Cosa fa il server MCP “Deep Research”?

Il Deep Research MCP Server è progettato per facilitare ricerche approfondite su argomenti complessi, sfruttando le capacità dell’IA per semplificare il processo di ricerca. Agendo da ponte tra assistenti AI e fonti di dati esterne, automatizza l’esplorazione delle domande di ricerca, l’identificazione dei concetti chiave e la generazione di report strutturati e ben citati. Il server integra ricerca web, analisi dei contenuti e sintesi di report, aiutando gli utenti nell’elaborazione delle domande, nella generazione di sottodomande, nella raccolta di risorse rilevanti e nella produzione di conclusioni basate su evidenze. Il suo ruolo principale è fornire a sviluppatori e ricercatori gli strumenti per condurre indagini approfondite, individuare fonti autorevoli e automatizzare il workflow di raccolta e presentazione dei risultati di ricerca.

Elenco dei Prompt

• deep-research: Pensato per task di ricerca approfondita con approccio strutturato.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa specifica è descritta nella documentazione disponibile o nei file del repository.

Elenco degli Strumenti

Nessuno strumento esplicito è elencato nei file del repository disponibili, inclusi server.py o equivalenti.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Assistenza alla Ricerca Accademica: Automatizza l’elaborazione delle domande di ricerca, la generazione di sottodomande e la sintesi dei risultati, risparmiando tempo a studenti e accademici.
• Analisi di Mercato o Tendenze: Permette di svolgere indagini strutturate su mercati o trend, raccogliendo fonti autorevoli e presentando report equilibrati.
• Sintesi di Argomenti Tecnici: Supporta sviluppatori e professionisti nel suddividere argomenti tecnici in sottodomande, organizzare risultati di ricerca web e produrre documentazione esaustiva.
• Supporto alla Creazione di Contenuti: Offre a scrittori e giornalisti riassunti ben citati e basati su evidenze su argomenti complessi per articoli o report.
• Supporto Decisionale: Aiuta i decisori ad esplorare prospettive diverse e raccogliere dati rilevanti prima di trarre conclusioni su questioni importanti.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che prerequisiti come Node.js e uv/uvx siano installati.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi Deep Research MCP Server all’oggetto mcpServers con il seguente snippet:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia attivo e accessibile.

Claude

1. Scarica e installa Claude Desktop da qui.
2. Su macOS, esegui:

   python setup.py
   

3. Trova il file di configurazione di Claude:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Aggiungi o aggiorna la configurazione mcpServers come segue:

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

5. Salva il file e riavvia Claude.
6. Seleziona il prompt template deep-research per iniziare.

Cursor

1. Assicurati che Node.js e uvx siano installati.
2. Trova il file di configurazione MCP di Cursor.
3. Aggiungi Deep Research MCP Server usando:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Cursor.
5. Conferma che sia operativo.

Cline

1. Assicurati che tutte le dipendenze (Node.js, uvx) siano installate.
2. Trova il file di configurazione di Cline.
3. Inserisci la seguente configurazione MCP Server:

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

4. Riavvia Cline dopo aver salvato le modifiche.
5. Verifica l’accessibilità del server.

Proteggere le chiavi API

Per proteggere le chiavi API, utilizza variabili d’ambiente nella configurazione. Esempio:

"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}"
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di modificare “mcp-server-deep-research” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione

Questo MCP server offre documentazione chiara, un workflow ben descritto e template prompt, ma manca di dettagli espliciti su risorse, strumenti o funzionalità MCP avanzate come roots e sampling. L’assenza di dettagli API o elenco di strumenti limita la flessibilità per scenari avanzati. Nel complesso, è pratico per flussi di ricerca strutturati ma meno adatto a integrazioni altamente personalizzate.

MCP Score