ameeralns/deepresearchmcp

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

27 stars 8 forks Качество 56 Тренд 11

Deep Research MCP - это интеллектуальный научный сотрудник, построенный на протоколе Model Context Protocol (MCP), который выполняет комплексные многоэтапные исследования по любой теме.

Обзор

DeepResearch MCP является мощным научным сотрудником, созданным на основе протокола Model Context Protocol (MCP). Он проводит интеллектуальные итеративные исследования по любой теме с помощью веб-поиска, анализа и создания всеобъемлющих отчетов. - Автоматически идентифицирует пробелы в знаниях и генерирует сфокусированные поисковые запросы - Улучшенный веб-скребинг с улучшенной организацией контента - Сохраняет важную информацию при управлении использованием токенов - Создает подробные, хорошо структурированные отчеты с исполнительными резюме, анализами и визуализациями - Правильно цитирует все источники с пронумерованными ссылками - Автоматически управляет контентом, чтобы оставаться в пределах токенов - Восстанавливает ошибки и генерирует частичные отчеты, когда полная обработка невозможна Node.js 18 или выше - ключ API OpenAI - ключ API Firecrawl 3. Редактировать.

Обзор (машинный перевод)

Обзор

Ключевые особенности

Интеллектуальное исследование темы - Автоматически идентифицирует пробелы в знаниях и генерирует целевые поисковые запросы Комплексное извлечение контента - улучшенный веб-скреб с улучшенной организацией контента ** Структурированная обработка знаний** - Сохранение важной информации при управлении использованием токенов Scholarly Report Generation - Создает подробные, хорошо структурированные отчеты с резюме, анализом и визуализацией. ** Полная библиография** - правильно цитирует все источники с пронумерованными ссылками Адаптивное управление контентом - Автоматическое управление контентом в пределах токенов Устойчивость к ошибкам - Восстанавливает ошибки и генерирует частичные отчеты, когда полная обработка невозможна

️ Архитектура

###Установка

Предпосылки

Node.js 18 или выше Ключ OpenAI API Ключ Firecrawl API

Шаги настройки

1.Клонировать хранилище

2.** Установить зависимости**

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

DeepResearch MCP

📚 Overview

DeepResearch MCP is a powerful research assistant built on the Model Context Protocol (MCP). It conducts intelligent, iterative research on any topic through web searches, analysis, and comprehensive report generation.

🌟 Key Features

Intelligent Topic Exploration - Automatically identifies knowledge gaps and generates focused search queries
Comprehensive Content Extraction - Enhanced web scraping with improved content organization
Structured Knowledge Processing - Preserves important information while managing token usage
Scholarly Report Generation - Creates detailed, well-structured reports with executive summaries, analyses, and visualizations
Complete Bibliography - Properly cites all sources with numbered references
Adaptive Content Management - Automatically manages content to stay within token limits
Error Resilience - Recovers from errors and generates partial reports when full processing isn’t possible

🛠️ Architecture

💻 Installation

Prerequisites

Node.js 18 or higher
OpenAI API key
Firecrawl API key

Setup Steps

Clone the repository
```
git clone 
cd deep-research-mcp
```
Install dependencies
```
npm install
```

Configure environment variables

cp .env.example .env

Edit the .env file and add your API keys:

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

Build the project
```
npm run build
```

🚀 Usage

Running the MCP Server

Открыть полный README на GitHub

Установка

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →

Конфигурация

{
     "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"
         }
       }
     }
   }