MCP ディープウェブリサーチサーバー (v0.3.0)

Node.js バージョンタイプスクリプトライセンス: MIT 鍛冶屋のバッジ

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

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Deep Web Research Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @PedroDnT/mcp-deepwebresearch --client claude

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調査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

MCP Deep Web Research Server