Deep Research MCP

Глубокие исследования MCP 🌐

Скачать релизы

Добро пожаловать в репозиторий Deep Research MCP ! Этот проект предоставляет сервер, совместимый с Model Context Protocol (MCP). Он разработан для облегчения всесторонних веб-исследований. Используя API поиска и сканирования Tavily, сервер собирает подробную информацию по различным темам и структурирует эти данные для поддержки создания высококачественных документов markdown с использованием больших языковых моделей (LLM).

Оглавление

• Функции
• Установка
• Использование
• API-документация
• Внося вклад
• Лицензия
• Поддерживать

Функции

• Соответствие MCP : сервер соответствует протоколу Model Context, обеспечивая совместимость с различными инструментами и службами.
• Агрегация данных : эффективно собирает и структурирует данные из нескольких источников.
• Генерация Markdown : преобразует собранные данные в хорошо структурированные документы Markdown.
• Веб-сканирование : использует API поиска и сканирования Tavily для углубленного веб-исследования.
• Node.js и TypeScript : созданы с использованием современных технологий для повышения производительности и удобства обслуживания.

Установка

Чтобы начать работу с Deep Research MCP, выполните следующие действия:

1. Клонируйте репозиторий :
   git clone https://github.com/ali-kh7/deep-research-mcp.git
2. Перейдите в каталог проекта :
   cd deep-research-mcp
3. Установите зависимости :
   npm install
4. Запустите сервер :
   npm start

Вы также можете проверить раздел «Релизы» на предмет загружаемых файлов и конкретных версий.

Использование

После запуска сервера вы можете взаимодействовать с ним через API. Вот как эффективно его использовать:

1. Отправить запрос на сбор информации :Вы можете отправить запрос на сервер с определенной темой для сбора данных. Сервер вернет структурированную информацию, готовую для генерации markdown.Пример запроса:
   POST /api/research Content-Type: application/json { "topic": "Artificial Intelligence" }
2. Получайте структурированные данные :Сервер отвечает данными в структурированном формате. Эти данные могут быть использованы напрямую или преобразованы в документы markdown.
3. Создание документов с уценкой :Структурированные данные можно преобразовать в разметку с помощью функций, предоставленных в API.

Пример вывода Markdown

API-документация

Подробную документацию API см. в папке docs в этом репозитории. Она содержит информацию обо всех доступных конечных точках, форматах запросов и структурах ответов.

Конечные точки

• POST /api/research : Сбор информации по определенной теме.
• GET /api/status : проверка статуса сервера.

Внося вклад

Мы приветствуем вклады в улучшение Deep Research MCP. Если вы хотите внести вклад, выполните следующие шаги:

1. Форк репозитория .
2. Создайте новую ветку :
   git checkout -b feature/YourFeatureName
3. Внесите изменения .
4. Подтвердите свои изменения :
   git commit -m "Add your message here"
5. Нажмите на ветку :
   git push origin feature/YourFeatureName
6. Откройте запрос на извлечение .

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Подробности см. в файле LICENSE .

Поддерживать

Если у вас возникли какие-либо проблемы или есть вопросы, проверьте раздел «Релизы» или создайте проблему в репозитории.

Спасибо, что ознакомились с Deep Research MCP! Надеемся, этот инструмент расширит ваши возможности веб-исследований. Удачного кодирования!