Metmuseum MCP
メトロポリタン美術館MCPサーバーとは?
これはAIとメトロポリタン美術館のコレクションをつなぐブリッジサーバーで、自然言語クエリを通じて美術館の公開コレクションデータと画像リソースを検索および取得できます。このサービスの使い方は?
簡単な設定でサーバーをAIプラットフォーム(ClaudeやLibreChatなど)に接続し、自然言語で美術品情報を問い合わせることができます。適用シーン
美術研究、教育支援、創作のインスピレーション獲得、文化コンテンツ生成など、美術品コレクションデータが必要なシーンに適しています。主な機能
部門リスト照会美術館のすべての部門のIDと名前のリストを取得します。
美術品検索キーワード、部門などの条件に基づいて美術館のコレクションを検索します。
美術品詳細取得特定の美術品の完全な情報と画像(公開アクセス可能な場合)を取得します。
利点と制限
利点
メトロポリタン美術館の豊富なコレクションデータに直接アクセスできる
自然言語対話をサポートし、使いやすい
公開アクセス可能な部分の高解像度美術品画像を取得できる
主流のAIプラットフォームと簡単に統合できる
制限
メトロポリタン美術館の公開アクセス可能なコレクションのみが含まれる
画像リソースは美術館の公開許可ポリシーに依存する
基本的な技術設定能力が必要である
使い方
サーバーのインストール
npmを使ってmetmuseum - mcpパッケージをインストールします。
AIプラットフォームの設定
使用するAIプラットフォームに応じて設定を追加します。
使用例
特定の美術品を検索正確なタイトルで美術品を検索します。
テーマ検索特定のテーマの美術品を検索します。
部門閲覧特定の部門のコレクションを閲覧します。
よくある質問
すべての美術品に画像がありますか?
APIキーが必要ですか?
商用利用は可能ですか?
関連リソース
メトロポリタン美術館公式サイト
美術館の公式ウェブサイト
メトロポリタン美術館APIドキュメント
美術館の公式APIドキュメント
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコード
厳選MCPサービス

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

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

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

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

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

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

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

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