Skip to main content
Glama
enesjakozh

DeepResearch MCP

by ameeralns
GitHub
TypeScript
22
OverviewInspectNewEndpointsSchemaRelated ServersReviewsScore
Need Help?View Source CodeReport Issue

ディープリサーチMCP

ディープリサーチロゴ タイプスクリプト オープンAI Node.js

📚 概要

DeepResearch MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を基盤とする強力なリサーチアシスタントです。Web検索、分析、包括的なレポート生成を通じて、あらゆるトピックに関するインテリジェントで反復的なリサーチを実行します。

🌟 主な機能

  • インテリジェントなトピック探索- 知識のギャップを自動的に特定し、焦点を絞った検索クエリを生成します

  • 包括的なコンテンツ抽出- コンテンツ構成の改善による強化されたWebスクレイピング

  • 構造化知識処理- トークンの使用を管理しながら重要な情報を保存します

  • 学術レポート生成- エグゼクティブサマリー、分析、視覚化を備えた詳細で構造化されたレポートを作成します。

  • 完全な参考文献- 番号付きの参考文献ですべての情報源を適切に引用する

  • 適応型コンテンツ管理- トークン制限内に収まるようにコンテンツを自動的に管理します

  • エラー耐性- 完全な処理が不可能な場合にエラーから回復し、部分的なレポートを生成します

🛠️ 建築

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

💻 インストール

前提条件

  • Node.js 18以上

  • OpenAI APIキー

  • Firecrawl APIキー

セットアップ手順

  1. リポジトリをクローンする

    git clone <repository-url> cd deep-research-mcp

  2. 依存関係をインストールする

    npm install

  3. 環境変数を設定する

    cp .env.example .env

    .envファイルを編集し、API キーを追加します。

    OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key FIRECRAWL_API_KEY=your-firecrawl-api-key

  4. プロジェクトを構築する

    npm run build

🚀 使用方法

MCPサーバーの実行

MCP クライアント接続用に stdio でサーバーを起動します。

npm start

サンプルクライアントの使用

特定のトピックについて、指定した深さで調査を実行します。

npm run client "Your research topic" 3

パラメータ:

  • 最初の議論: 研究テーマまたはクエリ

  • 2番目の引数: 調査の深さ（反復回数、デフォルト: 2）

  • 3 番目の引数（オプション）: 「complete」を指定すると、complete-research ツール（ワンステップ プロセス）が使用されます。

例：

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

出力例

DeepResearch MCP は、以下の内容を含む包括的なレポートを作成します。

  • エグゼクティブサマリー- 研究結果の簡潔な概要

  • はじめに- 研究テーマの背景と重要性

  • 方法論- 研究アプローチの説明

  • 包括的な分析- トピックの詳細な調査

  • 比較分析- 主要な側面の視覚的な比較

  • 考察- 調査結果とその意味の解釈

  • 限界- 研究における制約とギャップ

  • 結論- 最終的な洞察と推奨事項

  • 参考文献- URL を含む完全な情報源リスト

🔧 MCP 統合

利用可能なMCPリソース

リソースパス

説明

research://state/{sessionId}

研究セッションの現在の状態にアクセスする

research://findings/{sessionId}

セッションで収集された結果にアクセスする

利用可能なMCPツール

ツール名

説明

パラメータ

initialize-research

新しい研究セッションを開始する

query

: 文字列、

depth

: 数値

execute-research-step

次の研究ステップを実行する

sessionId

: 文字列

generate-report

最終レポートを作成する

sessionId

: 文字列、

timeout

: 数値（オプション）

complete-research

研究プロセス全体を実行する

query

: 文字列、

depth

: 数値、

timeout

: 数値（オプション）

🖥️ クロード デスクトップ統合

DeepResearch MCP を Claude Desktop と統合して、Claude に直接リサーチ機能を提供できます。

設定手順

  1. サンプル構成をコピーする

    cp claude_desktop_config_sample.json ~/path/to/claude/desktop/config/directory/claude_desktop_config.json

  2. 設定ファイルを編集する

    deep-research-mcp のインストールを指すようにパスを更新し、API キーを追加します。

    { "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" } } } }

  3. Claudeデスクトップを再起動します

    設定を保存した後、変更を有効にするために Claude Desktop を再起動します。

  4. Claude Desktopでの使用

    次のようなコマンドを使用して、Claude に調査を実行するよう依頼できるようになりました。

    Can you research the impact of climate change on coral reefs and provide a detailed report?

📋 サンプルクライアントコード

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);

🔍 トラブルシューティング

よくある問題

  • トークン制限超過: 研究トピックが非常に大規模な場合、OpenAI のトークン制限エラーが発生する可能性があります。以下をお試しください。

    • 研究の深さを減らす

    • より具体的なクエリを使用する

    • 複雑なトピックをより小さなサブトピックに分割する

  • タイムアウトエラー: 複雑な調査の場合、プロセスがタイムアウトすることがあります。解決策:

    • ツール呼び出しのタイムアウトパラメータを増やす

    • タイムアウトを長くしてcomplete-researchツールを使用する

    • プロセス研究を小さな塊に分ける

  • API レート制限: OpenAI または Firecrawl からレート制限エラーが発生した場合:

    • 調査ステップ間の遅延を実装する

    • レート制限の高いAPIキーを使用する

    • 指数バックオフで再試行する

📝 ライセンス

ISC

🙏 謝辞

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
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

あらゆるトピックについて、Web 検索、分析、包括的なレポート生成を通じてインテリジェントな反復的なリサーチを実行する強力なリサーチ アシスタントです。

  1. 📚 概要
    1. 🌟 主な機能
  2. 🛠️ 建築
    1. 💻 インストール
      1. 前提条件
      2. セットアップ手順
    2. 🚀 使用方法
      1. MCPサーバーの実行
      2. サンプルクライアントの使用
      3. 出力例
    3. 🔧 MCP 統合
      1. 利用可能なMCPリソース
      2. 利用可能なMCPツール
    4. 🖥️ クロード デスクトップ統合
      1. 設定手順
    5. 📋 サンプルクライアントコード
      1. 🔍 トラブルシューティング
        1. よくある問題
      2. 📝 ライセンス
        1. 🙏 謝辞

          Related MCP Servers

          • Deep Research MCP Server

            Ozamatash
            -
            security
            A
            license
            -
            quality
            Enables iterative deep research by integrating AI agents with search engines, web scraping, and large language models for efficient data gathering and comprehensive reporting.
            Last updated -
            4
            273
            MIT License

          • OpenDeepSearch

            tositon
            -
            security
            A
            license
            -
            quality
            A research tool that performs comprehensive, in-depth research on complex topics by combining sequential thinking with Brave Search capabilities to provide detailed, well-sourced reports.
            Last updated -
            4
            3
            MIT License

          • MCP Server for Deep Research

            reading-plus-ai
            A
            security
            A
            license
            A
            quality
            A tool that helps users conduct comprehensive research on complex topics by exploring questions in depth, finding relevant sources, and generating structured, well-cited research reports.
            Last updated -
            173
            MIT License
            • Apple

          • Deep Research MCP Server

            Hajime-Y
            -
            security
            A
            license
            -
            quality
            An agent-based tool that provides web search and advanced research capabilities including document analysis, image description, and YouTube transcript retrieval.
            Last updated -
            12
            Apache 2.0
            • Linux
            • Apple

          View all related MCP servers

          Appeared in Searches

          New MCP Servers

          MCP directory API

          We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

          curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ameeralns/DeepResearchMCP'

          If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server