AI导哈

语义网规范服务器

Linked Data MCP是一个为AI代理提供渐进式访问W3C语义网规范的服务，支持按章节检索RDF、SPARQL、OWL等标准文档。

  • by robsyc
  • Python
  • 本地部署
  • 25 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 robsyc/ld-spec-mcp

使用说明

链接数据MCP

MCP服务器，用于AI代理逐步访问W3C语义网规范。它没有将整个规范文档转储到腐烂的上下文中，而是逐节为它们提供服务。你的人工智能现在可以查找它一直忘记的SHACL 1.2属性，而无需燃烧10万个代币。

支持标准

系列 规格 命名空间
资源描述框架 RDF 1.1/1.2入门，概念，语义学，海龟，TriG，N-三元组，N-四元组，JSON-LD rdf:, rdfs:
SPARQL SPARQL 1.1/1.2查询、更新、概述 -
猫头鹰 OWL 2入门，概述，语法，配置文件，RDF映射 owl:
SHACL SHACL 1.1/1.2核心、高级功能、SPARQL、节点表达式、规则、UI sh:
简约知识组织系统 SKOS底漆，参考 skos:
省 PROV入门、数据模型、本体 prov:
时间 OWL时间 time:

请参阅 index.yaml 文件以获取规范和名称空间的完整列表。请随时提交PR以添加更多规范和解析器。

快速开始

选项1:FastMCP云（推荐）

分叉仓库，配置 index.yaml 并部署到您自己的 fastmcp.cloud 实例（个人免费使用）。之后，您可以使用他们的web ui将您的代理编码工具（例如Cursor、Claude Desktop等）连接到MCP服务器。

选项2：作为工具安装

先决条件：Python 3.11+和 紫外线.

git clone https://github.com/robsyc/ld-mcp && cd ld-mcp
uv tool install .

然后添加到您的 .cursor/mcp.json 或Claude桌面配置：

{
  "mcpServers": {
    "ld-mcp": {
      "command": "ld-mcp"
    }
  }
}

选项3：使用紫外线跑步

git clone https://github.com/robsyc/ld-mcp && cd ld-mcp
uv sync

添加到您的 .cursor/mcp.json 或Claude桌面配置：

{
  "mcpServers": {
    "ld-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["tool", "run", "ld-mcp"]
    }
  }
}

可用工具

工具 说明
list_specifications(family?) 浏览规范族（RDF、SPARQL、OWL、SHACL、SKOS等）
list_sections(spec_key, depth?) 使用节ID获取TOC
get_section(spec_key, section_id) 获取某个部分的降价内容
list_resources(ns_key) 列出命名空间中的类/属性
get_resource(ns_key, resource) 获取资源的Turtle定义

配置

变量 描述 默认值
SPEC_VERSIONS 按版本过滤（例如。， "1.2") 全部
CACHE_TTL 缓存TTL（秒） 86400 （24小时）
INDEX_PATH 自定义路径 index.yaml 捆绑默认值

发展

uv sync --group dev

# Validate all specs/namespaces
uv run pytest tests/test_index.py -v

# Lint
uv run ruff check src/ tests/

# MCP Inspector (web UI for testing tools)
uv run fastmcp dev inspector src/ld_mcp/server.py:mcp

添加规格

  1. 添加条目到 src/ld_mcp/index.yaml
  2. 跑 uv run pytest tests/test_index.py -v -k "your_spec_key"
  3. 推到main--CI自动验证

致谢

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