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MCP Server · 运维云端

Entity Resolution MCP

这是一个用于比较两组数据并评估其值和语义相似性的工具,支持文本归一化和语言模型集成,适用于判断数据是否来自同一主体。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
JavaScript云端部署Docker

快速开始

作者 / 组织
u3588064
提供方
u3588064
运行时
Python

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

3 个

MCP World

选型结论

Entity Resolution MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install genai

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

实体标识

Identify whether two sets of data are from the same entity. 识别两组数据是否来自同一主体

This is a MCP (Model Context Protocol) server. 这是一个支持MCP协议的服务器。

数据比较工具

该工具提供了一种全面的方法来比较两组数据,评估其值的精确和语义相等性。它利用文本规范化和语言模型来确定数据是否来自同一实体。

特性

  • 文本标准化:将文本转换为小写,删除标点符号,并规范空白。
  • 值比较:直接和语义上比较值(忽略列表的顺序)。
  • JSON遍历:遍历JSON对象中的每个键并比较相应的值。
  • 语言模型集成:使用生成语言模型来评估语义相似性,并最终判断数据是否来自同一实体。

安装

要使用此工具,请确保安装了必要的依赖项。您可以使用pip安装它们:

pip install genai

用法

函数

  1. normalize_text(文本):

- 通过将输入文本转换为小写、删除标点符号和规范空白来规范化输入文本。

  1. 比较值(val1,val2):

- 精确地和语义地比较两个值。 - 如果值是列表,则忽略语义比较的元素顺序。

  1. compare.json(json1、json2):

- 逐键比较两个JSON对象。 - 用途 compare_values 评估每个键的值。 - 整合语言模型以评估语义相似性,并提供最终判断。

示例

import json
import genai
import re

# Define your JSON objects
json1 = {
    "name": "John Doe",
    "address": "123 Main St, Anytown, USA",
    "hobbies": ["reading", "hiking", "coding"]
}

json2 = {
    "name": "john doe",
    "address": "123 Main Street, Anytown, USA",
    "hobbies": ["coding", "hiking", "reading"]
}

# Compare the JSON objects
comparison_results = compare_json(json1, json2)

# Generate final matching result
model1 = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-thinking-exp")
result_matching = model1.generate_content("综合这些信息,你认为可以判断两个数据来自同一主体吗?"+json.dumps(comparison_results, ensure_ascii=False, indent=4))
print(result_matching.text)

贡献

欢迎投稿!请打开问题或提交拉取请求。

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

联系

如果您有任何问题或建议,请联系我:

微信

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据比较JavaScript本地部署文本归一化语义分析JSON比较语言模型集成

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Entity Resolution MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install genai,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Entity Resolution MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Entity Resolution MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Entity Resolution MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Entity Resolution MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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