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DeepResearch MCP

by ameeralns
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Integrations

  • Uses environment variables for configuration of API keys and other settings, with support for .env files

  • Runs on Node.js as the underlying runtime environment, requiring Node.js 18 or higher for operation

  • Leverages OpenAI for analysis and report generation as part of the research workflow, processing collected information into structured knowledge

ディープリサーチMCP

📚 概要

DeepResearch MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を基盤とする強力なリサーチアシスタントです。Web検索、分析、包括的なレポート生成を通じて、あらゆるトピックに関するインテリジェントで反復的なリサーチを実行します。

🌟 主な機能

  • インテリジェントなトピック探索- 知識のギャップを自動的に特定し、焦点を絞った検索クエリを生成します
  • 包括的なコンテンツ抽出- コンテンツ構成の改善による強化されたWebスクレイピング
  • 構造化知識処理- トークンの使用を管理しながら重要な情報を保存します
  • 学術レポート生成- エグゼクティブサマリー、分析、視覚化を備えた詳細で構造化されたレポートを作成します。
  • 完全な参考文献- 番号付きの参考文献ですべての情報源を適切に引用する
  • 適応型コンテンツ管理- トークン制限内に収まるようにコンテンツを自動的に管理します
  • エラー耐性- 完全な処理が不可能な場合にエラーから回復し、部分的なレポートを生成します

🛠️ 建築

┌────────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌────────────────┐ │ │ │ │ │ │ │ MCP Server Layer ├────►│ Research Service├────►│ Search Service │ │ (Tools & Prompts) │ │ (Session Mgmt) │ │ (Firecrawl) │ │ │ │ │ │ │ └────────────────────┘ └─────────┬───────┘ └────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ │ │ OpenAI Service │ │ (Analysis/Rpt) │ │ │ └─────────────────┘

💻 インストール

前提条件

  • Node.js 18以上
  • OpenAI APIキー
  • Firecrawl APIキー

セットアップ手順

  1. リポジトリをクローンする
    git clone <repository-url> cd deep-research-mcp
  2. 依存関係をインストールする
    npm install
  3. 環境変数を設定する
    cp .env.example .env
    .envファイルを編集し、API キーを追加します。
    OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key FIRECRAWL_API_KEY=your-firecrawl-api-key
  4. プロジェクトを構築する
    npm run build

🚀 使用方法

MCPサーバーの実行

MCP クライアント接続用に stdio でサーバーを起動します。

npm start

サンプルクライアントの使用

特定のトピックについて、指定した深さで調査を実行します。

npm run client "Your research topic" 3

パラメータ:

  • 最初の議論: 研究テーマまたはクエリ
  • 2番目の引数: 調査の深さ（反復回数、デフォルト: 2）
  • 3 番目の引数（オプション）: 「complete」を指定すると、complete-research ツール（ワンステップ プロセス）が使用されます。

例：

npm run client "the impact of climate change on coral reefs" 3 complete

出力例

DeepResearch MCP は、以下の内容を含む包括的なレポートを作成します。

  • エグゼクティブサマリー- 研究結果の簡潔な概要
  • はじめに- 研究テーマの背景と重要性
  • 方法論- 研究アプローチの説明
  • 包括的な分析- トピックの詳細な調査
  • 比較分析- 主要な側面の視覚的な比較
  • 考察- 調査結果とその意味の解釈
  • 限界- 研究における制約とギャップ
  • 結論- 最終的な洞察と推奨事項
  • 参考文献- URL を含む完全な情報源リスト

🔧 MCP 統合

利用可能なMCPリソース

リソースパス説明
research://state/{sessionId}研究セッションの現在の状態にアクセスする
research://findings/{sessionId}セッションで収集された結果にアクセスする

利用可能なMCPツール

ツール名説明パラメータ
initialize-research新しい研究セッションを開始するquery : 文字列、 depth : 数値
execute-research-step次の研究ステップを実行するsessionId : 文字列
generate-report最終レポートを作成するsessionId : 文字列、 timeout : 数値（オプション）
complete-research研究プロセス全体を実行するquery : 文字列、 depth : 数値、 timeout : 数値（オプション）

🖥️ クロード デスクトップ統合

DeepResearch MCP を Claude Desktop と統合して、Claude に直接リサーチ機能を提供できます。

設定手順

  1. サンプル構成をコピーする
    cp claude_desktop_config_sample.json ~/path/to/claude/desktop/config/directory/claude_desktop_config.json
  2. 設定ファイルを編集するdeep-research-mcp のインストールを指すようにパスを更新し、API キーを追加します。
    { "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" } } } }
  3. Claudeデスクトップを再起動します設定を保存した後、変更を有効にするために Claude Desktop を再起動します。
  4. Claude Desktopでの使用次のようなコマンドを使用して、Claude に調査を実行するよう依頼できるようになりました。
    Can you research the impact of climate change on coral reefs and provide a detailed report?

📋 サンプルクライアントコード

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);

🔍 トラブルシューティング

よくある問題

  • トークン制限超過: 研究トピックが非常に大規模な場合、OpenAI のトークン制限エラーが発生する可能性があります。以下をお試しください。
    • 研究の深さを減らす
    • より具体的なクエリを使用する
    • 複雑なトピックをより小さなサブトピックに分割する
  • タイムアウトエラー: 複雑な調査の場合、プロセスがタイムアウトすることがあります。解決策:
    • ツール呼び出しのタイムアウトパラメータを増やす
    • タイムアウトを長くしてcomplete-researchツールを使用する
    • プロセス研究を小さな塊に分ける
  • API レート制限: OpenAI または Firecrawl からレート制限エラーが発生した場合:
    • 調査ステップ間の遅延を実装する
    • レート制限の高いAPIキーを使用する
    • 指数バックオフで再試行する

📝 ライセンス

ISC

🙏 謝辞

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A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

Tools

あらゆるトピックについて、Web 検索、分析、包括的なレポート生成を通じてインテリジェントな反復的なリサーチを実行する強力なリサーチ アシスタントです。

  1. 📚 Overview
    1. 🌟 Key Features
  2. 🛠️ Architecture
    1. 💻 Installation
      1. Prerequisites
      2. Setup Steps
    2. 🚀 Usage
      1. Running the MCP Server
      2. Using the Example Client
      3. Example Output
    3. 🔧 MCP Integration
      1. Available MCP Resources
      2. Available MCP Tools
    4. 🖥️ Claude Desktop Integration
      1. Configuration Steps
    5. 📋 Sample Client Code
      1. 🔍 Troubleshooting
        1. Common Issues
      2. 📝 License
        1. 🙏 Acknowledgements

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