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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:

  1. Web search integration through DuckDuckGo
  2. Academic research access through Semantic Scholar
  3. Content extraction from web pages
  4. Comprehensive analysis with structured formatting
  5. 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:

  1. Tool Access: Use the deep_research tool directly in conversation

Research Tool

The main deep_research tool accepts the following parameters:

  • query (required): The research question or topic
  • sources (optional): Which sources to use: “web”, “academic”, or “both” (default)
  • num_results (optional): Number of sources to examine (default 2, max 3)

Example prompts:

GitHub で README 全文を見る

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 →