SkillFoxx
Telegram

Intentional Arrangement SKOS MCP

MCP-сервер и браузерный редактор SKOS: проверка словарей по стандартам, конвертация форматов RDF и профиль словаря.

  • 111 ★ репозитория
  • Последний коммит
MCP-сервер

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Сервер запускается локальным Python-процессом и читает словари, которые передает агент.
  • Данные из таксономий попадают в процесс, который запускает ваш агент.
Все причины и проверки

jesstalisman-ia/intentional-arrangement-skosАвтор:jesstalisman-ia

Установка

Ручная установка

cd mcp-server && pip install -r requirements.txt && python skos_mcp.py

Запускается из клона репозитория; это же команда запуска сервера.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Сервер запускается локальным Python-процессом и читает словари, которые передает агент.
  • Данные из таксономий попадают в процесс, который запускает ваш агент.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Intentional Arrangement SKOS — редактор таксономий, который работает в браузере без сервера: проверяет словарь по мере ввода, экспортирует в семь форматов и опирается на стандарты, по которым словари проверяет каталогизатор. В репозитории три способа использования. Первый — статичное приложение в папке `app/` из трех файлов без сборки. Второй — небольшой REST API на Flask с rdflib и pySHACL, который проверяет словарь и конвертирует сериализации RDF, например Turtle в JSON-LD. Третий — MCP-сервер из папки `mcp-server/`, который открывает ту же логику агенту. Модель получает четыре инструмента: `validate_skos`, `convert_skos`, `skos_profile` и `parse_skos_vocabulary`. Они проверяют словарь, переводят его между форматами, описывают его профиль и разбирают структуру. Есть также коннекторы, например SharePoint Term Store в SKOS.

Для кого. Информационным архитекторам и таксономистам, которым нужно проверять и конвертировать словари SKOS через ассистента.

Подходит, если

  • Нужно проверить словарь в Turtle по правилам SKOS и получить список замечаний.
  • Файл надо перевести из Turtle в JSON-LD и обратно.
  • Хочется получить профиль словаря: сколько понятий, связей и уровней.
  • Таксономию собирают из таблицы и сразу проверяют в браузере.

Не подходит, если

  • Компания крупная, а оформлять отдельное разрешение у правообладателя не хочется.
  • Нужна онтология OWL с рассуждением, а не словарь SKOS.
  • Требуется облачная совместная работа: она в разработке и есть только список ожидания.

Пример запроса к агенту

Проверь словарь vocab.ttl через validate_skos, покажи замечания и переведи его в JSON-LD.

MCP

Транспорт
stdio
Авторизация
не нужна

Ограничения

Лицензия source-available с ограничением по размеру: организации меньше 75 сотрудников используют бесплатно по Apache 2.0 с поправкой, от 75 сотрудников нужна письменная лицензия правообладателя. Это не открытая лицензия по версии OSI. MCP-серверу нужен Python и зависимости из `requirements.txt`, для сервера задают абсолютный путь к `skos_mcp.py`. Таксономии, созданные в инструменте, остаются вашей работой. Облачное рабочее пространство и вики пока в разработке, к ним ведет список ожидания.

Как отключить. Уберите запись `skos` из конфигурации MCP-клиента и удалите папку `mcp-server`. Браузерное приложение хранит данные только в вашем браузере.

Частые вопросы

Как подключить MCP-сервер?

Установите зависимости командой `cd mcp-server && pip install -r requirements.txt && python skos_mcp.py` и добавьте в `mcpServers` запись `skos` с командой `python` и абсолютным путем к файлу.

Какие инструменты есть у сервера?

`validate_skos`, `convert_skos`, `skos_profile` и `parse_skos_vocabulary`: проверка, конвертация, профиль и разбор словаря.

Как запустить REST API?

Командой `cd api && pip install -r requirements.txt && python server.py`: сервис слушает на `http://127.0.0.1:8000` и принимает словарь в теле POST-запроса на `/validate` и `/convert`.

Нужен ли сервер для редактора?

Нет. Достаточно открыть `app/index.html` или запустить `python3 -m http.server 8080` в папке `app`. Данные автоматически сохраняются в браузере.

Можно ли использовать в компании?

Зависит от размера компании. Точные условия и контакт правообладателя указаны в файлах `LICENSE` и `NOTICE`.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

MCP-серверы
Официальный

CLI и MCP-сервер для извлечения структурированных знаний из документов: графы, гиперграфы и поиск по фактам с источниками

CLIРасширенный доступ4,2 тыс.

Семантический слой NVIDIA Auto Ontology как MCP-сервер: запросы к базам проходят проверку, а факты ложатся в личную базу знаний.

MCP-серверРасширенный доступ383

Граф знаний с MCP-сервером: агент ищет понятия по смыслу, видит, насколько они подтверждены, и находит спорные места в источниках.

MCP-серверРасширенный доступ131
Официальный

Официальный MCP-сервер Graphlit: агент собирает материалы из Slack, GitHub, почты и сайтов в базу знаний и ищет по ней

MCP-серверШирокий доступ379

Подключает библиотеку Zotero к Claude и другим агентам: поиск статей, аннотации, ссылки и семантический поиск по смыслу

MCP-серверРасширенный доступ5,9 тыс.
Официальный

MCP-сервер к графу знаний над таблицами Unity Catalog: агент выбирает домен, читает онтологию, ищет сущности и шлет GraphQL.

MCP-серверРасширенный доступ472

Коротко о README

Проект задуман как открытый для чтения и пересборки: в `docs` лежат очерки о том, как собрать скилл SKOS из своих примеров и стандартов Z39.19, ISO 25964 и W3C. Редактор ведет несколько таксономий и автосохраняет их в браузере.

Бейдж для README

Сообщить о проблеме