实体识别MCP服务器

精选MCP服务推荐

实体识别

识别两组数据是否来自同一主体。

这是一个支持MCP（模型上下文协议）的服务器。

数据比较工具

此工具提供了一种全面的方法来比较两组数据，评估其值的精确和语义相等性。它利用文本规范化和语言模型来确定数据是否源自同一主体。

功能

文本规范化：将文本转换为小写，移除标点符号，并标准化空格。
值比较：对两个值进行精确和语义上的比较（忽略列表元素顺序）。
JSON遍历：逐个遍历每个JSON对象的键，并比较对应的值。
语言模型整合：利用生成式语言模型评估语义相似性，并最终判断数据是否来自同一主体。

安装

要使用此工具，请确保安装了必要的依赖项。您可以使用pip进行安装：

pip install genai

使用说明

函数

normalize_text(text)：
- 对输入文本进行规范化处理，将其转换为小写，移除标点符号，并标准化空格。
compare_values(val1, val2)：
- 对两个值进行精确和语义上的比较。
- 如果值是列表，则在语义比较时忽略元素顺序。
compare_json(json1, json2)：
- 逐个键比较两个JSON对象。
- 使用compare_values评估每个键的值。
- 整合语言模型来评估语义相似性，并提供最终判断数据是否来自同一主体的结果。

示例

import json
import genai
import re

# 定义您的JSON对象
json1 = {
    "name": "John Doe",
    "address": "123 Main St, Anytown, USA",
    "hobbies": ["reading", "hiking", "coding"]
}

json2 = {
    "name": "john doe",
    "address": "123 Main Street, Anytown, USA",
    "hobbies": ["coding", "hiking", "reading"]
}

# 比较JSON对象
comparison_results = compare_json(json1, json2)

# 生成最终匹配结果
model1 = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-thinking-exp")
result_matching = model1.generate_content("综合这些信息，你认为可以判断两个数据来自同一主体吗？"+json.dumps(comparison_results, ensure_ascii=False, indent=4))
print(result_matching.text)