Deep Research MCP

ディープリサーチMCP🌐

ダウンロードリリース

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

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！