Сервер MCP (Model Context Protocol), который обеспечивает комплексные исследовательские возможности для Claude и других MCP-совместимых помощников ИИ. Этот сервер интегрирует веб-и академические функции поиска, позволяя моделям ИИ получать доступ к текущей информации из нескольких источников, отслеживать соответствующие ссылки и предоставлять хорошо структурированные результаты исследований.

Обзор

Claude Deep Research - это мощный исследовательский инструмент, который расширяет возможности LLM, предоставляя:

1Интеграция с веб-поиском через DuckDuckGo 2 ** Академические исследования** доступ через Семантический Ученый 3. ** Извлечение контента** с веб-страниц 4.Комплексный анализ со структурированным форматированием 5. ** Руководство по визуализации** для представления данных

Сервер следует принципам проектирования MCP, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию с Клодом и другими помощниками ИИ.

Особенности

** Единый исследовательский инструмент**: Единый интерфейс для веб- и академической информации Многоисточниковая интеграция: Объединяя информацию из различных источников в единые исследования ** Извлечение контента**: извлекает соответствующую информацию с веб-страниц Academic Source Discovery: Найти научные статьи, связанные с вашей темой

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: