Investigación profunda MCP

📚 Descripción general

DeepResearch MCP es un potente asistente de investigación basado en el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Realiza investigaciones inteligentes e iterativas sobre cualquier tema mediante búsquedas web, análisis y generación de informes completos.

🌟 Características principales

Exploración inteligente de temas : identifica automáticamente las lagunas de conocimiento y genera consultas de búsqueda enfocadas
Extracción integral de contenido : web scraping mejorado con organización de contenido optimizada
Procesamiento de conocimiento estructurado : preserva información importante mientras administra el uso de tokens
Generación de informes académicos : crea informes detallados y bien estructurados con resúmenes ejecutivos, análisis y visualizaciones.
Bibliografía completa : cita correctamente todas las fuentes con referencias numeradas
Gestión de contenido adaptable : administra automáticamente el contenido para mantenerse dentro de los límites de tokens.
Resiliencia ante errores : se recupera de errores y genera informes parciales cuando no es posible el procesamiento completo

🛠️ Arquitectura

┌────────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌────────────────┐
│                    │     │                 │     │                │
│  MCP Server Layer  ├────►│ Research Service├────►│ Search Service │
│  (Tools & Prompts) │     │ (Session Mgmt)  │     │  (Firecrawl)   │
│                    │     │                 │     │                │
└────────────────────┘     └─────────┬───────┘     └────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                           ┌─────────────────┐
                           │                 │
                           │  OpenAI Service │
                           │ (Analysis/Rpt)  │
                           │                 │
                           └─────────────────┘

💻 Instalación

Prerrequisitos

Node.js 18 o superior
Clave API de OpenAI
Clave API de Firecrawl

Pasos de configuración

Clonar el repositorio
git clone <repository-url> cd deep-research-mcp
Instalar dependencias
npm install
Configurar variables de entorno
cp .env.example .env
Edite el archivo .env y agregue sus claves API:
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key FIRECRAWL_API_KEY=your-firecrawl-api-key
Construir el proyecto
npm run build

🚀 Uso

Ejecución del servidor MCP

Inicie el servidor en stdio para conexiones de cliente MCP:

npm start

Usando el cliente de ejemplo

Realizar una investigación sobre un tema específico con una profundidad determinada:

npm run client "Your research topic" 3

Parámetros:

Primer argumento: Tema de investigación o consulta
Segundo argumento: Profundidad de la investigación (número de iteraciones, predeterminado: 2)
Tercer argumento (opcional): "completo" para utilizar la herramienta de investigación completa (proceso de un solo paso)

Ejemplo:

npm run client "the impact of climate change on coral reefs" 3 complete

Ejemplo de salida

El MCP de DeepResearch producirá un informe completo que incluye:

Resumen ejecutivo : descripción general concisa de los resultados de la investigación
Introducción - Contexto e importancia del tema de investigación
Metodología - Descripción del enfoque de la investigación
Análisis exhaustivo : examen detallado del tema
Análisis comparativo : comparación visual de aspectos clave
Discusión - Interpretación de los hallazgos e implicaciones
Limitaciones - Restricciones y lagunas en la investigación
Conclusión - Conclusiones y recomendaciones finales
Bibliografía - Lista completa de fuentes con URL

🔧 Integración MCP

Recursos MCP disponibles

Ruta de recursos	Descripción
`research://state/{sessionId}`	Acceder al estado actual de una sesión de investigación
`research://findings/{sessionId}`	Acceda a los resultados recopilados para una sesión

Herramientas MCP disponibles

Nombre de la herramienta	Descripción	Parámetros
`initialize-research`	Iniciar una nueva sesión de investigación	`query` : cadena, `depth` : número
`execute-research-step`	Ejecutar el siguiente paso de investigación	`sessionId` : cadena
`generate-report`	Crear un informe final	`sessionId` : cadena, `timeout` : número (opcional)
`complete-research`	Ejecutar todo el proceso de investigación	`query` : cadena, `depth` : número, `timeout` : número (opcional)

🖥️ Integración de escritorio de Claude

DeepResearch MCP se puede integrar con Claude Desktop para proporcionar capacidades de investigación directa a Claude.

Pasos de configuración

Copiar la configuración de muestra
cp claude_desktop_config_sample.json ~/path/to/claude/desktop/config/directory/claude_desktop_config.json
Editar el archivo de configuración
Actualice la ruta para que apunte a su instalación de deep-research-mcp y agregue sus claves API:
{ "mcpServers": { "deep-research": { "command": "node", "args": [ "/absolute/path/to/your/deep-research-mcp/dist/index.js" ], "env": { "FIRECRAWL_API_KEY": "your-firecrawler-api-key", "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key" } } } }
Reiniciar Claude Desktop
Después de guardar la configuración, reinicie Claude Desktop para que los cambios surtan efecto.
Uso con Claude Desktop
Ahora puedes pedirle a Claude que realice una investigación usando comandos como:
Can you research the impact of climate change on coral reefs and provide a detailed report?

📋 Código de cliente de muestra

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

async function main() {
  // Connect to the server
  const transport = new StdioClientTransport({
    command: "node",
    args: ["dist/index.js"]
  });

  const client = new Client({ name: "deep-research-client", version: "1.0.0" });
  await client.connect(transport);

  // Initialize research
  const initResult = await client.callTool({
    name: "initialize-research",
    arguments: {
      query: "The impact of artificial intelligence on healthcare",
      depth: 3
    }
  });
  
  // Parse the response to get sessionId
  const { sessionId } = JSON.parse(initResult.content[0].text);
  
  // Execute steps until complete
  let currentDepth = 0;
  while (currentDepth < 3) {
    const stepResult = await client.callTool({
      name: "execute-research-step",
      arguments: { sessionId }
    });
    
    const stepInfo = JSON.parse(stepResult.content[0].text);
    currentDepth = stepInfo.currentDepth;
    
    console.log(`Completed step ${stepInfo.currentDepth}/${stepInfo.maxDepth}`);
  }
  
  // Generate final report with timeout
  const report = await client.callTool({
    name: "generate-report",
    arguments: { 
      sessionId,
      timeout: 180000 // 3 minutes timeout
    }
  });
  
  console.log("Final Report:");
  console.log(report.content[0].text);
}

main().catch(console.error);

🔍 Solución de problemas

Problemas comunes

Límite de tokens excedido : En temas de investigación muy extensos, es posible que se produzcan errores de límite de tokens de OpenAI. Pruebe:
- Reducir la profundidad de la investigación
- Usando consultas más específicas
- Dividir temas complejos en subtemas más pequeños
Errores de tiempo de espera : En investigaciones complejas, el proceso puede agotar el tiempo de espera. Soluciones:
- Aumentar los parámetros de tiempo de espera en las llamadas de herramientas
- Utilice la herramienta complete-research con un tiempo de espera más largo
- Investigación de procesos en fragmentos más pequeños
Límites de velocidad de la API : si encuentra errores de límite de velocidad de OpenAI o Firecrawl:
- Implementar un retraso entre los pasos de la investigación
- Utilice una clave API con límites de velocidad más altos
- Reintentar con retroceso exponencial

📝 Licencia

ISC

🙏 Agradecimientos

Construido con el Protocolo de Contexto de Modelo
Desarrollado con OpenAI y Firecrawl

Deploy Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - not found

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

Un poderoso asistente de investigación que realiza investigaciones inteligentes e iterativas a través de búsquedas web, análisis y generación de informes completos sobre cualquier tema.

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