プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Smithsonian MCP Server

作者:cyanheadsバージョン 0.4.0i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.cyanheads/smithsonian-mcp-server

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:SMITHSONIAN_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

必要なもの

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

または、パソコンで動かす

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://smithsonian.caseyjhand.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • SMITHSONIAN_API_KEY 必須 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').

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月6日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • 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

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント cyanheads で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    133ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    6件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7275件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7275件のうち86%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7275件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Smithsonian MCP Serverは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:SMITHSONIAN_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.4.0)がレジストリに届いたのは6 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

@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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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