里杰斯穆姆mcp+
 
概述
请不要将此资源提供的数据视为最新或权威的。它基于2026年5月2日从国家博物馆复制的数据。对于当前数据，请始终使用国立博物馆自己的数据 搜索门户 和 应用程序编程接口国家博物馆也没有审查或认可博物馆地理空间和来源数据的丰富（在很小一部分也是基于LLM的）。这是一个仍在积极开发中的技术演示的早期预发布。它可能包含错误。
该工具是由 研究和基础设施支持 巴塞尔大学RISE小组。我们特别有兴趣探索LLM检索和分析数据所带来的研究机会、方法风险和技术挑战。如果您有兴趣在这方面与我们合作，请 联系.
快速开始
https://rijksmuseum-mcp-plus-production.up.railway.app/mcp首选 _设置_ → _连接器_ → _添加自定义连接器_ → 根据您的喜好命名，并将URL粘贴到 _远程MCP服务器URL_ 现场。您可以忽略“身份验证”部分。配置连接器后，可选择设置其工具的权限（例如“始终允许”）。参见Anthropic 指示 了解更多详情。
可以在不付费订阅的情况下使用rijksmuseum mcp+（需要进行一些权衡）。有关更多详细信息，请参阅 选择AI系统 下面的部分。
研究技能
这 rijksmuseum-mcp+ 技能 文件(.zip存档)用自然语言为人工智能助手提供了如何有效使用rijksmuseum mcp+的详细指导：为给定的问题类型选择哪种工具，如何组合搜索，重要的元数据区分（例如。 subject 条款vs iconclass 符号）和已知的限制。该包还包括一个参考文件，其中完整描述了可用的来源搜索模式。使用技能是可选的，但在探索集合时将显著提高人工智能助手的响应质量和效率。
下载的技能文件可以通过以下方式安装在Claude中 这些说明技能最初是由Anthropic为其克劳德产品开发的，但后来成为 开放标准。即使是没有明确支持技能包的聊天机器人和应用程序，也可以通过上传/共享来使用rijksmuseum mcp+技能 部件 (SKILL.md, provenance-and-enrichment-patterns.md 参考文件）与AI助手在研究会议开始时进行交互。一些聊天机器人（例如Mistral的 屎)允许您通过将此类文件上传到LLM，在会话之间永久共享此类文件 个人图书馆.
示例查询
将资源连接到人工智能系统后，您可以用自然语言搜索、探索和询问有关国家博物馆藏品的问题。有关系统可以回答的查询类型的示例，请参阅下面的提示。有关更复杂的查询和响应的示例，请参阅 研究情景.
- _国立博物馆的哪些德国艺术品唤起了虚荣和死亡？_ 链接
- _哪些艺术品的来源与波拿巴皇帝有关？_ 链接
- _展示包含题词“Amor vincit omnia”的艺术品_ 链接
- _查找与SK-A-2350类似的艺术品_ 链接
- _收藏中哪些作品以前由同一个家庭收藏的时间最长？_ 链接
- _向我展示莱顿出生的艺术家收藏的雕塑_ 链接
- _按宽度计算，收藏中最大的三幅画是什么？_ 链接
- _哪些15世纪的画作被列为工作室作品？_ 链接
- _给我看Roermondse passie，并强调犹大的背叛_ 链接
注意：这些提示后面的链接是Claude Desktop中的示例响应。它们只复制这些会话的文本，而不是内联图像查看器或自定义可视化。
特性
Rijksmuseum mcp+提供了以下功能，这些功能超出了RijksmMuseum在其网站上提供的功能 搜索收藏 页面：
更多可搜索元数据
rijksmuseummcp+能够跨集合的任意元数据类别生成聚合统计数据（例如计数、分布和交叉表）。这些可以传递给AI助手进行可视化和其他形式的分析。有关更多详细信息，请参阅参考文件 元数据类别 和 搜索参数.
