Open Deep Research MCP 서버

모든 주제에 대해 심층적이고 반복적인 연구를 수행하는 AI 기반 연구 보조 도구입니다. 검색 엔진, 웹 스크래핑, AI를 결합하여 주제를 심층적으로 탐색하고 포괄적인 보고서를 생성합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 도구 또는 독립형 CLI로 제공됩니다. 보고서의 예상 모습은 exampleout.md에서 확인할 수 있습니다.

빠른 시작

1. 복제하고 설치하세요:

지엑스피1

2. .env.local 에 환경을 설정합니다.

3. 짓다:

4. cli 버전을 실행합니다:

5. Claude Desktop으로 MCP 서버 테스트:
   Claude Desktop에 서버를 추가하려면 서버 빠른 시작 하단의 가이드를 따르세요.
   https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

특징

• 타겟 검색 쿼리를 생성하여 심층적이고 반복적인 연구를 수행합니다.
• 심도(깊이) 및 폭(너비) 매개변수를 사용하여 연구 범위를 제어합니다.
• 자세한 점수(0-1)와 추론을 통해 소스 신뢰성을 평가합니다.
• 신뢰성이 높은 출처(≥0.7)를 우선시하고 신뢰성이 낮은 정보를 검증합니다.
• 연구 요구 사항을 더 잘 이해하기 위해 후속 질문을 생성합니다.
• 결과, 출처 및 신뢰성 평가를 포함한 자세한 마크다운 보고서를 생성합니다.
• AI 에이전트를 위한 MCP(Model Context Protocol) 도구로 사용 가능
• 현재 MCP 버전에서는 후속 질문을 하지 않습니다.

작동 원리

고급 설정

로컬 파이어크롤 사용(무료 옵션)

Firecrawl API를 사용하는 대신 로컬 인스턴스를 실행할 수 있습니다. 공식 저장소나 검색 백엔드로 searXNG를 사용하는 제 포크를 사용하면 searchapi 키를 사용하지 않아도 됩니다.

1. 로컬 Firecrawl 설정:

2. .env.local 업데이트:

선택 사항: 관찰 가능성

Langfuse를 사용하여 연구 흐름, 쿼리 및 결과를 추적할 수 있는 관찰성을 추가하세요.

Langfuse 키가 제공되지 않으면 앱은 관찰 없이 정상적으로 작동합니다.

특허

MIT 라이센스