local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Performs Google searches with intelligent queuing, rate limiting, and parallel search capabilities to gather information from the web
Converts extracted web content into Markdown format with improved formatting for better readability within Claude
Leverages Node.js runtime to power the web research capabilities, with support for Node.js version 18 and above

MCP ディープウェブリサーチサーバー (v0.3.0)

高度な Web 調査のためのモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー。

特徴

インテリジェント検索キューシステム
- レート制限付きのバッチ検索操作
- 進捗状況を追跡するキュー管理
- エラー回復と自動再試行
- 検索結果の重複排除
強化されたコンテンツ抽出
- TF-IDFベースの関連性スコアリング
- キーワード近接分析
- コンテンツセクションの重み付け
- 読みやすさスコア
- HTML構造解析の改善
- 構造化データ抽出
- コンテンツの整理とフォーマットの改善
コア機能
- Google検索統合
- ウェブページコンテンツの抽出
- 研究セッションの追跡
- フォーマットが改善されたマークダウン変換

前提条件

Node.js >= 18 ( npmとnpxを含む)
クロードデスクトップアプリ

インストール

グローバルインストール（推奨）

# Install globally using npm
npm install -g mcp-deepwebresearch

# Or using yarn
yarn global add mcp-deepwebresearch

# Or using pnpm
pnpm add -g mcp-deepwebresearch

ローカルプロジェクトのインストール

# Using npm
npm install mcp-deepwebresearch

# Using yarn
yarn add mcp-deepwebresearch

# Using pnpm
pnpm add mcp-deepwebresearch

クロードデスクトップ統合

パッケージをインストールした後、 claude_desktop_config.jsonに次のエントリを追加します。

ウィンドウズ

{
  "mcpServers": {
    "deepwebresearch": {
      "command": "mcp-deepwebresearch",
      "args": []
    }
  }
}

場所: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

macOS

{
  "mcpServers": {
    "deepwebresearch": {
      "command": "mcp-deepwebresearch",
      "args": []
    }
  }
}

場所: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

この設定により、Claude Desktop は必要に応じて Web リサーチ MCP サーバーを自動的に起動できるようになります。

初回セットアップ

インストール後、このコマンドを実行して必要なブラウザ依存関係をインストールします。

npx playwright install chromium

使用法

Claude とチャットを開始し、Web リサーチに役立つプロンプトを送信するだけです。より詳細な Web リサーチ向けにカスタマイズされた既成のプロンプトが必要な場合は、このパッケージで提供されているagentic-researchプロンプトをご利用ください。Claude Desktop でこのプロンプトにアクセスするには、チャット入力欄のペーパークリップアイコンをクリックし、 Choose an integration → deepwebresearch → agentic-researchを選択します。

ツール

deep_research
- コンテンツ分析による包括的な調査を実施
- 引数:
  { topic: string; maxDepth?: number; // default: 2 maxBranching?: number; // default: 3 timeout?: number; // default: 55000 (55 seconds) minRelevanceScore?: number; // default: 0.7 }
- 戻り値:
  { findings: { mainTopics: Array<{name: string, importance: number}>; keyInsights: Array<{text: string, confidence: number}>; sources: Array<{url: string, credibilityScore: number}>; }; progress: { completedSteps: number; totalSteps: number; processedUrls: number; }; timing: { started: string; completed?: string; duration?: number; operations?: { parallelSearch?: number; deduplication?: number; topResultsProcessing?: number; remainingResultsProcessing?: number; total?: number; }; }; }
parallel_search
- インテリジェントなキューイングで複数の Google 検索を並行して実行します
- 引数: { queries: string[], maxParallel?: number }
- 注: 信頼性の高いパフォーマンスを確保するために、maxParallel は 5 に制限されています。
visit_page
- ウェブページにアクセスしてコンテンツを抽出する
- 引数: { url: string }
- 戻り値:
  { url: string; title: string; content: string; // Markdown formatted content }

プロンプト

`agentic-research`

クロードが徹底的なウェブリサーチを行うのに役立つガイド付きリサーチプロンプト。このプロンプトは、クロードに以下の指示を与えます。

トピックの状況を理解するために、まずは広範囲な検索から始めましょう
高品質で信頼できる情報源を優先する
調査結果に基づいて研究の方向性を繰り返し改善する
情報を提供し、インタラクティブに研究を進めることができます
常にURLでソースを引用する

設定オプション

サーバーは環境変数を通じて設定できます:

MAX_PARALLEL_SEARCHES : 同時検索の最大数（デフォルト: 5）
SEARCH_DELAY_MS : 検索間の遅延（ミリ秒単位）（デフォルト: 200）
MAX_RETRIES : 失敗したリクエストの再試行回数（デフォルト: 3）
TIMEOUT_MS : リクエストタイムアウト（ミリ秒）（デフォルト: 55000）
LOG_LEVEL : ログレベル（デフォルト: 'info'）

エラー処理

よくある問題

レート制限
- 症状: 「リクエストが多すぎます」というエラー
- 解決策: SEARCH_DELAY_MSを増やすか、 MAX_PARALLEL_SEARCHESを減らす
ネットワークタイムアウト
- 症状: 「リクエストがタイムアウトしました」というエラー
- 解決策: リクエストが60秒のMCPタイムアウト内に完了することを確認する
ブラウザの問題
- 症状: 「ブラウザの起動に失敗しました」というエラー
- 解決策: Playwright が正しくインストールされていることを確認してください ( npx playwright install )

デバッグ

これはベータ版ソフトウェアです。問題が発生した場合は、以下の手順に従ってください。

Claude Desktop の MCP ログを確認します。
# On macOS tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log # On Windows Get-Content -Path "$env:APPDATA\Claude\logs\mcp*.log" -Tail 20 -Wait
デバッグログを有効にする:
export LOG_LEVEL=debug

発達

設定

# Install dependencies
pnpm install

# Build the project
pnpm build

# Watch for changes
pnpm watch

# Run in development mode
pnpm dev

テスト

# Run all tests
pnpm test

# Run tests in watch mode
pnpm test:watch

# Run tests with coverage
pnpm test:coverage

コード品質

# Run linter
pnpm lint

# Fix linting issues
pnpm lint:fix

# Type check
pnpm type-check

貢献

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成します（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )
プルリクエストを開く

コーディング標準

TypeScriptのベストプラクティスに従う
テストカバレッジを80%以上維持する
新しい機能とAPIを文書化する
重要な変更についてはCHANGELOG.mdを更新してください
セマンティックバージョニングに従う

パフォーマンスに関する考慮事項

可能な場合はバッチ操作を使用する
適切なエラー処理と再試行を実装する
大規模なデータセットでのメモリ使用量を考慮する
適切な場合に結果をキャッシュする
大容量コンテンツにはストリーミングを使用する

要件

Node.js >= 18
Playwright (依存関係として自動的にインストールされます)

検証済みプラットフォーム

[x] macOS
[x] ウィンドウズ
[ ] リナックス

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

クレジット

このプロジェクトは、 mzxraiによるmcp-webresearchの優れた成果を基盤としています。オリジナルのコードベースは、私たちの強化された機能と性能の基盤となりました。

著者

qpd-v

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security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

Tools

MCP Web Research Server は、Google 検索を統合し、Web ページのコンテンツとスクリーンショットをキャプチャし、調査セッションを追跡することで、Claude によるリアルタイムの Web 調査を可能にします。

Related Resources

Reddit Discussion about this server

MCP Web Research Server