语义搜索
交互式图像查看器和AI分析
您可以在聊天对话中使用交互式深度缩放图像查看器在线查看Rijkmuseum收藏的图像，该查看器支持平移、缩放、旋转、水平翻转和全屏模式（单击图像查看器中的？图标了解详细信息）。人工智能助手可以结合集合的元数据分析它所看到的内容，并可以根据要求独立放大和注释带有标签的边界框的感兴趣区域。因为助手可以看到这些叠加，所以它还可以验证自己的注释——重新检查渲染结果，调整坐标并重试。通过将查看器切换到交互模式（按“i”或单击□ 用户可以在感兴趣的区域周围绘制矩形。这会将其边界框坐标复制到提示中，并将AI助手的注意力引向它（例如“识别我在图像中突出显示的蝴蝶种类”）。
查找类似艺术品
搜索与其他艺术品“相似”的艺术品（例如“查找与梵高的泽尔夫波特雷相似的艺术品”）会创建一个比较网页，将艺术品与最相似的作品放在一起，从八个维度进行评估：视觉外观、策展人申报的相关物品（不同的例子、生产阶段、吊坠）、艺术传承（共享的创作者、工作室或归因链）、图标类主题分类、语义描述、共享的策展主题、描绘的人和描绘的地方。出现在多个维度上的作品被列在一个最终的组合“汇总”视图中，突出了该系列中联系最广泛的艺术品。这是 一个例子 的 find_similar 分析。注意：所有生成的比较网页将在30分钟后自动从服务器中删除。使用浏览器的“另存为”（不是书签）功能保存副本。
分析起源事件（实验）
选择AI系统
从技术上讲，rijksmuseummcp+可以与任何支持开放的聊天机器人或应用程序配合使用 模型上下文协议 （MCP）和 MCP应用程序 标准。因此，它也适用于许多其他基于浏览器的聊天机器人，包括那些可以使用大型语言模型（LLM）的聊天机器人 没有付费订阅米斯特拉尔的 屎 是一个例子（如下 这些说明)一个基于浏览器的聊天机器人，对MCP标准有很好的基本支持。此外，许多桌面“LLM客户端”应用程序，如 2001年1月，也是MCP兼容的，可以与许多不同的LLM模型（包括本地模型）一起使用。大多数代理编码应用程序（例如Claude Code、OpenAI Codex、Google Gemini CLI）也支持MCP标准。相比之下，OpenAI的ChatGPT仍然只为MCP服务器提供有限的“开发人员模式”支持，虽然谷歌已经宣布支持Gemini的MCP，但尚未表示何时准备就绪。
开发人员注意：rijksmuseummcp+服务器也可以在STDIO模式下本地运行，并具有其元数据和嵌入数据库的本地副本。请查看 技术说明 了解详情。
运作原理
当你提交问题时，人工智能助手会根据他们的 描述 哪种组合 工具 和 搜索参数 由rijksmuseummcp+提供，最好的答案是借鉴博物馆的 元数据助理可能 搜索 使用结构化过滤器的集合(search_artwork)，查找艺术品的完整元数据(get_artwork_details)，查询所有权历史记录(search_provenance)，或通过意义或概念找到艺术品(semantic_search).在此过程中，它通常会按顺序将多个工具链接在一起（所谓的“代理循环”），每个结果都会通知下一个查询。每个工具的结果都以结构化数据和文本的形式返回，人工智能助手对其进行解释、上下文化，并在满意时最终以自然语言作为答案返回。
在每一步中，人工智能助手都可以将检索到的数据与其自己的背景知识（关于艺术家、时期、图像传统和历史背景）相结合，以提供超出博物馆元数据本身所能提供的解释。但是，这些陈述的形式和内容也将受到其检索到的精心策划的元数据、MCP服务器中给人工智能助手的指令以及从可选数据库中获取的专业领域知识和指导的“基础”和“约束” 研究技能 文件。这些共同作用，为人工智能助手提供了一种“工具”，使其基于精心策划的元数据和用户的查询。
由于rijksmuseum-mcp+维护自己的rijksmuseum副本和（通过rijksmiseum-iconclass-mcp）图标命名元数据，它可以通过查询Rijksmiseum收藏门户或搜索API无法实现的方式来组织、丰富、查询和分析。例如，单独的数据库可以实现：
- 按相关性排序搜索全文元数据
- 按语义或概念检索元数据
- 用长/纬度数据丰富地名（地点），以允许基于邻近度和区域的搜索
- 解析出处文本以创建结构化、可搜索的所有权链
- 在“相似性”的多个维度上比较艺术品
本质上，rijksmuseum-mcp+放弃了传统搜索界面的概念简单性，在传统搜索界面中，你可以制定基于关键字的查询，接收结果，并自己解释这些结果，转而采用更灵活、更强大但也更复杂的场景，在这种场景中，人工智能助手可以代表你搜索元数据、组合和解释结果。重要的是，由于人工智能助手不仅可以访问它检索的内容，还可以访问这些数据的组织方式，因此它还能够对其行为提供一定程度的“反思”——解释如何以及为什么进行查询，检索到的数据是什么样的，并推荐如何最好地执行查询的选项。
flowchart LR
User["You"] |conversation| AI["AI Assistant"]
AI |"MCP tool calls
(agentic loop)"| Server["rijksmuseum-mcp+
13 tools"]
Server --> Search["Search & Discovery
structured filters,
semantic search,
collection statistics"]
Server --> Details["Details & Metadata
provenance chains,
similarity comparison"]
Server --> Images["Image Inspection
deep-zoom viewer,
region crops for AI vision,
overlay annotations"]
Search --> VocabDB[("Vocab DB
