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MCP Server · 搜索检索

Wikimedia Image Search MCP

An MCP server enabling AI assistants or agents to search Wikimedia Commons images with metadata and visual thumbnails.

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1wikimedia-image-search-mcp
TypeScriptClaude搜索Claude DesktopCursorWindsurfClineVS Code

快速开始

作者 / 组织
yanexr
提供方
yanexr
运行时
Node.js

工具数量

1

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

2 个

MCP.so

选型结论

Wikimedia Image Search MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

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

npx -y wikimedia-image-search-mcp [object Object]

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 Node.js,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 1 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

维基媒体图像搜索MCP服务器

此MCP(模型上下文协议)服务器使AI助手能够在维基共享资源上搜索图像。它提供了详细的元数据和可选的缩略图合成,以帮助AI模型直观地比较结果。

概述

该服务器旨在为AI助手在搜索视觉内容时提供“眼睛”。AI可以检索图像元数据的结构化列表和包含搜索结果缩略图的合成图像,而不是仅基于文件名或文本描述进行猜测。

当AI助手需要:

  • 找到合适的图像来创建网站、文章或演示文稿。
  • 为教育材料或书籍选择图像。
  • 在推荐图像之前,请先验证图像的视觉内容。
  • 比较多个图像,为特定上下文选择最相关的图像。

通过提供元数据(许可证、作者、描述、尺寸)和视觉预览,人工智能可以就使用或下载哪些图像做出明智的决定。

设置

先决条件

  • Node.js:版本18或更高版本。
  • MCP客户端:兼容的客户端,如VS Code、Cursor、Claude Code、Windsurf、Cline、Claude Desktop。..

安装

要使用此服务器,请将MCP客户端配置为使用以下命令运行它 npx.

VS Code

将以下配置添加到MCP设置文件中(通常位于 %APPDATA%\Code\User\globalStorage\mcp-servers.json 在Windows或 ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/mcp-servers.json 在macOS上)。

{
  "mcpServers": {
    "wikimedia-image-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "wikimedia-image-search-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor

首选 光标设置 > 主控程序 > 添加新的MCP服务器.

  • 名字:维基媒体图片搜索
  • 类型:命令
  • 命令: npx -y wikimedia-image-search-mcp

或者,编辑您的 .cursor/mcp.json 文件:

{
  "mcpServers": {
    "wikimedia-image-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "wikimedia-image-search-mcp"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop

编辑您的 claude_desktop_config.json 文件(通常位于 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 在Windows或 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS上)。

{
  "mcpServers": {
    "wikimedia-image-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "wikimedia-image-search-mcp"
      ]
    }
  }
}

Claude Code

在终端中运行以下命令:

claude mcp add wikimedia-image-search -- npx -y wikimedia-image-search-mcp

工具使用

此服务器公开了一个工具: wikimedia_search_images.

工具架构

该工具接受以下参数:

  • 怎么翻译 (字符串,必填):搜索词(例如,“日落海洋”、“埃菲尔铁塔”)。
  • 限制 (number,可选):返回的最大结果数(默认值:9,最大值:50)。
  • 偏移 (number,可选):分页时要跳过的结果数。
  • 许可证 (字符串,可选):按许可证筛选。选项: "all" (默认)或 "no_restrictions" (CC0/公共领域)。
  • 包括_缩略图 (boolean,可选):是否生成并返回缩略图的合成图像(默认值: true).

运作原理

  1. 获取:该工具使用提供的搜索词和筛选器查询Wikimedia Commons API。它检索包含图像URL、元数据和许可证信息的原始JSON数据。
  2. 处理:解析原始JSON响应并将其转换为干净、结构化的列表 ImageMetadata 物体。
  3. 格式化:

- 文本:元数据列表被转换为YAML格式的字符串。这为AI提供了一个可读的、结构化的结果文本概述(包括文件大小、尺寸、作者和许可证)。 - 视觉的:如果 include_thumbnails 如果是真的,该工具会下载每个结果的缩略图。然后,它使用 sharp 库将这些缩略图合成到一个网格图像中,每个图像上都覆盖有索引号。

  1. 响应:该工具返回一条包含YAML文本和合成图像(MIME类型)的多内容消息 image/jpeg).

您可以在中查看输出文件的示例 test-output/ 目录:

演示

!

发展

要为此项目做出贡献或从源代码本地运行它,请执行以下操作:

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/yanexr/wikimedia-image-search-mcp.git
   cd wikimedia-image-search-mcp
  1. 安装依赖项:
   npm install
   # or
   pnpm install
  1. 构建项目:
   npm run build
   # or
   pnpm run build
  1. 本地配置:

要使用MCP客户端在本地测试服务器,请将配置指向您的构建文件。

   {
     "mcpServers": {
       "wikimedia-local": {
         "command": "node",
         "args": [
           "C:/path/to/wikimedia-image-search-mcp/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
  1. 测试和调试:

您可以使用MCP检查器以交互方式测试服务器:

   npm run inspect
   # or
   pnpm run inspect

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

research-and-datawikimediawikipediaimage-searchimages图片搜索TypeScript本地部署

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursorWindsurfClineVS Code

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

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 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

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 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

Wikimedia Image Search MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx -y wikimedia-image-search-mcp [object Object],运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Wikimedia Image Search 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Wikimedia Image Search 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。

Wikimedia Image Search 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。

Wikimedia Image Search MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor、Windsurf、Cline、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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