Онтология MCP

Ontology MCP — это сервер протокола контекста модели (MCP), который подключает конечные точки SPARQL GraphDB и модели Ollama к Claude. Этот инструмент позволяет Клоду запрашивать и обрабатывать данные онтологии, а также использовать различные модели ИИ.

Основные характеристики

Функции, связанные со SPARQL

• Выполнить запрос SPARQL ( mcp_sparql_execute_query )

• Выполнить запрос на обновление SPARQL ( mcp_sparql_update )

• Список репозиториев ( mcp_sparql_list_repositories )

• Запрос списка графов ( mcp_sparql_list_graphs )

• Получить информацию о ресурсе ( mcp_sparql_get_resource_info )

Особенности, связанные с моделью Ollama

• Запустить модель ( mcp_ollama_run )

• Проверить информацию о модели ( mcp_ollama_show )

• Скачать модель ( mcp_ollama_pull )

• Получить список моделей ( mcp_ollama_list )

• Удалить модель ( mcp_ollama_rm )

• Завершение чата ( mcp_ollama_chat_completion )

• Проверить статус контейнера ( mcp_ollama_status )

Функции, связанные с OpenAI

• Чат завершен ( mcp_openai_chat )

• Создать изображение ( mcp_openai_image )

• Преобразование текста в речь ( mcp_openai_tts )

• Преобразование речи в текст ( mcp_openai_transcribe )

• Сгенерировать встраивание ( mcp_openai_embedding )

Функции, связанные с Google Gemini

• Сгенерировать текст ( mcp_gemini_generate_text )

• Завершение чата ( mcp_gemini_chat_completion )

• Получить список моделей ( mcp_gemini_list_models )

• ~~Создание изображений ( mcp_gemini_generate_images ) - с использованием модели Imagen~~ (в настоящее время отключено)

• ~~Создание видео ( mcp_gemini_generate_videos ) - Использование моделей Veo~~ (в настоящее время отключено)

• ~~Создание мультимодального контента ( mcp_gemini_generate_multimodal_content )~~ (в настоящее время отключено)

Примечание : функции создания изображений, видео и мультимодального контента Gemini в настоящее время отключены из-за проблем совместимости API.

Поддерживаемые модели Gemini

Функции HTTP-запроса

• Выполнение HTTP-запросов ( mcp_http_request ) — взаимодействие с внешними API с использованием различных HTTP-методов, таких как GET, POST, PUT, DELETE и т. д.

Начать

1. Клонировать репозиторий

2. Запустите Docker-контейнер GraphDB.

Запустите сервер GraphDB, выполнив следующую команду из корневого каталога проекта:

Веб-интерфейс GraphDB работает по адресу http://localhost:7200 .

3. Соберите и запустите сервер MCP.

4. Импорт RDF-данных

Перейдите в веб-интерфейс GraphDB ( http://localhost:7200 ) и выполните следующие действия:

1. Создать репозиторий:

   • «Настройка» → «Репозитории» → «Создать новый репозиторий»

   • Идентификатор репозитория: schemaorg-current-https (или любое другое имя по вашему желанию)

   • Название репозитория: «Schema.org»

   • Нажмите «Создать»

2. Получить образец данных:

   • Выберите созданный вами репозиторий.

   • «Импорт» → «RDF» → «Загрузить файлы RDF»

   • Загрузите пример файла в каталог imports (например, imports/example.ttl )

   • Нажмите «Импорт».

Примечание : проект включает примеры RDF-файлов в каталоге imports .

5. Настройка Claude Desktop

Чтобы использовать Ontology MCP в Claude Desktop, необходимо обновить файл настроек MCP:

1. Откройте файл настроек Claude Desktop:

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

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

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

2. Добавьте следующие настройки:

ВАЖНО : Измените путь в `args' на фактический абсолютный путь к каталогу сборки вашего проекта.

3. Перезагрузить рабочий стол Клода

Лицензия

Данный проект предоставляется по лицензии MIT. Подробную информацию смотрите в файле ЛИЦЕНЗИЯ .