Deep Research MCP Server

Co dělá “Deep Research” MCP Server?

Deep Research MCP Server je navržen pro usnadnění komplexního výzkumu složitých témat s využitím AI k zefektivnění výzkumného procesu. Slouží jako most mezi AI asistenty a externími datovými zdroji – automatizuje zkoumání výzkumných otázek, identifikaci klíčových konceptů a generování strukturovaných, dobře citovaných zpráv. Server integruje webové vyhledávání, analýzu obsahu a syntézu zpráv, pomáhá uživatelům s rozpracováním otázek, generováním podotázek, shromažďováním relevantních zdrojů a tvorbou závěrů podložených důkazy. Jeho hlavní role je umožnit vývojářům a výzkumníkům provádět hloubková šetření, získávat autoritativní zdroje a automatizovat workflow sestavování a prezentace výzkumných výsledků.

Seznam promptů

• deep-research: Přizpůsobeno pro komplexní výzkumné úkoly se strukturovaným přístupem.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci nebo souborech repozitáře nejsou popsány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupných souborech repozitáře, včetně server.py nebo ekvivalentních, nejsou uvedeny žádné explicitní nástroje.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Asistence při akademickém výzkumu: Automatizuje rozpracování výzkumných otázek, generování podotázek a syntézu zjištění, čímž šetří čas studentům a akademikům.
• Analýza trhu nebo trendů: Umožňuje uživatelům provádět strukturovaná šetření trhu či trendů, shromažďovat autoritativní zdroje a prezentovat vyvážené zprávy.
• Sumarizace technických témat: Pomáhá vývojářům a odborníkům rozdělit technická témata na podotázky, organizovat výsledky webového vyhledávání a vytvářet komplexní dokumentaci.
• Podpora tvorby obsahu: Poskytuje spisovatelům a novinářům dobře citované, důkazy podložené shrnutí složitých témat pro články nebo zprávy.
• Podpora rozhodování: Pomáhá rozhodovatelům prozkoumat různé perspektivy a shromáždit relevantní data před závěry k důležitým otázkám.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány předpoklady jako Node.js a uv/uvx.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Deep Research MCP Server do objektu mcpServers následujícím úryvkem:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-deep-research": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/mcp-server-deep-research",
         "run",
         "mcp-server-deep-research"
       ]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je přístupný.

Claude

1. Stáhněte a nainstalujte Claude Desktop z tohoto odkazu .
2. Na macOS spusťte:

   python setup.py
   

3. Najděte svůj konfigurační soubor Claude:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Přidejte nebo aktualizujte konfiguraci mcpServers následovně:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-deep-research": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/mcp-server-deep-research",
         "run",
         "mcp-server-deep-research"
       ]
     }
   }
   

5. Uložte soubor a restartujte Claude.
6. Vyberte šablonu promptu deep-research pro zahájení.

Cursor

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány Node.js a uvx.
2. Najděte konfigurační soubor Cursor MCP.
3. Přidejte Deep Research MCP Server tímto způsobem:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-deep-research": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/mcp-server-deep-research",
         "run",
         "mcp-server-deep-research"
       ]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že je vše funkční.

Cline

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány všechny závislosti (Node.js, uvx).
2. Najděte konfigurační soubor Cline.
3. Vložte následující konfiguraci MCP Serveru:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-deep-research": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/mcp-server-deep-research",
         "run",
         "mcp-server-deep-research"
       ]
     }
   }
   

4. Po uložení změn restartujte Cline.
5. Ověřte přístupnost serveru.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení API klíčů použijte proměnné prostředí ve své konfiguraci. Příklad:

"mcpServers": {
  "mcp-server-deep-research": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/mcp-server-deep-research",
      "run",
      "mcp-server-deep-research"
    ],
    "env": {
      "API_KEY": "${API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Jak použít tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "mcp-server-deep-research": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Jakmile je konfigurace hotová, AI agent může tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “mcp-server-deep-research” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou svého MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Tento MCP server nabízí přehlednou dokumentaci, dobře popsaný workflow a šablony promptů, ale postrádá explicitní detaily o zdrojích, nástrojích či pokročilých MCP funkcích jako roots a sampling. Absence podrobných API či seznamu nástrojů omezuje jeho flexibilitu pro některé pokročilé scénáře. Celkově je praktický pro strukturované výzkumné workflow, ale méně vhodný pro vysoce přizpůsobené integrace.

MCP skóre