Servidor Mcp Para Pesquisa Profunda

O que é a Pesquisa Profunda do Servidor MCP?

A Pesquisa Profunda do Servidor MCP é um projeto inovador hospedado no GitHub pelo usuário reading-plus-ai. Este repositório foca em pesquisa e desenvolvimento avançados na área de gerenciamento e otimização de servidores. O objetivo é fornecer ferramentas e metodologias que melhorem o desempenho, escalabilidade e confiabilidade do servidor. O projeto é acessível publicamente, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores colaborem, contribuam e utilizem os recursos disponíveis.

Recursos da Pesquisa Profunda do Servidor MCP

• Código Aberto: O projeto está aberto a contribuições, permitindo que desenvolvedores façam fork, deem estrela e colaborem em vários recursos e melhorias.
• Documentação Robusta: Documentação abrangente é fornecida para ajudar os usuários a entender as funcionalidades e a implementação das ferramentas.
• Suporte da Comunidade: Uma comunidade crescente de colaboradores e usuários que oferecem suporte, compartilham insights e colaboram em melhorias.
• Atualizações Regulares: O repositório é mantido ativamente, com atualizações regulares que introduzem novos recursos e corrigem bugs.
• Licença: O projeto é licenciado sob a licença MIT, promovendo a liberdade de usar, modificar e distribuir o software.

Como Começar com a Pesquisa Profunda do Servidor MCP

1. Visite o Repositório: Acesse a página do GitHub da Pesquisa Profunda do Servidor MCP.
2. Clone o Repositório: Use o Git para clonar o repositório para sua máquina local:

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

3. Explore a Documentação: Revise o README e outros arquivos de documentação para entender a estrutura e o uso do projeto.
4. Contribua: Se você deseja contribuir, faça um fork do repositório, faça suas alterações e envie um pull request para revisão.
5. Engaje-se com a Comunidade: Participe de discussões, relate problemas e participe da comunidade para aprimorar seu aprendizado e contribuir para o projeto.

Perguntas Frequentes

Q1: Quais tecnologias são usadas na Pesquisa Profunda do Servidor MCP?

A1: O projeto utiliza uma variedade de tecnologias, incluindo linguagens de programação como Python e JavaScript, juntamente com frameworks e bibliotecas que suportam gerenciamento e otimização de servidores.

Q2: Como posso relatar problemas ou bugs?

A2: Você pode relatar problemas navegando até a aba "Issues" no repositório do GitHub e enviando um novo problema com informações detalhadas sobre o problema.

Q3: Existe uma maneira de contribuir para o projeto?

A3: Sim, contribuições são bem-vindas! Você pode fazer um fork do repositório, fazer alterações e enviar um pull request. Certifique-se de seguir as diretrizes de contribuição descritas na documentação.

Q4: Posso usar a Pesquisa Profunda do Servidor MCP para fins comerciais?

A4: Sim, o projeto é licenciado sob a licença MIT, que permite uso comercial, modificação e distribuição.

Q5: Com que frequência o repositório é atualizado?

A5: O repositório é mantido ativamente, com atualizações sendo feitas regularmente para introduzir novos recursos, melhorias e correções de bugs. Verifique o histórico de commits para as últimas alterações.

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.