Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Smithsonian MCP Server

von cyanheadsVersion 0.4.0i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.cyanheads/smithsonian-mcp-server

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Search 14.5M Smithsonian Open Access objects, get CC0 images, find cross-collection connections.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Computer oder Cloud
  • Transport: stdio, Streamable HTTP
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: SMITHSONIAN_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 3 von 3 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Kann 6 Dinge (Tools) smithsonian_search_objects, smithsonian_list_terms, smithsonian_get_object, smithsonian_get_media …
  • Das trägst du selbst ein: SMITHSONIAN_API_KEY, MCP_LOG_LEVEL

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "smithsonian": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/smithsonian-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SMITHSONIAN_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http smithsonian https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add smithsonian --env SMITHSONIAN_API_KEY=your-value --env MCP_LOG_LEVEL=your-value -- npx -y @cyanheads/smithsonian-mcp-server

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "smithsonian": {
      "url": "https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "smithsonian": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/smithsonian-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SMITHSONIAN_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "smithsonian": {
      "type": "http",
      "url": "https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "smithsonian": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/smithsonian-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SMITHSONIAN_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • SMITHSONIAN_API_KEY erforderlich env
    Required. Free API key from https://api.data.gov/signup — approval is instant.
  • MCP_LOG_LEVEL env
    Sets the minimum log level for output (e.g., 'debug', 'info', 'warn').

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 6. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • smithsonian_search_objects

    Recommended first step for open-ended or topic discovery: free-text search across 14.5 million Smithsonian objects, with optional exact filters. Filters narrow by museum unit, object type, indexed date term, culture, geographic place, subject topic, named party, and online/CC0 av

  • smithsonian_list_terms

    Enumerate the valid term vocabulary for an indexed Smithsonian filter field (unit_code, culture, place, date, online_media_type, topic). Terms are a controlled vocabulary — often plural or qualified (e.g. "Paintings", not "Painting") — so guessed filter values tend to return noth

  • smithsonian_get_object

    Fetch a normalized catalog metadata projection for a Smithsonian object by its record_id (from smithsonian_search_objects results). Returns title, dates, description, labeled notes, makers, materials, dimensions, places, cultures, topics, exhibitions, credit line, identifiers, ri

  • smithsonian_get_media

    Return every CC0 (open-access) image for a Smithsonian object at multiple resolutions. The tool never returns an empty list — it names the reason instead: an object with nothing digitized, an object whose media is entirely non-image (3D models, scanned books, documents), and an o

  • smithsonian_browse_category

    Browse Smithsonian objects within one exact category — a single museum (mode "museum"), culture, indexed date term (mode "period"), object type (mode "medium"), or subject term (mode "topic"). The value must be an exact indexed category term, not free text: resolve museum, cultur

  • smithsonian_find_related

    Discover objects across Smithsonian collections related to a given anchor object, matched on shared metadata signals — culture, period, object type, named parties, and topic terms. Each related object is tagged with the signals that connected it to the anchor; a named-party signa

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cyanheads bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 133 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 6 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7271 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 86 % der anderen 7271 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7271 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Smithsonian MCP Server sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: SMITHSONIAN_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.0) kam vor 5 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@cyanheads/smithsonian-mcp-server Search 14.5M Smithsonian Open Access objects across 20+ museums via MCP, and retrieve CC0 images for the 5.2M that carry openly-licensed media. STDIO or Streamable HTTP. 6 Tools

Public Hosted Server: https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp


Overview

The Smithsonian's Open Access catalog: 14.5 million objects across 20+ museums, 5.2 million with CC0 images. Search by free text or category, browse by museum, culture, date, or topic, and discover connections across collections.

Tools
ToolDescription
smithsonian_search_objectsSearch across 14.5M objects by text query with optional filters (museum, type, date term, culture, place, topic, name, scientific name, media type, online-only, CC0). Returns curated summaries with total count.
smithsonian_list_termsEnumerate the valid term vocabulary for an indexed filter field (unit_code, culture, place, date, online_media_type, topic). Call before filtering to avoid empty results from invalid values; pass contains to resolve a guessed value to its exact term(s). unit_code terms come back with their museum names.
smithsonian_get_objectFetch a normalized catalog metadata projection for an object by ID: title, dates, materials, dimensions, exhibition history, credit line, and identifiers.
smithsonian_get_mediaReturn all CC0-licensed images for an object at multiple resolutions (thumbnail, screen, high-res JPEG/TIFF). Only CC0 images returned, never an empty list — a distinct error reason names why, whether the object has nothing digitized, only non-image media, or only restricted images.
smithsonian_browse_categoryBrowse objects within one exact category (museum, culture, period, medium, topic) with total count, a page of objects, and museum breakdown. Requires an exact indexed category term.
smithsonian_find_relatedDiscover cross-collection objects related to an anchor, matched on shared culture, named-party, topic, and period signals.
Skill
SkillDescription
smithsonian-guideGates for agents querying the catalog: query syntax (OR never widens a search), counting a museum's or a place's holdings, finding a person's indexed name, genus-level scientific names, and mirror-served pages

Ships in skills/ for plugin installs, the npm package, the Docker image, and the .mcpb bundle, and is served over MCP as skill://smithsonian-guide/SKILL.md.


