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MCP Graphdb

GraphDB MCPサーバーはOntotext GraphDBへの読み取り専用アクセスを提供し、SPARQLクエリとRDFグラフ探索をサポートします
2.5ポイント
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GraphDB MCPサーバーとは?

GraphDB MCPサーバーは読み取り専用アクセスツールで、SPARQLクエリを通じてGraphDBに格納されたRDFグラフデータを探索および分析できます。

GraphDB MCPサーバーの使い方は?

サーバー接続情報を設定し、SPARQLクエリを実行するだけで、RDFグラフデータの探索を開始できます。

適用シナリオ

複雑な知識グラフの分析、セマンティック検索、またはデータ統合が必要なアプリケーションシナリオに適しています。

主要機能

SPARQLクエリSPARQLクエリを実行して、RDFグラフ内のデータを検索および操作します。
すべてのグラフをリストするGraphDBインスタンス内のすべての利用可能なグラフをリストします。
クラスリストリポジトリ内のすべてのRDFクラスとそのカウントを表示します。
述語リストすべての述語とその使用回数を表示します。
統計情報主語、述語、目的語、およびトリプルの数に関する統計データを提供します。
サンプルデータリポジトリ内のいくつかのトリプルサンプルを表示します。
グラフ内容特定のグラフのサンプルデータとメタデータを提供します。

利点と制限

利点
強力なSPARQLクエリ言語をサポートします。
データ探索を簡素化するための複数のビューを提供します。
設定と使用が容易です。
大規模な知識グラフデータの処理に適しています。
制限
読み取り専用モードのみをサポートし、データを変更することはできません。
非常に大きなデータセットに対してはパフォーマンスが制限される可能性があります。
バックエンドとしてGraphDBサーバーが必要です。

使い方

GraphDB MCPサーバーをインストールする
プロジェクトコードをクローンし、依存関係をインストールします。
サーバーを設定する
環境変数またはコマンドライン引数を使用してGraphDB接続情報を設定します。
SPARQLクエリを実行する
提供されたAPIを使用してSPARQLクエリを実行します。

使用例

すべてのクラスをクエリするGraphDB内のすべてのRDFクラスとそのラベルを取得します。
インスタンス数を統計する各カテゴリのインスタンス数を統計します。

よくある質問

GraphDB MCPサーバーは書き込み操作をサポートしていますか?
環境変数をどのように設定しますか?
Claude DesktopでGraphDB MCPサーバーを使用できますか?

関連リソース

GraphDB公式ウェブサイト
GraphDBに関する詳細情報を確認します。
SPARQLクエリ構文
SPARQLクエリの基本構文を学習します。
GitHubプロジェクトリポジトリ
GraphDB MCPサーバーのソースコードにアクセスします。
インストール
以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "graphdb": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/mcp-server-graphdb/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        "GRAPHDB_ENDPOINT": "http://localhost:7200",
        "GRAPHDB_REPOSITORY": "myRepository",
        "GRAPHDB_USERNAME": "username",
        "GRAPHDB_PASSWORD": "password"
      }
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。
A
Apple Notes MCP
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
Python
201
4.3ポイント
M
MCP Alchemy
認証済み
MCPアルケミーは、Claude Desktopと複数のデータベースを接続するツールで、SQLクエリ、データベース構造分析、データレポート生成をサポートします。
Python
314
4.2ポイント
P
Postgresql MCP
FastMCPライブラリに基づくPostgreSQLデータベースのMCPサービスで、指定されたテーブルのCRUD操作、スキーマ検査、およびカスタムSQLクエリ機能を提供します。
Python
97
4ポイント
A
Awesome MCP List
これは、ブラウザ制御、芸術と文化、クラウドプラットフォーム、コマンドライン、通信、顧客データプラットフォーム、データベース、開発者ツール、データサイエンスツール、ファイルシステム、金融とフィンテック、ゲーム、知識と記憶、位置サービス、マーケティング、監視、検索、ユーティリティツールなど、複数のカテゴリをカバーする、継続的に更新されるMCPサーバーの選りすぐりのリストです。各プロジェクトにはGitHubリンクとスター数が付属しており、ユーザーがすぐに理解して使用できるようになっています。
707
5ポイント
W
Wren
Wren Engineは、MCPクライアントとAIエージェント向けの意味エンジンで、意味層のサポートを提供し、AIが企業のデータモデルとビジネスロジックを正確に理解できるようにします。複数のデータソースをサポートし、MCPクライアントに組み込まれており、データのやり取りの正確性と管理を保証します。
Java
399
4ポイント
M
MCP Server Weread
微信読書MCPサーバーは、微信読書のデータとAIクライアントをつなぐ軽量なサービスで、読書ノートとAIの深い対話を実現します。
TypeScript
365
4ポイント
M
MCP Redis
認証済み
Redis MCPサーバーは、Redis用に設計された自然言語インターフェースサービスで、AIエージェントが自然言語でRedisデータをクエリし管理でき、MCPプロトコルを統合し、複数のデータ構造と検索機能を提供します。
Python
73
4.5ポイント
M
MCP Obsidian
このプロジェクトは、ObsidianのLocal REST APIプラグインを通じてObsidianノートアプリとやり取りするMCPサーバーです。Obsidian内のファイルを操作および管理するためのさまざまなツールを提供し、ファイルのリスト表示、内容の取得、検索、内容の変更、ファイルの削除などが可能です。
Python
872
5ポイント
厳選MCPサービス
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
260
4.8ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
288
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
714
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
79
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
551
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
273
4.5ポイント
AIbase
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