833K artworks
417K vocab terms
14.7M mappings")]
Search --> EmbeddingsDB[("Embeddings DB
833K vectors
semantic search")]
Details --> VocabDB
Images --> IIIF["IIIF Image API
iiif.micr.io"]
subgraph Harvest ["Periodic harvest (offline)"]
OAI["OAI-PMH
data.rijksmuseum.nl/oai"]
LA["Linked Art resolver
id.rijksmuseum.nl
(harvest-time only)"]
end
OAI -.->|"833K records"| VocabDB
LA -.->|"vocab + artwork
enrichment"| VocabDB
VocabDB -.->|"embedding
generation"| EmbeddingsDB提示和限制
- 如果工具调用意外失败，请尝试断开并重新连接连接器。 由于rijksmuseum mcp+作为托管的远程mcp服务器运行，因此最近更新对其配置的更改可能会使连接器处于过时状态——症状包括查询从未得到答复、通用错误消息或AI助手报告工具不可用。在Claude Desktop或Claude.ai中，转到 _设置_ → _连接器_，关闭并重新打开rijksmuseummcp+，然后重试您的问题。如果连接/断开连接不能解决问题，请完全卸下连接器（MCP服务器），然后使用中的URL重新添加 快速开始 部分。
- 收集数据是周期性快照，而不是实时提要。 Rijksmuseum mcp+查询自己收集的博物馆元数据副本，而不是实时的RijksmMuseum API。这使得语义搜索、出处解析、邻近查询和交叉制表成为可能，但这也意味着国家博物馆馆长最近进行的编目更改、新收购或更正不会反映在人工智能助手的回复中。要获得最新的确切信息，请始终与国家博物馆自己的信息进行交叉检查 收藏门户.
- 让助手解释它使用了哪些工具和过滤器——如果第一个答案看起来不合适，请引导它。 由于rijksmuseum mcp+暴露了许多重叠的搜索模式（关键字过滤器、语义搜索、图标类符号、出处事件、空间查询），人工智能助手有时会选择比你预期的更窄或更宽的策略。如果结果似乎不完整、令人惊讶或可疑地整洁，请询问以下跟进问题 _“让我看看这个查询的其他匹配艺术品”_，或 _“请使用语义搜索而不是关键字筛选器重试此操作”_.安装可选 研究技能 这将大大减少糟糕查询的频率，并且在提示中明确表示您是想要结构化搜索（例如“X在Y中绘制的所有画作”）还是探索性搜索（例如，“列出一些……”），有助于AI助手正确解释您的问题。
技术说明
有关本地设置（stdio或HTTP）、部署、体系结构、数据源和配置，请参阅 技术指南进一步的技术文档待定。
路线图
很快：
- 修复错误并微调查询和工具描述
- 更新README和其他文档
- 添加对其他MCP客户端的完全支持（例如ChatGPT、Goose）
稍后：
- 改善
descriptionfind_similar信号（例如通过LLM重新排序器） - 研究find-similar的图像直方图或索引颜色信号
- 论文/演示文稿
也许 吧：
- 通过LDES端点实现增量元数据更新
- 实现矢量嵌入数据库的增量更新
- 研究新的书目SRU MCP服务器（rijksmuseum biblio-MCP）
- 研究聊天和图像查看器的单独窗口
- 结合历史展览数据进行调查
- 研究与其他链接开放数据资源的集成（例如。 殖民地藏品)
- 添加对推断地理位置数据的支持
作者
引用
如果您在研究中使用rijksmuseum mcp+，请按如下方式引用：
APA（第7版）
A.博塞（2026）。 *里杰斯穆姆mcp+* （版本0.24.0）\[软件\]。巴塞尔大学研究和基础设施支持（RISE）。https://github.com/kintopp/rijksmuseum-mcp-plus
BibTeX
@software{bosse_2026_rijksmuseum_mcp_plus,
author = {Bosse, Arno},
title = {{rijksmuseum-mcp+}},
year = {2026},
version = {0.24.0},
publisher = {Research and Infrastructure Support (RISE), University of Basel},
url = {https://github.com/kintopp/rijksmuseum-mcp-plus},
orcid = {0000-0003-3681-1289},
note = {Developed with Claude Code (Anthropic, \url{https://www.anthropic.com})}
}图像和数据积分
收集数据和图像由 阿姆斯特丹国立博物馆 通过他们 链接的开放数据API.
许可： 不再（或从未）受版权保护的信息和数据 公共领域标记 和 CC0 1.0如果国家博物馆拥有版权，它通常会放弃CC0 1.0规定的权利；在确实行使版权的情况下，材料将根据 CC 4.0未经明确许可，受第三方版权保护的材料不得作为开放数据提供。个人许可证名称显示在 收藏网站.
归因： 国家博物馆认为，无论申请何种许可证，通过信用额度和数据引用提供归因和/或来源引用都是一种良好的做法。请参观国立博物馆 信息和数据政策 完整的条款。
这个项目的灵感来自 @r-huijts/rijksmuseum mcp，基于博物馆现已被取代的REST API的原始国立博物馆MCP服务器。
许可证
该项目根据 MIT许可证.