Deep Research MCP

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Deep Research MCP 저장소에 오신 것을 환영합니다! 이 프로젝트는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 준수하는 서버를 제공하며, 포괄적인 웹 리서치를 지원하도록 설계되었습니다. Tavily의 검색 및 크롤링 API를 활용하여 다양한 주제에 대한 자세한 정보를 수집하고, 이 데이터를 구조화하여 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 고품질 마크다운 문서 생성을 지원합니다.

목차

• 특징
• 설치
• 용법
• API 문서
• 기여하다
• 특허
• 지원하다

특징

• MCP 준수 : 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜을 준수하여 다양한 도구 및 서비스와의 호환성을 보장합니다.
• 데이터 집계 : 여러 소스에서 효율적으로 데이터를 수집하고 구조화합니다.
• 마크다운 생성 : 수집된 데이터를 잘 구성된 마크다운 문서로 변환합니다.
• 웹 크롤링 : Tavily의 검색 및 크롤링 API를 활용하여 심층적인 웹 조사를 수행합니다.
• Node.js와 TypeScript : 더 나은 성능과 유지관리성을 위해 최신 기술을 사용하여 구축되었습니다.

설치

Deep Research MCP를 시작하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 저장소를 복제합니다 .지엑스피1
2. 프로젝트 디렉토리로 이동합니다 .
   cd deep-research-mcp
3. 종속성을 설치합니다 :
   npm install
4. 서버를 실행합니다 :
   npm start

다운로드 가능한 파일과 특정 버전을 확인하려면 릴리스 섹션을 확인하세요.

용법

서버가 실행되면 API를 통해 서버와 상호 작용할 수 있습니다. API를 효과적으로 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 정보 수집 요청 보내기 :특정 주제를 지정하여 서버에 요청을 보내 데이터를 수집할 수 있습니다. 서버는 마크다운 생성에 적합한 구조화된 정보를 반환합니다.요청 예시:
   POST /api/research Content-Type: application/json { "topic": "Artificial Intelligence" }
2. 구조화된 데이터 수신 :서버는 구조화된 형식의 데이터로 응답합니다. 이 데이터는 직접 사용하거나 마크다운 문서로 변환할 수 있습니다.
3. 마크다운 문서 생성 :구조화된 데이터는 API에서 제공되는 함수를 사용하여 마크다운으로 변환될 수 있습니다.

마크다운 출력 예시

API 문서

자세한 API 문서는 이 저장소의 docs 폴더를 참조하세요. 사용 가능한 모든 엔드포인트, 요청 형식 및 응답 구조에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

엔드포인트

• POST /api/research : 특정 주제에 대한 정보를 수집합니다.
• GET /api/status : 서버 상태를 확인합니다.

기여하다

Deep Research MCP 개선을 위한 여러분의 기여를 환영합니다. 기여를 원하시면 다음 단계를 따르세요.

1. 저장소를 포크합니다 .
2. 새로운 지점을 만듭니다 .
   git checkout -b feature/YourFeatureName
3. 변경 사항을 적용하세요 .
4. 변경 사항을 커밋하세요 .
   git commit -m "Add your message here"
5. 지점으로 푸시 :
   git push origin feature/YourFeatureName
6. 풀 리퀘스트를 엽니다 .

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

지원하다

문제가 발생하거나 질문이 있는 경우 릴리스 섹션을 확인하거나 저장소에서 문제를 열어주세요.

Deep Research MCP를 사용해 주셔서 감사합니다! 이 도구가 여러분의 웹 검색 능력을 향상시켜 주기를 바랍니다. 즐거운 코딩 되세요!