ディープリサーチMCP🌐

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Deep Research MCPリポジトリへようこそ！このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に準拠したサーバーを提供します。包括的なウェブリサーチを容易にするように設計されています。Tavilyの検索APIとクロールAPIを活用することで、サーバーは様々なトピックに関する詳細な情報を収集し、大規模言語モデル（LLM）を用いた高品質なマークダウン文書の作成をサポートするためにデータを構造化します。

目次

• 特徴

• インストール

• 使用法

• APIドキュメント

• 貢献

• ライセンス

• サポート

Related MCP server: Deep Research MCP Server

特徴

• MCP コンプライアンス: サーバーはモデル コンテキスト プロトコルに準拠しており、さまざまなツールやサービスとの互換性が保証されます。

• データ集約: 複数のソースからデータを効率的に収集し、構造化します。

• マークダウン生成: 収集したデータを適切に構造化されたマークダウン ドキュメントに変換します。

• Web クロール: Tavily の検索およびクロール API を使用して、詳細な Web 調査を実行します。

• Node.js と TypeScript : パフォーマンスと保守性を向上させるために最新のテクノロジーを使用して構築されています。

インストール

Deep Research MCP を開始するには、次の手順に従います。

1. リポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/ali-kh7/deep-research-mcp.git

2. プロジェクトディレクトリに移動します:

   cd deep-research-mcp

3. 依存関係をインストールします:

   npm install

4. サーバーを実行します:

   npm start

ダウンロード可能なファイルと特定のバージョンについては、リリースセクションを確認することもできます。

使用法

サーバーが起動したら、API経由でサーバーとやり取りできます。効果的な使い方は以下のとおりです。

1. 情報収集リクエストを送信します:

   特定のトピックを指定してサーバーにリクエストを送信し、データを収集できます。サーバーは、マークダウン生成に適した構造化された情報を返します。

   リクエストの例:

   POST /api/research Content-Type: application/json { "topic": "Artificial Intelligence" }

2. 構造化データを受信する:

   サーバーは構造化された形式でデータを返します。このデータはそのまま使用することも、マークダウンドキュメントに変換することもできます。

3. マークダウンドキュメントを生成する:

   構造化データは、API で提供されている関数を使用してマークダウンに変換できます。

Markdown出力の例

APIドキュメント

詳細なAPIドキュメントについては、このリポジトリのdocsフォルダをご覧ください。利用可能なすべてのエンドポイント、リクエスト形式、レスポンス構造に関する情報が含まれています。

エンドポイント

• POST /api/research : 特定のトピックに関する情報を収集します。

• GET /api/status : サーバーのステータスを確認します。

貢献

Deep Research MCPの改善に向けた貢献を歓迎します。貢献をご希望の場合は、以下の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします。

2. 新しいブランチを作成します:

   git checkout -b feature/YourFeatureName

3. 変更を加えます。

4. 変更をコミットします:

   git commit -m "Add your message here"

5. ブランチにプッシュ:

   git push origin feature/YourFeatureName

6. プルリクエストを開きます。

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。

サポート

問題が発生した場合や質問がある場合は、リリースセクションを確認するか、リポジトリで問題を開いてください。

Deep Research MCPをご利用いただきありがとうございます！このツールがあなたのWebリサーチ能力をさらに高めてくれることを願っています。コーディングを楽しみましょう！