Deep Research MCP Server

Mitä “Deep Research” MCP Server tekee?

Deep Research MCP Server on suunniteltu helpottamaan monimutkaisten aiheiden kattavaa tutkimusta hyödyntämällä tekoälyn kyvykkyyksiä tutkimusprosessin virtaviivaistamiseksi. Toimiessaan siltana tekoälyavustajien ja ulkoisten tietolähteiden välillä se automatisoi tutkimuskysymysten kartoittamisen, keskeisten käsitteiden löytämisen ja rakenteisten, hyvin viitattujen raporttien tuottamisen. Palvelin integroi verkkohakuja, sisällön analyysiä ja raporttien synteesiä, auttaen käyttäjiä kysymysten tarkentamisessa, alakysymysten luomisessa, olennaisten resurssien keräämisessä sekä näyttöön perustuvien johtopäätösten muodostamisessa. Sen päätarkoitus on auttaa kehittäjiä ja tutkijoita suorittamaan syväluotaavia selvityksiä, löytämään auktoriteettilähteitä ja automatisoimaan tutkimustulosten kokoamisen ja esittämisen työnkulun.

Kysymyspohjalistaus

• deep-research: Räätälöity kattaviin tutkimustehtäviin rakenteisella lähestymistavalla.

Resurssilistaus

Saatavilla olevassa dokumentaatiossa tai tietovarastossa ei ole kuvattu erikseen resursseja.

Työkalulistaus

Tietovarastossa ei ole lueteltu erillisiä työkaluja, mukaan lukien server.py tai vastaava.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapauksia

• Akateemisen tutkimuksen avustaminen: Automatisoi tutkimuskysymysten tarkentamisen, alakysymysten tuottamisen ja löydösten synteesin – säästää aikaa opiskelijoilta ja tutkijoilta.
• Markkina- tai trendianalyysi: Mahdollistaa rakenteisen markkina- tai trendiselvityksen, keräten auktoriteettilähteitä ja muodostaen tasapainoisen raportin.
• Teknisten aiheiden tiivistys: Auttaa kehittäjiä ja asiantuntijoita pilkkomaan teknisiä aiheita alakysymyksiksi, järjestämään verkkohakutuloksia ja tuottamaan kattavaa dokumentaatiota.
• Sisällöntuotannon tuki: Tarjoaa kirjoittajille ja journalisteille hyvin viitattuja, näyttöön perustuvia tiivistelmiä monimutkaisista aiheista artikkeleihin tai raportteihin.
• Päätöksenteon tuki: Auttaa päätöksentekijöitä tarkastelemaan eri näkökulmia ja keräämään olennaista tietoa ennen johtopäätösten tekemistä.

Asennusohjeet

Windsurf

1. Varmista, että Node.js ja uv/uvx on asennettu.
2. Etsi Windsurf-konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää Deep Research MCP Server mcpServers-objektiin seuraavalla koodilla:

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

4. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on käynnissä ja saavutettavissa.

Claude

1. Lataa ja asenna Claude Desktop täältä: here.
2. macOS:llä suorita:

   python setup.py
   

3. Etsi Claude-konfiguraatiotiedosto:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Lisää tai päivitä mcpServers-konfiguraatio seuraavasti:

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

5. Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude uudelleen.
6. Valitse deep-research-kysymyspohja aloittaaksesi.

Cursor

1. Varmista, että Node.js ja uvx on asennettu.
2. Etsi Cursor MCP -konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää Deep Research MCP Server näin:

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

4. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Varmista, että palvelin toimii.

Cline

1. Varmista, että kaikki tarvittavat riippuvuudet (Node.js, uvx) on asennettu.
2. Etsi Cline-konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää seuraava MCP Server -konfiguraatio:

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

4. Käynnistä Cline uudelleen tallennuksen jälkeen.
5. Varmista palvelimen saavutettavuus.

API-avainten suojaaminen

API-avainten suojaamiseksi käytä ympäristömuuttujia konfiguraatiossasi. Esimerkki:

"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}"
    }
  }
}

MCP:n käyttö työnkuluissa

FlowHuntin MCP-käyttö

MCP-palvelinten integroimiseksi FlowHunt-työnkulkuun lisää MCP-komponentti työnkulkuusi ja yhdistä se tekoälyagenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna, jolla on pääsy kaikkiin sen toimintoihin ja ominaisuuksiin. Muista vaihtaa “mcp-server-deep-research” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen sekä asettaa URL-osoitteeksi oman palvelimesi osoite.

Yhteenveto

Oma arviomme

Tämä MCP-palvelin tarjoaa selkeän dokumentaation, hyvin kuvatun työnkulun ja kysymyspohjat, mutta siitä puuttuvat tarkemmat resurssi-, työkalu- ja kehittyneiden MCP-ominaisuuksien, kuten juurien ja näytteenoton kuvaukset. Yksityiskohtaisten API- tai työkalulistausten puute rajoittaa sen joustavuutta joissakin vaativissa käyttötapauksissa. Kokonaisuutena soveltuu rakenteisiin tutkimustyönkulkuihin, mutta ei ole optimaalisin erittäin räätälöityihin integraatioihin.

MCP-pisteytys