RDF4J MCP Server

RDF4J MCP服务器

与Claude一起探索知识图谱 -一个模型上下文协议（MCP）服务器，支持基于AI的RDF数据探索和SPARQL查询。

快速演示

在2分钟内尝试一下：

# 1. Clone and install
git clone https://github.com/your-org/rdf4j-mcp.git
cd rdf4j-mcp
uv sync  # or: pip install -e .

# 2. Start RDF4J + load sample data
./examples/setup-demo.sh

# 3a. Run as local MCP server (stdio)
rdf4j-mcp --server-url http://localhost:8081/rdf4j-server --repository demo

# 3b. Or run as remote HTTP server
rdf4j-mcp-server --port 3000 --server-url http://localhost:8081/rdf4j-server --repository demo

然后用Claude尝试这些提示：

“这个知识图中有哪些类和属性？”

“查找所有人员及其参与的项目”

“显示预算最高的项目”

安装

先决条件： Python 3.11+，Docker（适用于RDF4J）

git clone https://github.com/your-org/rdf4j-mcp.git
cd rdf4j-mcp
uv sync  # or: pip install -e .

两种跑步方式

选项1：本地模式（stdio）

MCP客户端将服务器生成为本地进程：

rdf4j-mcp --server-url http://localhost:8080/rdf4j-server --repository my-repo

选项2：远程模式（HTTP/SSE）

作为独立的HTTP服务器运行：

# Start the server
rdf4j-mcp-server --port 3000 \
  --server-url http://localhost:8080/rdf4j-server \
  --repository my-repo

# Or with environment variables
export RDF4J_MCP_RDF4J_SERVER_URL=http://localhost:8080/rdf4j-server
export RDF4J_MCP_DEFAULT_REPOSITORY=my-repo
rdf4j-mcp-server --port 3000

# Or with uvicorn (production)
uvicorn rdf4j_mcp.main:app --host 0.0.0.0 --port 3000 --workers 4

终点：

• GET /sse -MCP客户端的SSE端点
• GET /health -健康检查
• GET /info -服务器配置

客户端配置

克劳德桌面版

配置文件位置：

• macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

本地模式（stdio）：

{
  "mcpServers": {
    "rdf4j": {
      "command": "rdf4j-mcp",
      "args": ["--server-url", "http://localhost:8080/rdf4j-server", "--repository", "my-repo"]
    }
  }
}

远程模式（HTTP）：

{
  "mcpServers": {
    "rdf4j": {
      "url": "http://your-server:3000/sse"
    }
  }
}

VS Code

创建 .vscode/mcp.json 在您的工作空间中：

本地模式：

{
  "servers": {
    "rdf4j": {
      "command": "rdf4j-mcp",
      "args": ["--server-url", "http://localhost:8080/rdf4j-server", "--repository", "my-repo"]
    }
  }
}

远程模式：

{
  "servers": {
    "rdf4j": {
      "url": "http://your-server:3000/sse"
    }
  }
}

对于GitHub Copilot，请使用 @mcp 在聊天中：

@mcp What classes are in the knowledge graph?

特性

MCP工具

MCP资源

MCP提示

配置

CLI选项

rdf4j mcp（stdio模式）：

--server-url URL    RDF4J server URL (default: http://localhost:8080/rdf4j-server)
--repository ID     Default repository ID
--debug             Enable debug logging

rdf4j mcp服务器（HTTP模式）：

--host HOST         Bind address (default: 0.0.0.0)
--port PORT         Listen port (default: 3000)
--server-url URL    RDF4J server URL
--repository ID     Default repository ID
--reload            Auto-reload for development
--debug             Enable debug logging

环境变量

所有使用 RDF4J_MCP_ 前缀：

正在运行RDF4J服务器

使用Docker：

docker run -d -p 8080:8080 eclipse/rdf4j-workbench

然后在以下位置创建一个存储库http://localhost:8080/rdf4j-工作台。

或者使用处理所有内容的演示设置脚本：

./examples/setup-demo.sh

发展

uv sync --dev

# Run tests
pytest

# Lint and format
ruff check src tests
ruff format src tests

# Type check
ty check src

许可证

麻省理工学院