
mcherukara/claude-deep-research
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Claudeの包括的な研究能力を可能にするMCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバー
概要
MCP (Model Context Protocol) サーバで、Claude などの MCP 互換 AI アシスタントの包括的な研究機能を実現します。 このサーバーは、AIモデルが複数のソースから現在の情報にアクセスできるように、Webおよび学術的検索機能を統合し、関連リンクをフォローし、適切に構成された研究結果を提供します。 クロードディープリサーチは、LMSの能力を拡張する強力なリサーチツールです。 1. DuckDuckGoによる統合 2. Semantic Scholar 3. ウェブページからアクセス 3. 構造化されたフォーマット 5. データ表現のための サーバは、MCP設計の原則に従って、Claudeや他のAIアシスタントとのシームレスな統合を提供します.
概要(AI 翻訳)
MCP (Model Context Protocol) サーバで、Claude などの MCP 互換 AI アシスタントの包括的な研究機能を実現します。 このサーバーは、AIモデルが複数のソースから現在の情報にアクセスできるように、Webおよび学術的検索機能を統合し、関連リンクをフォローし、適切に構成された研究結果を提供します。
概要
クロードディープリサーチは、LMSの能力を拡張する強力なリサーチツールです。
1。 Web検索 DuckDuckGoによる統合 2.学術研究セマンティックスカラーによるアクセス 3。コンテンツ抽出 Webページから 4。 構造化されたフォーマットと包括的な分析 5.データ表現のための仮想化ガイダンス
サーバは、MCP設計の原則に従って、Claudeや他のAIアシスタントとのシームレスな統合を提供します。
##特徴
- 統一された研究用具: ウェブおよび学術情報のための単一インターフェイス -マルチソース統合: さまざまなソースから包括的な研究に情報を結合 -コンテンツ抽出:Webページから関連情報を引き出す -Academic Source Discovery:トピックに関連する著名な記事を見つけます
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Claude Deep Research
An MCP (Model Context Protocol) server that enables comprehensive research capabilities for Claude and other MCP-compatible AI assistants. This server integrates web and academic search functionality, allowing AI models to access current information from multiple sources, follow relevant links, and provide well-structured research results.
Overview
Claude Deep Research is a powerful research tool that extends the capabilities of LLMs by providing:
- Web search integration through DuckDuckGo
- Academic research access through Semantic Scholar
- Content extraction from web pages
- Comprehensive analysis with structured formatting
- Visualization guidance for data representation
The server follows MCP design principles to provide a seamless integration with Claude and other AI assistants.
Features
- Unified Research Tool: Single interface for web and academic information
- Multi-Source Integration: Combines information from various sources into cohesive research
- Content Extraction: Pulls relevant information from web pages
- Academic Source Discovery: Finds scholarly articles related to your topic
- Smart Formatting: Properly formats research with citations
- Visual Framework: Provides guidance for creating effective data visualizations
- Structured Analysis: Organizes research using academic methodologies
Installation
Prerequisites
- Python 3.8 or higher
- pip or uv package manager
Quick Install
# Using pip
pip install mcp httpx beautifulsoup4
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/claude-deep-research.git
Configuration
The server works out of the box with default settings, but you can modify the following parameters in deep_research.py for customization:
# Configuration
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
MAX_CONTENT_SIZE = 8000 # Maximum characters in the final response
MAX_RESULTS = 3 # Maximum number of results to process
Usage
Running the Server
Modify your Claude desktop config and restart Claude. On a Mac this is at ~/Library/Application Support/Claude
"search-scholar": {
"command": "/python",
"args": [
"/deep_research.py"
]
}
Using with Claude Desktop
Once installed, you can access the server in Claude Desktop:
- Tool Access: Use the
deep_researchtool directly in conversation
Research Tool
The main deep_research tool accepts the following parameters:
query(required): The research question or topicsources(optional): Which sources to use: “web”, “academic”, or “both” (default)num_results(optional): Number of sources to examine (default 2, max 3)
Example prompts:
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者?mcpskill.org のガイドから始めましょう →