بنقرة واحدة
mcp-deepwiki
维基百科深度查询工具,获取结构化的百科知识。支持多语言维基百科查询、页面解析、结构化数据提取等功能。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
القائمة
维基百科深度查询工具,获取结构化的百科知识。支持多语言维基百科查询、页面解析、结构化数据提取等功能。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Word文档处理:创建、编辑、读取.docx文件。用户提到"Word"、"文档"、".docx"、"报告"、"信函"时使用。
使用腾讯云 API 密钥调用腾讯云各种服务,包括翻译、CVM、COS等。
图片识别与图文理解,基于 PaddleOCR-VL 模型,支持识别图片中的文字、场景、物体等信息。支持109种语言,可输出JSON或Markdown格式。
You MUST use this for gathering contexts before any work. This is a Knowledge management for AI agents. Use `brv` to store and retrieve project patterns, decisions, and architectural rules in .brv/context-tree. Uses a configured LLM provider (default: ByteRover, no API key needed) for query and curate operations.
Typed knowledge graph for structured agent memory and composable skills. Use when creating/querying entities (Person, Project, Task, Event, Document), linking related objects, enforcing constraints, planning multi-step actions as graph transformations, or when skills need to share state. Trigger on "remember", "what do I know about", "link X to Y", "show dependencies", entity CRUD, or cross-skill data access.
Transform AI agents from task-followers into proactive partners that anticipate needs and continuously improve. Now with WAL Protocol, Working Buffer, Autonomous Crons, and battle-tested patterns. Part of the Hal Stack 🦞
| name | MCP DeepWiki |
| description | 维基百科深度查询工具,获取结构化的百科知识。支持多语言维基百科查询、页面解析、结构化数据提取等功能。 |
| triggers | ["维基百科","wikipedia","百科","知识查询","词条"] |
| mcp | {"command":"uvx","args":["deepwiki-mcp-server"]} |
DeepWiki MCP Server 提供维基百科的深度查询能力:
功能:在维基百科搜索相关词条
参数说明:
| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | ✅ | 搜索关键词 |
| language | string | ❌ | 语言代码(zh/en),默认zh |
| limit | integer | ❌ | 返回数量,默认10 |
使用示例:
{
"query": "人工智能",
"language": "zh",
"limit": 5
}
功能:获取词条的完整内容
参数:
title: 词条标题language: 语言代码sections: 是否获取分段内容返回信息:
功能:获取词条的简短摘要
参数:
title: 词条标题language: 语言代码sentences: 摘要句子数功能:提取词条的信息框数据
参数:
title: 词条标题返回:结构化的信息框数据
{
"mcpServers": {
"deepwiki": {
"command": "uvx",
"args": ["deepwiki-mcp-server"]
}
}
}
用户:什么是量子计算?
助手:[调用 get_summary 获取摘要]
用户:给我详细介绍一下CRISPR技术
助手:[调用 get_article 获取完整内容]
用户:获取这个人物的基本信息
助手:[调用 get_infobox 提取信息框]
用户:用英文查一下深度学习
助手:[设置 language=en 查询]
# 中文查询
get_article(title="人工智能", language="zh")
# 英文查询
get_article(title="Artificial Intelligence", language="en")
# 只需要概要
get_summary(title="机器学习", sentences=3)
# 需要详细内容
get_article(title="机器学习", sections=True)
# 维基百科可能有重定向
# 搜索时使用 search_wiki 先找到正确标题
results = search_wiki("AI")
# 然后用返回的标题获取内容
article = get_article(results[0]["title"])
⚠️ 重要提示:
deepwiki(百科知识)→ arxiv(论文)→ 总结分析
deepwiki → metaso(深度搜索)→ 交叉验证
A: 使用 search_wiki 搜索相关词条,或尝试其他语言
A: 使用 get_summary 只获取摘要,或分段获取
A: 使用 sections=True 参数,然后解析章节内容
更新时间: 2026-03-08 版本: 1.0