Streamlit As An MCP Host
Ollama LLMモデルに基づくMCPサーバープロジェクトで、ウィキペディアの記事の取得と要約生成機能を提供し、コマンドラインクライアントとStreamlitウェブインターフェイスを含みます。
スコア : 2ポイント
ダウンロード数 : 5.9K
Wikipedia Summarizerとは?
これは、ウィキペディアの記事を自動的に取得し、AI言語モデルを使用して簡潔な内容要約を生成するインテリジェントサービスシステムです。ユーザーが記事全体を読まずに、記事の核心内容を迅速に把握するのに役立ちます。Wikipedia Summarizerをどのように使用する?
3つの方法で使用できます:1) ウェブインターフェイス(最も簡単) 2) コマンドラインツール(開発者向け) 3) APIサービスを直接呼び出す(統合に適しています)適用シーン
学生の研究、コンテンツクリエイターのインスピレーション獲得、専門家の新分野の知識の迅速な把握、および迅速に情報要約を取得する必要があるあらゆるシーンに適しています。主な機能
インテリジェント要約生成
高度なAI言語モデルを使用して記事内容を自動的に分析し、簡潔な要約を生成します。
多プラットフォームアクセス
ウェブインターフェイス、コマンドラインツール、APIの3つのアクセス方法を提供し、さまざまなユーザーのニーズを満たします。
リアルタイム処理
ウィキペディアから最新の記事内容を直接取得し、要約情報の即時性を保証します。
利点
時間節約:記事全体を読まずに、記事の核心内容を迅速に取得できます。
使いやすさ:使いやすいウェブインターフェイスを提供し、技術的な背景がなくても利用できます。
柔軟なアクセス:さまざまな使用方法をサポートし、さまざまなシーンのニーズを満たします。
制限
ネットワーク接続に依存:ウィキペディアにアクセスするにはインターネットが必要です。
モデルの制限:要約の質はAIモデルの能力に制約されます。
英語のみサポート:現在は主に英語のウィキペディア内容を処理します。
使い方
サービスを起動する
まず、要約生成機能を提供するMCPサーバーを起動する必要があります。
使用方法を選択する
あなたのニーズに応じて、ウェブインターフェイス、コマンドラインツール、またはAPI呼び出しを選択します。
要約を取得する
ウィキペディアの記事のリンクを提供すると、システムが内容の要約を返します。
使用例
学術研究
学生が論文を執筆する際に、関連するトピックの核心内容を迅速に把握する
コンテンツ創作
作家が創作のインスピレーションと背景知識を取得する
よくある質問
使用するにはどのようなソフトウェアをインストールする必要がありますか?
サービスの応答時間はどのくらいですか?
中国語のウィキペディアを処理できますか?
関連リソース
Ollamaプロジェクトの公式サイト
使用するAIモデル技術を理解する
ウィキペディアAPIドキュメント
内容の取得方法を理解する
GitHubリポジトリ
ソースコードと最新バージョンを取得する

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。
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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。
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