Mcp сервер для глубоких исследований

Что такое MCP Server Deep Research?

MCP Server Deep Research — это инновационный проект, размещенный на GitHub пользователем reading-plus-ai. Этот репозиторий сосредоточен на передовых исследованиях и разработках в области управления и оптимизации серверов. Его цель — предоставить инструменты и методологии, которые улучшают производительность, масштабируемость и надежность серверов. Проект доступен для общественности, что позволяет разработчикам и исследователям сотрудничать, вносить свой вклад и использовать доступные ресурсы.

Особенности MCP Server Deep Research

• Открытый исходный код: Проект открыт для вкладов, позволяя разработчикам форкать, ставить звезды и сотрудничать над различными функциями и улучшениями.
• Надежная документация: Предоставляется исчерпывающая документация, чтобы помочь пользователям понять функциональность и реализацию инструментов.
• Поддержка сообщества: Растущее сообщество участников и пользователей, которые предоставляют поддержку, делятся идеями и сотрудничают над улучшениями.
• Регулярные обновления: Репозиторий активно поддерживается, с регулярными обновлениями, которые вводят новые функции и исправляют ошибки.
• Лицензия: Проект лицензирован под лицензией MIT, что способствует свободе использования, модификации и распространения программного обеспечения.

Как начать работу с MCP Server Deep Research

1. Посетите репозиторий: Перейдите на страницу MCP Server Deep Research на GitHub.
2. Клонируйте репозиторий: Используйте Git, чтобы клонировать репозиторий на свой локальный компьютер:

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

3. Изучите документацию: Ознакомьтесь с файлом README и другими документами, чтобы понять структуру проекта и его использование.
4. Внесите вклад: Если вы хотите внести свой вклад, форкните репозиторий, внесите изменения и отправьте запрос на слияние на рассмотрение.
5. Взаимодействуйте с сообществом: Присоединяйтесь к обсуждениям, сообщайте о проблемах и участвуйте в жизни сообщества, чтобы улучшить свои знания и внести вклад в проект.

Часто задаваемые вопросы

В1: Какие технологии используются в MCP Server Deep Research?

О1: Проект использует различные технологии, включая языки программирования, такие как Python и JavaScript, а также фреймворки и библиотеки, поддерживающие управление и оптимизацию серверов.

В2: Как я могу сообщить о проблемах или ошибках?

О2: Вы можете сообщить о проблемах, перейдя на вкладку "Issues" в репозитории GitHub и отправив новую проблему с подробной информацией о проблеме.

В3: Есть ли способ внести вклад в проект?

О3: Да, вклад приветствуется! Вы можете форкнуть репозиторий, внести изменения и отправить запрос на слияние. Убедитесь, что вы следуете руководству по вкладу, изложенному в документации.

В4: Могу ли я использовать MCP Server Deep Research в коммерческих целях?

О4: Да, проект лицензирован под лицензией MIT, которая позволяет коммерческое использование, модификацию и распространение.

В5: Как часто обновляется репозиторий?

О5: Репозиторий активно поддерживается, обновления происходят регулярно, чтобы вводить новые функции, улучшения и исправления ошибок. Проверьте историю коммитов для получения последних изменений.

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.