Ontologie MCP

Ontology MCP ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der die SPARQL-Endpunkte und Ollama-Modelle von GraphDB mit Claude verbindet. Mit diesem Tool kann Claude Ontologiedaten abfragen und bearbeiten und verschiedene KI-Modelle nutzen.

Ontology MCP-Übersicht

Hauptmerkmale

SPARQL-bezogene Funktionen

SPARQL-Abfrage ausführen ( mcp_sparql_execute_query )
Führen Sie eine SPARQL-Update-Abfrage aus ( mcp_sparql_update )
Repositorys auflisten ( mcp_sparql_list_repositories )
Abfrage der Graphenliste ( mcp_sparql_list_graphs )
Ressourceninformationen abrufen ( mcp_sparql_get_resource_info )

Funktionen im Zusammenhang mit dem Ollama-Modell

Führen Sie das Modell aus ( mcp_ollama_run )
Modellinformationen prüfen ( mcp_ollama_show )
Modell herunterladen ( mcp_ollama_pull )
Modellliste abrufen ( mcp_ollama_list )
Modell löschen ( mcp_ollama_rm )
Chat-Abschluss ( mcp_ollama_chat_completion )
Containerstatus prüfen ( mcp_ollama_status )

OpenAI-bezogene Funktionen

Chat abgeschlossen ( mcp_openai_chat )
Bild erstellen ( mcp_openai_image )
Text-to-Speech ( mcp_openai_tts )
Sprache-zu-Text ( mcp_openai_transcribe )
Einbettung generieren ( mcp_openai_embedding )

Google Gemini-bezogene Funktionen

Text generieren ( mcp_gemini_generate_text )
Chat-Abschluss ( mcp_gemini_chat_completion )
Modellliste abrufen ( mcp_gemini_list_models )
~~Bilder generieren ( mcp_gemini_generate_images ) – Imagen-Modell verwenden~~ (derzeit deaktiviert)
~~Videos generieren ( mcp_gemini_generate_videos ) – Veo-Modelle verwenden~~ (derzeit deaktiviert)
~~Multimodalen Inhalt generieren ( mcp_gemini_generate_multimodal_content )~~ (derzeit deaktiviert)

Hinweis : Die Funktionen zur Bild- und Videoerstellung sowie zur multimodalen Inhaltserstellung von Gemini sind derzeit aufgrund von API-Kompatibilitätsproblemen deaktiviert.

Unterstützte Gemini-Modelle

Modelltransformation	Eingang	Leistungsabgabe	Optimierungsziel
Gemini 2.5 Flash-Vorschau `gemini-2.5-flash-preview-04-17`	Audio, Bilder, Video, Text	Text	Adaptives Denken, Kosteneffizienz
Gemini 2.5 Pro Vorschau `gemini-2.5-pro-preview-03-25`	Audio, Bilder, Video, Text	Text	Verbessertes Denken und Schlussfolgern, multimodales Verständnis, fortgeschrittenes Kodieren
Gemini 2.0 Flash `gemini-2.0-flash`	Audio, Bilder, Video, Text	Text, Bilder (experimentell), Audio (demnächst verfügbar)	Fähigkeiten der nächsten Generation, Geschwindigkeit, Denken, Echtzeit-Streaming, multimodale Erstellung
Gemini 2.0 Flash-Lite `gemini-2.0-flash-lite`	Audio, Bilder, Video, Text	Text	Kostengünstig und mit geringer Latenz
Gemini 1.5 Flash `gemini-1.5-flash`	Audio, Bilder, Video, Text	Text	Schnelle und vielseitige Leistung für eine Vielzahl von Aufgaben
Gemini 1.5 Flash-8B `gemini-1.5-flash-8b`	Audio, Bilder, Video, Text	Text	Aufgaben mit hohem Volumen und geringer Intelligenz
Gemini 1.5 Pro `gemini-1.5-pro`	Audio, Bilder, Video, Text	Text	Komplexe Denkaufgaben, die mehr Intelligenz erfordern
Gemini-Einbettung `gemini-embedding-exp`	Text	Texteinbettung	Messen der Relevanz von Textzeichenfolgen
Bild 3 `imagen-3.0-generate-002`	Text	Bild	Googles fortschrittlichstes Bildgenerierungsmodell
Veo 2 `veo-2.0-generate-001`	Text, Bilder	Video	Erstellen Sie hochwertige Videos
Gemini 2.0 Flash Live `gemini-2.0-flash-live-001`	Audio, Video, Text	Text, Audio	Zweiwege-Sprach- und Videointeraktion mit geringer Latenz

HTTP-Anforderungsfunktionen

Führen Sie HTTP-Anfragen aus ( mcp_http_request ) – kommunizieren Sie mit externen APIs über verschiedene HTTP-Methoden wie GET, POST, PUT, DELETE usw.

Erste Schritte

1. Klonen Sie das Repository

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

2. Führen Sie den GraphDB Docker-Container aus

Starten Sie den GraphDB-Server, indem Sie den folgenden Befehl aus dem Stammverzeichnis des Projekts ausführen:

docker-compose up -d

Die GraphDB-Weboberfläche läuft unter http://localhost:7200 .

3. Erstellen und Ausführen des MCP-Servers

# 의존성 설치
npm install

# 프로젝트 빌드
npm run build

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

4. RDF-Daten importieren

Gehen Sie zur GraphDB-Weboberfläche ( http://localhost:7200 ) und führen Sie Folgendes aus:

Erstellen Sie ein Repository:
- „Setup“ → „Repositorys“ → „Neues Repository erstellen“
- Repository-ID: schemaorg-current-https (oder ein beliebiger Name)
- Repository-Titel: „Schema.org“
- Klicken Sie auf „Erstellen“
Beispieldaten abrufen:
- Wählen Sie das von Ihnen erstellte Repository aus
- „Importieren“ → „RDF“ → „RDF-Dateien hochladen“
- Laden Sie eine Beispieldatei in das imports hoch (z. B. imports/example.ttl ).
- Klicken Sie auf „Importieren“

Hinweis : Das Projekt enthält Beispiel-RDF-Dateien im imports .

5. Claude Desktop einrichten

Um Ontology MCP in Claude Desktop zu verwenden, müssen Sie die MCP-Einstellungsdatei aktualisieren:

Öffnen Sie die Einstellungsdatei von 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
Fügen Sie die folgenden Einstellungen hinzu:

{
  "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": []
    }
  }
}

WICHTIG : Ändern Sie den Pfad in „args“ in den tatsächlichen absoluten Pfad zum Build-Verzeichnis Ihres Projekts.

Starten Sie Claude Desktop neu

Lizenz

Dieses Projekt wird unter der MIT-Lizenz bereitgestellt. Weitere Einzelheiten finden Sie in der Lizenzdatei .

Install Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

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Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der die SPARQL-Endpunkte und Ollama-Modelle von GraphDB mit Claude verbindet, sodass Claude Ontologiedaten abfragen und bearbeiten und gleichzeitig verschiedene KI-Modelle nutzen kann.

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