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securityA
license-
qualityEnables iterative deep research by integrating AI agents with search engines, web scraping, and large language models for efficient data gathering and comprehensive reporting.
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MIT License
Investigación profunda MCP
📚 Descripción general
DeepResearch MCP es un potente asistente de investigación basado en el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Realiza investigaciones inteligentes e iterativas sobre cualquier tema mediante búsquedas web, análisis y generación de informes completos.
🌟 Características principales
Exploración inteligente de temas : identifica automáticamente las lagunas de conocimiento y genera consultas de búsqueda enfocadas
Extracción integral de contenido : web scraping mejorado con organización de contenido optimizada
Procesamiento de conocimiento estructurado : preserva información importante mientras administra el uso de tokens
Generación de informes académicos : crea informes detallados y bien estructurados con resúmenes ejecutivos, análisis y visualizaciones.
Bibliografía completa : cita correctamente todas las fuentes con referencias numeradas
Gestión de contenido adaptable : administra automáticamente el contenido para mantenerse dentro de los límites de tokens.
Resiliencia ante errores : se recupera de errores y genera informes parciales cuando no es posible el procesamiento completo
🛠️ Arquitectura
┌────────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌────────────────┐
│ │ │ │ │ │
│ MCP Server Layer ├────►│ Research Service├────►│ Search Service │
│ (Tools & Prompts) │ │ (Session Mgmt) │ │ (Firecrawl) │
│ │ │ │ │ │
└────────────────────┘ └─────────┬───────┘ └────────────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ │
│ OpenAI Service │
│ (Analysis/Rpt) │
│ │
└─────────────────┘
💻 Instalación
Prerrequisitos
Node.js 18 o superior
Clave API de OpenAI
Clave API de Firecrawl
Pasos de configuración
Clonar el repositorio
git clone <repository-url> cd deep-research-mcpInstalar dependencias
npm installConfigurar variables de entorno
cp .env.example .envEdite el archivo
.envy agregue sus claves API:OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key FIRECRAWL_API_KEY=your-firecrawl-api-keyConstruir el proyecto
npm run build
🚀 Uso
Ejecución del servidor MCP
Inicie el servidor en stdio para conexiones de cliente MCP:
npm start
Usando el cliente de ejemplo
Realizar una investigación sobre un tema específico con una profundidad determinada:
npm run client "Your research topic" 3
Parámetros:
Primer argumento: Tema de investigación o consulta
Segundo argumento: Profundidad de la investigación (número de iteraciones, predeterminado: 2)
Tercer argumento (opcional): "completo" para utilizar la herramienta de investigación completa (proceso de un solo paso)
Ejemplo:
npm run client "the impact of climate change on coral reefs" 3 complete
Ejemplo de salida
El MCP de DeepResearch producirá un informe completo que incluye:
Resumen ejecutivo : descripción general concisa de los resultados de la investigación
Introducción - Contexto e importancia del tema de investigación
Metodología - Descripción del enfoque de la investigación
Análisis exhaustivo : examen detallado del tema
Análisis comparativo : comparación visual de aspectos clave
Discusión - Interpretación de los hallazgos e implicaciones
Limitaciones - Restricciones y lagunas en la investigación
Conclusión - Conclusiones y recomendaciones finales
Bibliografía - Lista completa de fuentes con URL
🔧 Integración MCP
Recursos MCP disponibles
Ruta de recursos | Descripción |
| Acceder al estado actual de una sesión de investigación |
| Acceda a los resultados recopilados para una sesión |
Herramientas MCP disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción | Parámetros |
| Iniciar una nueva sesión de investigación |
: cadena,
: número |
| Ejecutar el siguiente paso de investigación |
: cadena |
| Crear un informe final |
: cadena,
: número (opcional) |
| Ejecutar todo el proceso de investigación |
: cadena,
: número,
: número (opcional) |
🖥️ Integración de escritorio de Claude
DeepResearch MCP se puede integrar con Claude Desktop para proporcionar capacidades de investigación directa a Claude.
Pasos de configuración
Copiar la configuración de muestra
cp claude_desktop_config_sample.json ~/path/to/claude/desktop/config/directory/claude_desktop_config.jsonEditar el archivo de configuración
Actualice la ruta para que apunte a su instalación de deep-research-mcp y agregue sus claves API:
{ "mcpServers": { "deep-research": { "command": "node", "args": [ "/absolute/path/to/your/deep-research-mcp/dist/index.js" ], "env": { "FIRECRAWL_API_KEY": "your-firecrawler-api-key", "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key" } } } }Reiniciar Claude Desktop
Después de guardar la configuración, reinicie Claude Desktop para que los cambios surtan efecto.
Uso con Claude Desktop
Ahora puedes pedirle a Claude que realice una investigación usando comandos como:
Can you research the impact of climate change on coral reefs and provide a detailed report?
📋 Código de cliente de muestra
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
async function main() {
// Connect to the server
const transport = new StdioClientTransport({
command: "node",
args: ["dist/index.js"]
});
const client = new Client({ name: "deep-research-client", version: "1.0.0" });
await client.connect(transport);
// Initialize research
const initResult = await client.callTool({
name: "initialize-research",
arguments: {
query: "The impact of artificial intelligence on healthcare",
depth: 3
}
});
// Parse the response to get sessionId
const { sessionId } = JSON.parse(initResult.content[0].text);
// Execute steps until complete
let currentDepth = 0;
while (currentDepth < 3) {
const stepResult = await client.callTool({
name: "execute-research-step",
arguments: { sessionId }
});
const stepInfo = JSON.parse(stepResult.content[0].text);
currentDepth = stepInfo.currentDepth;
console.log(`Completed step ${stepInfo.currentDepth}/${stepInfo.maxDepth}`);
}
// Generate final report with timeout
const report = await client.callTool({
name: "generate-report",
arguments: {
sessionId,
timeout: 180000 // 3 minutes timeout
}
});
console.log("Final Report:");
console.log(report.content[0].text);
}
main().catch(console.error);
🔍 Solución de problemas
Problemas comunes
Límite de tokens excedido : En temas de investigación muy extensos, es posible que se produzcan errores de límite de tokens de OpenAI. Pruebe:
Reducir la profundidad de la investigación
Usando consultas más específicas
Dividir temas complejos en subtemas más pequeños
Errores de tiempo de espera : En investigaciones complejas, el proceso puede agotar el tiempo de espera. Soluciones:
Aumentar los parámetros de tiempo de espera en las llamadas de herramientas
Utilice la herramienta
complete-researchcon un tiempo de espera más largoInvestigación de procesos en fragmentos más pequeños
Límites de velocidad de la API : si encuentra errores de límite de velocidad de OpenAI o Firecrawl:
Implementar un retraso entre los pasos de la investigación
Utilice una clave API con límites de velocidad más altos
Reintentar con retroceso exponencial
📝 Licencia
ISC
🙏 Agradecimientos
Construido con el Protocolo de Contexto de Modelo
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