Capability reference

smithsonian_search_objects tool
  • Free-text search over 14.5M objects from 20+ museums
  • Filters append hard AND constraints. Plain words and quoted phrases keep their matching semantics; active Lucene expressions are grouped to preserve Boolean precedence.
  • filters.online_media_type accepts exact smithsonian_list_terms media categories such as Images, 3D Models, and Sound recordings. These describe the index; even Images does not guarantee attached or CC0 images. Check smithsonian_get_object.media_summary for deliverability. Media categories feed search, with no media-type browse mode.
  • Filters: museum unit code, object type, indexed date term (1920s, 500-1500, 21st century, -2500), culture, geographic place, subject topic, named party (name), scientific name (scientific_name), indexed media category (online_media_type), online-only, CC0-only
  • topic and name are hard indexed constraints, not free text — topic: "Quilts" matches 1,134 objects where the bare word matches 2,677, and name: "Warhol, Andy" matches 421 against 715
  • Returns curated summaries: title, date, museum, object type, thumbnail URL, CC0 flag, record_id, plus holding_museum_name when the holding unit differs from the indexed unit_code (the 3D digitization scans)
  • An unknown filters key is rejected by name
  • Use start + rows for standard pagination (offset-based, default 20, up to 1,000 per page — a larger rows is served at 1,000 with a notice). When objects remain, the notice names the next start

smithsonian_list_terms tool
  • Fields: unit_code, culture, place, date, online_media_type, topic — a controlled vocabulary, often plural (e.g. Paintings, not Painting); ground filter values here before searching or browsing
  • contains filters the vocabulary by a case-insensitive substring — resolves a guessed value (e.g. greek → Greek, Attic) in one call; for unit_code it also matches museum names (National Air and Space → NASM), and each unit_code term comes back with a labels map of its museum name
  • Paginate with start + rows (default 50, up to 40,000 per page — a larger rows is served at 40,000 with a notice); topic (133k terms) and place (114k) are large enough to pair with contains
  • No per-term object counts are available upstream — only the term values themselves
  • Each field's vocabulary is cached for SMITHSONIAN_TERMS_CACHE_TTL_SECONDS (default 3600 seconds, 0 disables) — upstream ignores paging and returns the whole set on every call, so paging a large vocabulary uncached re-downloads it each time
  • object_type is not enumerable here — harvest its values from the object_type field in smithsonian_search_objects results

smithsonian_get_object tool
  • Input: record_id from smithsonian_search_objects — do not construct IDs manually
  • Returns the exposed catalog fields: title, dates (all labeled), makers (with roles), materials, dimensions, place associations, culture terms, topic/subject terms, exhibition history, accession identifiers, credit line, rights statement
  • Media summary included — call smithsonian_get_media for full image URLs. media_summary.non_image_media[] lists every media item that is not an image (3D models, scanned books, documents) as { type, url?, is_cc0 }, in catalog order
  • holding_museum_name names the holding unit when it differs from unit_code, the code the record is indexed under (the 3D digitization scans); the text output renders it as Held by
  • All nonempty notes retain their catalog labels and source order. description selects recognized prose labels; administrative notes stay labeled.
  • Natural-history metadata includes all scientific_names, reported taxonomy ranks, and valid decimal collection coordinates with their own locality when present. The arrays are empty when no names or valid points are available; absent ranks are omitted. No accepted name, geocoding, or accuracy is inferred. Use scientific_names as exact filters.scientific_name values in search; this field is not enumerable via smithsonian_list_terms.

smithsonian_get_media tool
  • Only CC0-licensed images are returned, never restricted content
  • Three distinct failure reasons when nothing is returnable: no_media (nothing digitized), no_images (media exists but is entirely non-image — 3D models, scanned books, documents; the recovery hint names the types present and points to smithsonian_get_object's media_summary.non_image_media, which links each item), not_cc0 (images exist but none are CC0, thrown as Forbidden)
  • Each image entry includes thumbnail (~120px), screen-size (~800px), and high-resolution JPEG/TIFF URLs with pixel dimensions
  • Use smithsonian_search_objects with filters.cc0_only: true to find objects with downloadable CC0 images before calling this tool

smithsonian_browse_category tool
  • Five modes: museum (by unit code, e.g. "NASM" — matched exactly, not by museum name), culture (e.g. "Aztecs"), period (indexed date term, e.g. "1940s" or "500-1500"), medium (object type, e.g. "Paintings"), topic (subject term, e.g. "Quilts")
  • value must be an exact indexed category term — resolve museum, culture, period, and topic vocabulary with smithsonian_list_terms first; object_type is not enumerable there, so harvest it from smithsonian_search_objects results
  • Returns total count, a page of sample objects, and a museum breakdown showing which institutions hold matching items (computed from the current page)
  • Use start + rows for standard pagination (offset-based, default 10, up to 1,000 per page — a larger rows is served at 1,000 with a notice). When objects remain, the notice names the next start — adjacent pages retrieve the objects a capped sample omits
  • A category value that matches nothing throws invalid_category with a mode-specific recovery hint: a value outside the vocabulary gets the exact smithsonian_list_terms call that resolves it, and a value the index enumerates but that matches no objects is named as such and routed elsewhere
  • For open-ended or topic discovery, use smithsonian_search_objects instead — this tool requires an exact category value

smithsonian_find_related tool
  • Matches shared culture, named-party, topic, and period+type metadata signals against the wider catalog; cross-museum discovery is the differentiator — an NASM aerospace anchor may surface related objects from NMNH, SAAM, and NMAH
  • The named-party signal carries the catalog's own role for the party (maker, collector, donor, issuing authority, …) rather than a fixed maker label, prefers the indexed name facet as a hard filter when the record has one, and is dropped when its value only repeats the culture signal
  • The topic signal is a hard topic: filter, so every object it tags carries that subject term rather than merely mentioning the word
  • similarity_signals on each result names every metadata term that conne

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