这是一个基于WordNet的Model Context Protocol (MCP) 服务实现,提供词汇查询功能,包括同义词、反义词、上下位词和定义等。
GitHub: github.com/keepondream/wordnet-mcp-server
推荐使用 uv 安装:
# 安装 wordnet-mcp-server
uvx wordnet-mcp-server
或者使用 pip:
# 安装 wordnet-mcp-server
pip install wordnet-mcp-server
# 克隆仓库
git clone https://github.com/keepondream/wordnet-mcp-server.git
cd wordnet-mcp-server
# 安装依赖和项目
uv pip install -e .
安装后,可以直接使用命令行运行服务:
# 使用入口点运行
wordnet-mcp
# 或者使用 Python 模块运行
python -m wordnet_mcp_server
当服务发布到 PyPI 后,您可以直接使用 uvx 命令配置(最简单的方式):
{
"mcpServers": {
"wordnet": {
"command": "python3",
"type": "stdio",
"args": ["-m", "wordnet_mcp_server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"WordNet MCP": {
"command": "python3",
"type": "stdio",
"args": ["-m", "wordnet_mcp_server"]
}
}
}
# 查询单词 "happy" 的同义词
get_synonyms("happy")
# 查询单词 "happy" 的反义词
get_antonyms("happy")
# 获取单词 "happy" 的所有相关信息
get_word_info("happy")
配置好MCP服务后,您可以在与Claude、GPT等支持MCP的LLM对话时使用这些工具。以下是一些对话示例:
用户: 请帮我查找单词"improve"的同义词。
LLM: 我会使用WordNet工具查询"improve"的同义词。
[LLM调用get_synonyms工具]
"improve"的同义词包括:
用户: "success"的反义词有哪些?
LLM: 让我查询"success"的反义词。
[LLM调用get_antonyms工具]
"success"的反义词包括:
用户: 我想了解"dog"在生物分类中的上位概念和下位概念。
LLM: 我会分别查询"dog"的上位词(更一般的概念)和下位词(更具体的概念)。
[LLM调用get_hypernyms和get_hyponyms工具]
"dog"的上位概念包括:
"dog"的下位概念包括:
用户: 请给我详细介绍单词"time"的各种含义。
LLM: 我将查询"time"的综合信息。
[LLM调用get_word_info工具]
"time"的信息如下:
同义词:
定义:
例句:
# 安装开发依赖
uv pip install -e ".[dev]"
项目提供了Makefile,可以轻松进行开发和发布操作:
# 递增版本号
make bump-version
# 构建包
make build
# 发布到PyPI
make publish
# 本地安装
make install
# 运行测试
make test
# 清理构建文件
make clean
{
"mcpServers": {
"wordnet": {
"env": {},
"args": [
"-m",
"wordnet_mcp_server"
],
"command": "python"
}
}
}
Seamless access to top MCP servers powering the future of AI integration.