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wikipedia-mcp

作者 Rudra-ravi · Rudra-ravi/wikipedia-mcp

用维基百科为 Claude 的回答奠定基础——搜索、完整文章、摘要、章节、链接、坐标——支持多语言和本地化变体。

wikipedia-mcp 通过 Wikipedia API 提供 10+ 工具。突破 Claude 的记忆限制,获取权威、最新的文章内容,支持中文繁简体变体,使用本地化代码而非语言代码以获得更清晰的支持。

为什么要用

核心特性

实时演示

实际使用效果

wikipedia.replay ▶ 就绪
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安装

选择你的客户端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "wikipedia": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wikipedia-mcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。保存后重启应用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "wikipedia": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wikipedia-mcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。项目级配置优先于全局。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "wikipedia": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wikipedia-mcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

点击 Cline 侧栏中的 MCP Servers 图标,然后选 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "wikipedia": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wikipedia-mcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式与 Claude Desktop 相同。重启 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "wikipedia",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wikipedia-mcp"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用服务器对象数组,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "wikipedia": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "wikipedia-mcp"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 保存后热重载。

claude mcp add wikipedia -- uvx wikipedia-mcp

一行命令搞定。用 claude mcp list 验证,claude mcp remove 卸载。

使用场景

实战用法: wikipedia-mcp

引用维基百科而非依赖模型记忆

👤 进行研究型问答的任何人 ⏱ ~2 min beginner

何时使用: 模型的训练截止日期早于你需要的信息(最新事件、更新的人物传记、最新数据)。

步骤
  1. 提出带引用要求的问题
    2026年冬季奥运会何时何地举行?使用 wikipedia MCP 并引用文章。✓ 已复制
    → 回答 + 维基百科文章标题/URL

结果: 带有可验证来源的回答,减少幻觉。

注意事项
  • 维基百科本身存在错误/破坏 — 对于高风险的事实,用第二个来源交叉验证

为某个人或话题建立一页档案

👤 记者、准备会议的人 ⏱ ~10 min beginner

何时使用: 你要见一个不熟悉的人,或者要写一个新接触的话题,想快速获得结构化背景信息。

步骤
  1. 先获取摘要
    从维基百科获取 [人物/话题] 的摘要。然后列出章节,这样我可以选择要深入阅读的部分。✓ 已复制
    → 摘要 + 目录
  2. 提取关键章节
    给我 'Career' 和 'Controversies' 章节的完整文本。✓ 已复制
    → 章节文本
  3. 相关主题
    我还应该快速浏览哪些相关的维基百科话题?✓ 已复制
    → 相关话题列表及1行摘要

结果: 10分钟档案,比临时搜索更好。

注意事项
  • 该人物的维基百科页面不存在 — 对于覆盖较少的主题,回退到网络搜索 (firecrawl)
搭配使用: notion

比较一个话题在不同语言中的覆盖差异

👤 研究人员、翻译者、国际运营人员 ⏱ ~15 min intermediate

何时使用: 你怀疑某个话题的英文和中文维基百科文章存在实质性差异(地缘政治话题上经常如此)。

步骤
  1. 获取两个版本
    获取 [话题] 在英文和简体中文 (zh-Hans) 的维基百科文章。✓ 已复制
    → 两篇文章
  2. 对比框架差异
    哪些事实在一个中有但另一个中没有?各自如何框架化这个争议?✓ 已复制
    → 结构化对比

结果: 细致的多角度理解。

注意事项
  • 翻译质量参差不齐 — 让 Claude 也引用原语言的表述,以处理有争议的措辞

组合

与其他 MCP 搭配,撬动十倍杠杆

wikipedia + notion

用维基百科摘要建立 'places visited' Notion 数据库

对于我的 'Trips' Notion 数据库中的每一行,获取目标城市的维基百科摘要并填充 'About' 列。✓ 已复制
wikipedia + google-map

在地图上显示一个话题

从维基百科获取这10场战役的坐标;在静态谷歌地图上渲染它们。✓ 已复制

工具

此 MCP 暴露的能力

工具输入参数何时调用成本
search_wikipedia query: str, language?: str, limit?: int 查找候选文章 free
get_article title: str, language?: str 需要完整内容;如果2-3句话足够,使用摘要 free
get_summary title, language? 无需全文文章的快速背景 free
get_sections title, language? 在获取全文前,确定要拉取哪些章节 free
get_section title, section, language? 当你知道需要什么时,比全文更便宜 free
get_links title, language? 发现相关文章 free
get_coordinates title 在地图上标注文章涉及的地点 free
get_related_topics title 研究模式扩展 free

成本与限制

运行它的成本

API 配额
维基百科速率限制:每个IP约200请求/秒;长脚本中添加延迟
每次调用 Token 数
完整文章 2k-15k tokens;摘要 200-500
费用
免费
提示
始终从 get_summaryget_sections 开始——除非需要完整文本,否则避免拉取整个 get_article

安全

权限、密钥、影响范围

凭据存储: 可选的维基媒体 OAuth token 以提高速率限制
数据出站: 仅向维基百科服务器出站

故障排查

常见错误与修复

大量使用时出现 403 Forbidden

匿名速率限制已触发。提供个人访问令牌或放慢速度(添加延迟)。

页面未找到

标题区分大小写且特定于消歧义。先使用 search_wikipedia 获取规范标题。

中文文章返回繁体,但我想要简体

显式传递 language=zh-Hanslanguage=zh-Hant

替代方案

wikipedia-mcp 对比其他方案

替代方案何时用它替代权衡
DBpedia / Wikidata MCP你需要结构化数据(信息框字段)而不是散文更适合查询事实;不适合阅读
通过 fetch MCP 直接调用 Wikipedia API你需要最大的控制权需要自己解析 JSON

更多

资源

📖 阅读 GitHub 上的官方 README

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