
mcherukara/claude-deep-research
Developer tools이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기
MCP(Model Context Protocol) 서버는 Claude에 대한 종합적인 연구 기능을 가능하게 합니다
개요
MCP (Model Context Protocol) 서버는 Claude 및 기타 MCP 호환 AI 조수에 대한 종합적인 연구 기능을 가능하게 합니다. 이 서버는 웹과 학문적인 검색 기능을 통합하고, AI 모형이 다수 근원에서 현재 정보를 접근하기 위하여 허용하고, 관련 연결을 따르고, 잘 구조화된 연구 결과를 제공합니다. Claude Deep Research는 LLM의 기능을 확장하는 강력한 연구 도구입니다. 1. DuckDuckGo를 통해 통합 2. Semantic Scholar를 통해 액세스 3. 웹 페이지 4. 구조화 된 형식 5. 데이터 표현 서버는 MCP 디자인 원칙을 따르며 Claude 및 기타 AI 조수와 원활한 통합을 제공합니다.
개요(AI 번역)
MCP (Model Context Protocol) 서버는 Claude 및 기타 MCP 호환 AI 조수에 대한 종합적인 연구 기능을 가능하게 합니다. 이 서버는 웹과 학문적인 검색 기능을 통합하고, AI 모형이 다수 근원에서 현재 정보를 접근하기 위하여 허용하고, 관련 연결을 따르고, 잘 구조화된 연구 결과를 제공합니다.
개요
Claude Deep Research는 LLM의 기능을 확장하는 강력한 연구 도구입니다.
1.Web search DuckDuckGo를 통한 통합 2. **Academic 연구 ** Semantic Scholar를 통한 접근 3.Content Extract 웹 페이지에서 4.Comprehensive analysis 구조화 5. **Visualization 지도 ** 데이터 표현
서버는 MCP 디자인 원칙을 따르며 Claude 및 기타 AI 조수와 원활한 통합을 제공합니다.
특징
- Unified Research Tool: 웹 및 학술 정보를위한 단일 인터페이스
- Multi-Source 통합: 다양한 소스에서 cohesive 연구에 대한 정보 -Content Extraction: 웹 페이지에서 관련 정보를 잡아라.
- Academic Source Discovery: 주제와 관련된 학술 기사 찾기
이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.
README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
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:
설치
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →