原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Artsdata

作者:culturecreates版本 1.0.0i★ –i在云端运行
注册名称ca.artsdata/mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Search Artsdata for authoritative data on Canadian events, artists, organizations, and places.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在云端运行
  • 传输方式: Streamable HTTP
  • 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.artsdata.ca/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http artsdata https://mcp.artsdata.ca/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "artsdata": {
      "url": "https://mcp.artsdata.ca/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "artsdata": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.artsdata.ca/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.artsdata.ca/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过域名 artsdata.ca 验证(注册中心会核实域名所有权)

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 7241 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7241 个服务器的 35% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7241 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Artsdata 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.0)于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT3天前更新
安装

Codebase Memory

作者:DeusData

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

在你的电脑上运行★ 48,148MIT20天前更新
安装

Exa

作者:exa-labs

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

在云端运行★ 5,213MIT44天前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

Artsdata MCP Server (Rails)

Prerequisites

  • Ruby 4.0.6
  • Rails 8.1
  • Bundler

Setup

bundle install

Endpoints

  • POST /mcp: MCP Streamable HTTP endpoint (tools and resources are documented in docs/mcp-server.md)
  • GET /up: health check
  • GET /llms.txt: machine-readable guide for agents

Calls to /mcp are reported to Google Analytics 4.

MCP resources

  • artsdata://dumps/core-minus-provenance/latest (artsdata_dump): manifest for the latest Artsdata core-minus-provenance dump — the core graph with provenance and RDF-star annotations removed, published monthly as a gzipped Turtle file.

resources/read asks the Artsdata Databus for the newest version of the artifact (GET /databus/artifact/latest?artifact= ) and returns a small JSON document with the download URL, version, format and compression — never the dump contents. Going through the Databus means MCP clients need to know nothing about where the file is actually stored. Clients download the file from downloadUrl and compare version across reads to detect when a new dump lands.

Directory structure

.github/

workflows/ deploy-to-heroku.yml # Workflow deploying to Heroku run-unit-tests.yml # Reusable workflow running Minitest unit-test-on-pull-request.yml # Workflow running unit tests on pull requests app/ resource/ # MCP resources schema/ # JSON schemas of the tools' input and output services/ # Clients for the reconciliation service, SPARQL endpoint and Databus tool/ # MCP tools config/ initializers/mcp_server.rb # MCP server: registered tools, resources and transport initializers/mcp_analytics.rb # Google Analytics 4 reporting configuration routes.rb lib/ mcp_analytics/ # Rack middleware reporting MCP usage to Google Analytics 4 test/

Configuration

  • ARTSDATA_RECONCILIATION_ENDPOINT: reconciliation service URL used by the search_entities, get_entity and search_events tools.
  • ARTSDATA_SCHEMA_URL (optional): Turtle file compiled by the get_schema tool (default https://docs.artsdata.ca/artsdata-schema.ttl).
  • ARTSDATA_SCHEMA_CACHE_TTL_SECONDS (optional): how long the compiled schema is cached in process (default 86400).
  • ARTSDATA_CORS_ORIGINS (optional): comma-separated CORS origins (default *).
  • ARTSDATA_API_ENDPOINT (optional): base URL of the Artsdata API, used to query the Databus for the latest data dump (default https://api.artsdata.ca).
  • ARTSDATA_SPARQL_ENDPOINT (optional): SPARQL endpoint queried by the sparql_query tool (default https://query.artsdata.ca/query).
  • ARTSDATA_SPARQL_TIMEOUT_SECONDS (optional): read timeout for a sparql_query call (default 25).
  • ARTSDATA_SPARQL_MAX_ROWS (optional): maximum rows sparql_query returns; extra rows are cut and the result is flagged truncated (default 1000).
  • Docker instance profiles are provided in:
  • env/production.env
  • env/staging.env
  • ARTSDATA_INSTANCE_TYPE (optional): PRODUCTION (default) or STAGING. The Docker entrypoint loads the matching file from env/.
Usage analytics

Calls to /mcp are reported to Google Analytics 4, including the tool used, how long the call took, and the caller's User-Agent. Reporting stays off until both variables below are set, so development and CI need no configuration.

  • GA4_MEASUREMENT_ID: the GA4 property's G-XXXXXXXXXX id. Not a secret; defaulted for production in config/environments/production.rb.
  • GA4_API_SECRET: Measurement Protocol secret. **Secret — set it as a Heroku. config var, never in env/*.env, which is committed.**
  • GA4_DEBUG (optional): tag events so they appear in GA4's DebugView within seconds, and log whether GA4 considers each payload valid. Events are still recorded. Useful because the normal endpoint answers 204 whether or not the payload is valid.

Reporting is on when both credentials are present and off otherwise.

Separately, every MCP call is written to stdout as one JSON line, including the complete arguments the agent sent — the full SPARQL query, search terms, entity URIs. On Heroku these lines go to heroku logs and to any drain you attach.

  • MCP_REQUEST_LOG (optional): set to false to silence the request log. It runs independently of Google Analytics and works with no GA4 credentials set.

For sparql_query calls, two extra facts are reported: sparql_form (SELECT, ASK or UNKNOWN) and sparql_where, the WHERE clause as the agent wrote it with the PREFIX block removed and whitespace collapsed. Both go to Google Analytics and to the request log; GA4 cuts the WHERE clause at its 100-character limit, the log keeps it whole.

Run the application

bundle exec rails server

The API will be available at http://localhost:3000.

Docker

Build the image:

docker build -t artsdata-mcp-server .

Run the server:

docker run --rm -p 3000:3000 artsdata-mcp-server

Run with staging profile:

docker run --rm -p 3000:3000 -e ARTSDATA_INSTANCE_TYPE=STAGING artsdata-mcp-server

Run tests in Docker:

docker run --rm artsdata-mcp-server bundle exec rails test

Run tests

Run a single test file:

bundle exec rails test test/tool/search_events_test.rb

Run all tests:

bundle exec rails test

llms.txt maintenance

The public/llms.txt file is generated from MCP server metadata (tools, resources, descriptions, and schemas).

CI behavior:

  • Pull request CI runs bundle exec rake docs:check_llms.
  • If public/llms.txt is stale, the workflow fails.

Developer workflow:

  • Most of the time, no manual action is needed.
  • If you change MCP tools, resources, or schemas, regenerate the file with:
bundle exec rake docs:generate_llms
  • Confirm it is in sync with:
bundle exec rake docs:check_llms
  • Commit the updated public/llms.txt.

Deployment & CI/CD Details:

This project uses GitHub Actions for continuous integration and automated deployment to Heroku. Every push to the main branch triggers a workflow that builds and deploys the application to Heroku. The workflow is defined in .github/workflows/deploy-to-heroku.yml.

Every pull request triggers a workflow that unit tests. The workflow is defined in .github/workflows/run-unit-tests.yml.

Server Access & API Documentation

The Artsdata MCP Server is actively deployed and hosted in a live production environment.

Live Production Endpoints

  • MCP endpoint: https://mcp.artsdata.ca/mcp
  • Agent guide: https://mcp.artsdata.ca/llms.txt
问 PopNx