generate_text)
채팅 완성 (mcp_gemini_chat_completion)
모델 목록 조회 (mcp_gemini_list_models)
~~이미지 생성 (~~ (현재 비활성화)
~~비디오 생성 (~~ (현재 비활성화)
~~멀티모달 콘텐츠 생성 (~~ (현재 비활성화)

참고: Gemini의 이미지 생성, 비디오 생성 및 멀티모달 콘텐츠 생성 기능은 현재 API 호환성 문제로 인해 비활성화되어 있습니다.

지원하는 Gemini 모델

모델 변형	입력	출력	최적화 목표
Gemini 2.5 Flash Preview `gemini-2.5-flash-preview-04-17`	오디오, 이미지, 동영상, 텍스트	텍스트	적응적 사고, 비용 효율성
Gemini 2.5 Pro 미리보기 `gemini-2.5-pro-preview-03-25`	오디오, 이미지, 동영상, 텍스트	텍스트	향상된 사고 및 추론, 멀티모달 이해, 고급 코딩
Gemini 2.0 Flash `gemini-2.0-flash`	오디오, 이미지, 동영상, 텍스트	텍스트, 이미지 (실험용), 오디오 (출시 예정)	차세대 기능, 속도, 사고, 실시간 스트리밍, 멀티모달 생성
Gemini 2.0 Flash-Lite `gemini-2.0-flash-lite`	오디오, 이미지, 동영상, 텍스트	텍스트	비용 효율성 및 낮은 지연 시간
Gemini 1.5 Flash `gemini-1.5-flash`	오디오, 이미지, 동영상, 텍스트	텍스트	다양한 작업에서 빠르고 다재다능한 성능
Gemini 1.5 Flash-8B `gemini-1.5-flash-8b`	오디오, 이미지, 동영상, 텍스트	텍스트	대용량 및 낮은 인텔리전스 태스크
Gemini 1.5 Pro `gemini-1.5-pro`	오디오, 이미지, 동영상, 텍스트	텍스트	더 많은 지능이 필요한 복잡한 추론 작업
Gemini 삽입 `gemini-embedding-exp`	텍스트	텍스트 임베딩	텍스트 문자열의 관련성 측정
Imagen 3 `imagen-3.0-generate-002`	텍스트	이미지	Google의 가장 고급 이미지 생성 모델
Veo 2 `veo-2.0-generate-001`	텍스트, 이미지	동영상	고화질 동영상 생성
Gemini 2.0 Flash 실시간 `gemini-2.0-flash-live-001`	오디오, 동영상, 텍스트	텍스트, 오디오	지연 시간이 짧은 양방향 음성 및 동영상 상호작용

HTTP 요청 기능

HTTP 요청 실행 (mcp_http_request) - GET, POST, PUT, DELETE 등 다양한 HTTP 메서드를 사용하여 외부 API와 통신

Related MCP server: terraform-cloud-mcp

시작하기

1. 저장소 클론

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

2. GraphDB Docker 컨테이너 실행

프로젝트 루트 디렉토리에서 다음 명령어를 실행하여 GraphDB 서버를 시작합니다:

docker-compose up -d

GraphDB 웹 인터페이스가 http://localhost:7200에서 실행됩니다.

3. MCP 서버 빌드 및 실행

# 의존성 설치 npm install # 프로젝트 빌드 npm run build # 서버 실행 (테스트용, Claude Desktop에서는 필요 없음) node build/index.js

4. RDF 데이터 가져오기

GraphDB 웹 인터페이스(http://localhost:7200)에 접속하여 다음 단계를 수행합니다:

리포지토리 생성:
- "Setup" → "Repositories" → "Create new repository"
- Repository ID: schemaorg-current-https (또는 원하는 이름)
- Repository title: "Schema.org"
- "Create" 클릭
예제 데이터 가져오기:
- 생성한 리포지토리를 선택
- "Import" → "RDF" → "Upload RDF files"
- imports 디렉토리의 예제 파일 업로드 (예: imports/example.ttl)
- "Import" 클릭

참고: 프로젝트에는 imports 디렉토리에 예제 RDF 파일이 포함되어 있습니다.

5. Claude Desktop 설정

Claude Desktop에서 Ontology MCP를 사용하려면 MCP 설정 파일을 업데이트해야 합니다:

Claude Desktop 설정 파일 열기:
- Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
다음 설정 추가:

{ "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": [] } } }