mcp-research

Ein eigenständiger MCP-Server (Model Context Protocol), der Web-Recherche-Tools bereitstellt. Drei praxiserprobte Tools für KI-Assistenten: das Web durchsuchen, Seiten abrufen & in Markdown konvertieren und komplexe Multi-Quellen-Recherchen durchführen – alles über das MCP-stdio-Protokoll.

Tools

Alle Tools sind schreibgeschützt – sie rufen öffentliche Webinhalte ab und transformieren diese, ohne jemals etwas zu verändern.

Installation

pip install mcp-research

Oder direkt mit uvx ausführen (keine Installation erforderlich):

uvx mcp-research

Konfiguration

Die gesamte Konfiguration erfolgt über Umgebungsvariablen – es sind keine Konfigurationsdateien erforderlich.

Verwendung mit Claude Code

Zur Claude Code MCP-Konfiguration hinzufügen (~/.claude/settings.json oder Projekt .mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "research": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-research"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "BSA...",
        "OLLAMA_URL": "http://localhost:11434"
      }
    }
  }
}

Verwendung mit Claude Desktop

Zu claude_desktop_config.json hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "research": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-research"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "BSA..."
      }
    }
  }
}

Tool-Details

web_search

web_search(query, max_results=5, summarize=False, auto_fetch_top=False)

Durchsucht das Web unter Verwendung einer 3-stufigen Kaskade für maximale Zuverlässigkeit:

1. Brave Search API – schnell, hohe Qualität (erfordert BRAVE_API_KEY)

2. DuckDuckGo-Bibliothek – kein API-Schlüssel erforderlich, Wiederholungsversuche bei Ratenbegrenzung

3. DuckDuckGo HTML-Scraper – Fallback als letzte Option

Optionen:

• summarize: Ollama zur Zusammenfassung der Ergebnisse verwenden (erfordert laufendes Ollama)

• auto_fetch_top: Zusätzlich den vollständigen Inhalt des Top-Ergebnisses abrufen und zurückgeben

fetch_url

fetch_url(url, summarize=False, max_chars=50000)

Ruft eine URL ab und konvertiert sie in sauberes Markdown:

• SSRF-Schutz: Blockiert localhost, private IPs, Nicht-HTTP-Schemata

• Intelligente Wiederholung: Exponentielles Backoff bei 429/5xx, Validierung von Redirects pro Hop

• 24h-Cache: SHA-256-verschlüsselt, konfigurierbare TTL

• Inhaltsunterstützung: HTML → Markdown, JSON → Code-Block, Binär → abgelehnt

• Intelligente Kürzung: Bricht an Überschriften-/Absatzgrenzen ab, nicht mitten im Text

research

research(query, depth="standard", context="")

Komplexe Recherche-Pipeline:

1. Abfrage-Optimierung – Ollama optimiert Ihre Frage in Suchbegriffe

2. Websuche – findet relevante Seiten (mit Erweiterung bei Null-Ergebnissen)

3. Paralleles Abrufen – ruft die Top-N-Seiten gleichzeitig ab

4. Zusammenfassung – Ollama fasst jede Seite zusammen

5. Synthese – Ollama erstellt eine finale, zitierte Antwort

Tiefenstufen:

Alle Schritte funktionieren auch ohne Ollama – Sie erhalten weiterhin Suchergebnisse und den rohen Seiteninhalt.

Entwicklung

git clone https://github.com/MABAAM/Maibaamcrawler.git
cd Maibaamcrawler
pip install -e .
python -m mcp_research

Lizenz

MIT