mcp-deepwiki

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 维基百科 MCP 技能

功能说明

DeepWiki MCP Server 提供维基百科的深度查询能力：

• 📚 词条查询：搜索维基百科词条
• 🌍 多语言支持：支持中英文等多种语言
• 📄 内容提取：获取词条摘要、正文、分类
• 🔗 链接解析：提取词条中的相关链接
• 📊 结构化数据：提取信息框等结构化信息

工具列表

1. search_wiki - 搜索词条

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
}

2. get_article - 获取词条内容

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：

• 标题、摘要
• 正文内容
• 分类标签
• 外部链接

3. get_summary - 获取摘要

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

4. get_infobox - 获取信息框

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

配置方式

Claude Desktop 配置

{
  "mcpServers": {
    "deepwiki": {
      "command": "uvx",
      "args": ["deepwiki-mcp-server"]
    }
  }
}

使用场景

1. 快速知识查询

用户：什么是量子计算？
助手：[调用 get_summary 获取摘要]

2. 详细内容研究

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]

3. 结构化数据提取

用户：获取这个人物的基本信息
助手：[调用 get_infobox 提取信息框]

4. 多语言查询

用户：用英文查一下深度学习
助手：[设置 language=en 查询]

触发时机

• 用户询问百科知识
• 需要快速了解某个概念
• 查询人物、事件、地点等信息
• 需要权威的背景资料

最佳实践

1. 使用合适的语言

# 中文查询
get_article(title="人工智能", language="zh")

# 英文查询
get_article(title="Artificial Intelligence", language="en")

2. 控制返回内容量

# 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)

3. 处理重定向

# 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"])

注意事项

⚠️ 重要提示：

1. 内容来源于维基百科，使用时需注明来源
2. 词条内容可能随时更新
3. 部分词条可能不存在或有争议
4. 遵守维基百科的使用条款

与其他工具配合

知识检索流程

deepwiki（百科知识）→ arxiv（论文）→ 总结分析

多源验证

deepwiki → metaso（深度搜索）→ 交叉验证

官方资源

• 维基百科: https://www.wikipedia.org
• API文档: MediaWiki API
• 许可证: 维基百科内容遵循 CC BY-SA 3.0

常见问题

Q: 词条不存在怎么办？

A: 使用 search_wiki 搜索相关词条，或尝试其他语言

Q: 内容太长怎么办？

A: 使用 get_summary 只获取摘要，或分段获取

Q: 如何获取特定章节？

A: 使用 sections=True 参数，然后解析章节内容

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更新时间: 2026-03-08 版本: 1.0