Deep Research MCP

Investigación profunda MCP 🌐

Descargar lanzamientos

¡Bienvenido al repositorio MCP de Deep Research ! Este proyecto proporciona un servidor compatible con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Está diseñado para facilitar la investigación web exhaustiva. Mediante las API de búsqueda y rastreo de Tavily, el servidor recopila información detallada sobre diversos temas y estructura estos datos para facilitar la creación de documentos Markdown de alta calidad mediante grandes modelos de lenguaje (LLM).

Tabla de contenido

• Características
• Instalación
• Uso
• Documentación de la API
• Contribuyendo
• Licencia
• Apoyo

Características

• Cumplimiento de MCP : el servidor se adhiere al Protocolo de contexto de modelo, lo que garantiza la compatibilidad con diversas herramientas y servicios.
• Agregación de datos : recopila y estructura de manera eficiente datos de múltiples fuentes.
• Generación de Markdown : convierte los datos recopilados en documentos de Markdown bien estructurados.
• Rastreo web : utiliza las API de búsqueda y rastreo de Tavily para realizar una investigación web en profundidad.
• Node.js y TypeScript : desarrollado con tecnologías modernas para un mejor rendimiento y facilidad de mantenimiento.

Instalación

Para comenzar a utilizar Deep Research MCP, siga estos pasos:

1. Clonar el repositorio :
   git clone https://github.com/ali-kh7/deep-research-mcp.git
2. Navegue hasta el directorio del proyecto :
   cd deep-research-mcp
3. Instalar las dependencias :
   npm install
4. Ejecutar el servidor :
   npm start

También puedes consultar la sección de Lanzamientos para ver archivos descargables y versiones específicas.

Uso

Una vez que el servidor esté en funcionamiento, puedes interactuar con él mediante la API. Aquí te explicamos cómo usarla eficazmente:

1. Enviar una solicitud para recopilar información :Puedes enviar una solicitud al servidor con un tema específico para recopilar datos. El servidor devolverá información estructurada lista para la generación de Markdown.Ejemplo de solicitud:
   POST /api/research Content-Type: application/json { "topic": "Artificial Intelligence" }
2. Recibir datos estructurados :El servidor responde con datos en formato estructurado. Estos datos pueden usarse directamente o transformarse en documentos Markdown.
3. Generar documentos de rebajas :Los datos estructurados se pueden convertir a Markdown utilizando las funciones proporcionadas en la API.

Ejemplo de salida de Markdown

Documentación de la API

Para obtener documentación detallada de la API, consulte la carpeta docs de este repositorio. Contiene información sobre todos los endpoints, formatos de solicitud y estructuras de respuesta disponibles.

Puntos finales

• POST /api/research : Recopilar información sobre un tema específico.
• GET /api/status : verifica el estado del servidor.

Contribuyendo

Agradecemos sus contribuciones para mejorar Deep Research MCP. Si desea colaborar, siga estos pasos:

1. Bifurcar el repositorio .
2. Crear una nueva rama :
   git checkout -b feature/YourFeatureName
3. Realice sus cambios .
4. Confirme sus cambios :
   git commit -m "Add your message here"
5. Empujar a la rama :
   git push origin feature/YourFeatureName
6. Abrir una solicitud de extracción .

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para más detalles.

Apoyo

Si encuentra algún problema o tiene preguntas, consulte la sección Lanzamientos o abra un problema en el repositorio.

¡Gracias por probar Deep Research MCP! Esperamos que esta herramienta mejore tus capacidades de investigación web. ¡Que disfrutes programando!