Deep Research MCP Server

Hvad laver “Deep Research” MCP Server?

Deep Research MCP Server er designet til at lette omfattende research på komplekse emner ved at udnytte AI-evner til at strømline forskningsprocessen. Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og eksterne datakilder og automatiserer udforskningen af forskningsspørgsmål, identificeringen af nøglebegreber og genereringen af strukturerede, veldokumenterede rapporter. Serveren integrerer websøgning, indholdsanalyse og rapportsyntese og hjælper brugere med at uddybe spørgsmål, generere delspørgsmål, indsamle relevante ressourcer og udarbejde evidensbaserede konklusioner. Dens primære rolle er at give udviklere og forskere mulighed for at foretage dybdegående undersøgelser, finde autoritative kilder og automatisere processen med at samle og præsentere forskningsresultater.

Liste over Prompts

• deep-research: Skræddersyet til omfattende researchopgaver med en struktureret tilgang.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjer er angivet i de tilgængelige repositoryfiler, inklusiv server.py eller tilsvarende.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Akademisk forskningsassistance: Automatiserer processen med at uddybe forskningsspørgsmål, generere delspørgsmål og syntetisere fund, hvilket sparer tid for studerende og akademikere.
• Markeds- eller trendanalyse: Gør det muligt for brugere at udføre strukturerede undersøgelser af markeder eller tendenser, indsamle autoritative kilder og præsentere afbalancerede rapporter.
• Teknisk emnesammenfatning: Hjælper udviklere og professionelle med at nedbryde tekniske emner i delspørgsmål, organisere websøgningsresultater og udarbejde omfattende dokumentation.
• Indholdsskabelse: Giver skribenter og journalister veldokumenterede, evidensbaserede sammendrag om komplekse emner til artikler eller rapporter.
• Beslutningsstøtte: Hjælper beslutningstagere med at udforske flere perspektiver og indsamle relevante data, før der drages konklusioner om vigtige forhold.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for at forudsætninger som Node.js og uv/uvx er installeret.
2. Find din Windsurf konfigurationsfil.
3. Tilføj Deep Research MCP Server til mcpServers objektet med følgende snippet:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér at serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Download og installer Claude Desktop fra her.
2. På macOS, kør:

   python setup.py
   

3. Find din Claude konfigurationsfil:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Tilføj eller opdater din mcpServers konfiguration som følger:

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

5. Gem filen og genstart Claude.
6. Vælg deep-research promptskabelonen for at starte.

Cursor

1. Sikr dig at Node.js og uvx er installeret.
2. Find Cursor MCP konfigurationsfilen.
3. Tilføj Deep Research MCP Server således:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Cursor.
5. Bekræft at den er i drift.

Cline

1. Sikr at alle afhængigheder (Node.js, uvx) er installeret.
2. Find Cline konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende MCP Server konfiguration:

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

4. Genstart Cline efter at have gemt ændringerne.
5. Verificér serverens tilgængelighed.

Sikring af API-nøgler

For at sikre API-nøgler, brug miljøvariabler i din konfiguration. Eksempel:

"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}"
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes din MCP servers detaljer i dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “mcp-server-deep-research” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server har tydelig dokumentation, en veldesignet workflow og prompt-skabeloner, men mangler eksplicitte detaljer om ressourcer, værktøjer eller avancerede MCP-funktioner som rødder og sampling. Fraværet af detaljerede API- eller værktøjslister begrænser dens fleksibilitet til visse avancerede scenarier. Overordnet set er den praktisk til strukturerede research-workflows, men mindre egnet til højt specialiserede integrationer.

MCP Score