Mcp-Server für tiefgehende Forschung

Was ist MCP Server Deep Research?

MCP Server Deep Research ist ein innovatives Projekt, das auf GitHub vom Benutzer reading-plus-ai gehostet wird. Dieses Repository konzentriert sich auf fortgeschrittene Forschung und Entwicklung im Bereich Servermanagement und -optimierung. Ziel ist es, Werkzeuge und Methoden bereitzustellen, die die Serverleistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit verbessern. Das Projekt ist öffentlich zugänglich, sodass Entwickler und Forscher zusammenarbeiten, beitragen und die verfügbaren Ressourcen nutzen können.

Funktionen von MCP Server Deep Research

• Open Source: Das Projekt ist offen für Beiträge, sodass Entwickler das Repository forken, mit Sternen versehen und an verschiedenen Funktionen und Verbesserungen zusammenarbeiten können.
• Robuste Dokumentation: Umfassende Dokumentation wird bereitgestellt, um den Benutzern zu helfen, die Funktionen und die Implementierung der Werkzeuge zu verstehen.
• Gemeinschaftsunterstützung: Eine wachsende Gemeinschaft von Mitwirkenden und Benutzern, die Unterstützung bieten, Einblicke teilen und an Verbesserungen zusammenarbeiten.
• Regelmäßige Updates: Das Repository wird aktiv gewartet, mit regelmäßigen Updates, die neue Funktionen einführen und Fehler beheben.
• Lizenz: Das Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert, die die Freiheit fördert, die Software zu verwenden, zu modifizieren und zu verteilen.

So starten Sie mit MCP Server Deep Research

1. Besuchen Sie das Repository: Gehen Sie zur MCP Server Deep Research GitHub-Seite.
2. Klonen Sie das Repository: Verwenden Sie Git, um das Repository auf Ihren lokalen Computer zu klonen:

   git clone https://github.com/reading-plus-ai/mcp-server-deep-research.git
   

3. Erkunden Sie die Dokumentation: Überprüfen Sie die README und andere Dokumentationsdateien, um die Projektstruktur und die Nutzung zu verstehen.
4. Beitragen: Wenn Sie beitragen möchten, forken Sie das Repository, nehmen Sie Ihre Änderungen vor und reichen Sie eine Pull-Anfrage zur Überprüfung ein.
5. Engagieren Sie sich in der Gemeinschaft: Nehmen Sie an Diskussionen teil, melden Sie Probleme und beteiligen Sie sich an der Gemeinschaft, um Ihr Lernen zu verbessern und zum Projekt beizutragen.

Häufig gestellte Fragen

F1: Welche Technologien werden in MCP Server Deep Research verwendet?

A1: Das Projekt nutzt eine Vielzahl von Technologien, darunter Programmiersprachen wie Python und JavaScript sowie Frameworks und Bibliotheken, die das Servermanagement und die Optimierung unterstützen.

F2: Wie kann ich Probleme oder Fehler melden?

A2: Sie können Probleme melden, indem Sie zum Tab "Issues" im GitHub-Repository navigieren und ein neues Problem mit detaillierten Informationen zum Problem einreichen.

F3: Gibt es eine Möglichkeit, zum Projekt beizutragen?

A3: Ja, Beiträge sind willkommen! Sie können das Repository forken, Änderungen vornehmen und eine Pull-Anfrage einreichen. Stellen Sie sicher, dass Sie die in der Dokumentation beschriebenen Beitragsrichtlinien befolgen.

F4: Kann ich MCP Server Deep Research für kommerzielle Zwecke verwenden?

A4: Ja, das Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert, die die kommerzielle Nutzung, Modifikation und Verteilung erlaubt.

F5: Wie oft wird das Repository aktualisiert?

A5: Das Repository wird aktiv gewartet, mit regelmäßigen Updates, die neue Funktionen, Verbesserungen und Fehlerbehebungen einführen. Überprüfen Sie die Commit-Historie für die neuesten Änderungen.

MCP Server for Deep Research

MCP Server for Deep Research is a tool designed for conducting comprehensive research on complex topics. It helps you explore questions in depth, find relevant sources, and generate structured research reports.

Your personal Research Assistant, turning research questions into comprehensive, well-cited reports.

🚀 Try it Out

Youtube: https://youtu.be/_a7sfo5yxoI

1. Download Claude Desktop

   • Get it here

2. Install and Set Up

   • On macOS, run the following command in your terminal:

   python setup.py
   

3. Start Researching

   • Select the deep-research prompt template from MCP
   • Begin your research by providing a research question

Features

The Deep Research MCP Server offers a complete research workflow:

1. Question Elaboration

   • Expands and clarifies your research question
   • Identifies key terms and concepts
   • Defines scope and parameters

2. Subquestion Generation

   • Creates focused subquestions that address different aspects
   • Ensures comprehensive coverage of the main topic
   • Provides structure for systematic research

3. Web Search Integration

   • Uses Claude's built-in web search capabilities
   • Performs targeted searches for each subquestion
   • Identifies relevant and authoritative sources
   • Collects diverse perspectives on the topic

4. Content Analysis

   • Evaluates information quality and relevance
   • Synthesizes findings from multiple sources
   • Provides proper citations for all sources

5. Report Generation

   • Creates well-structured, comprehensive reports as artifacts
   • Properly cites all sources used
   • Presents a balanced view with evidence-based conclusions
   • Uses appropriate formatting for clarity and readability

📦 Components

Prompts

• deep-research: Tailored for comprehensive research tasks with a structured approach

⚙️ Modifying the Server

Claude Desktop Configurations

• macOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Development (Unpublished Servers)

"mcpServers": {
  "mcp-server-deep-research": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/Users/username/repos/mcp-server-application/mcp-server-deep-research",
      "run",
      "mcp-server-deep-research"
    ]
  }
}

Published Servers

"mcpServers": {
  "mcp-server-deep-research": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-deep-research"
    ]
  }
}

🛠️ Development

Building and Publishing

1. Sync Dependencies

   uv sync
   

2. Build Distributions

   uv build
   

   Generates source and wheel distributions in the dist/ directory.

3. Publish to PyPI

   uv publish
   

🤝 Contributing

Contributions are welcome! Whether you're fixing bugs, adding features, or improving documentation, your help makes this project better.

📜 License

This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for details.