
OpenSearch MCP Server-integratie
De OpenSearch MCP Server maakt naadloze integratie van OpenSearch met FlowHunt en andere AI-agenten mogelijk, waardoor programmatische toegang tot zoek-, analys...
Automatiseer diepgaand onderzoek en rapportage met de Deep Research MCP Server, ontworpen voor academische, markt- en technische onderzoeken met AI-gedreven synthese van gezaghebbende informatie.
De Deep Research MCP Server is ontworpen om uitgebreid onderzoek naar complexe onderwerpen te faciliteren door gebruik te maken van AI-mogelijkheden om het onderzoeksproces te stroomlijnen. Als brug tussen AI-assistenten en externe databronnen automatiseert het de verkenning van onderzoeksvragen, het identificeren van kernconcepten en het genereren van gestructureerde, goed onderbouwde rapporten. De server integreert webzoekopdrachten, contentanalyse en rapportagesynthese en helpt gebruikers bij het uitwerken van vragen, genereren van subvraagstukken, verzamelen van relevante bronnen en het produceren van op bewijs gebaseerde conclusies. De primaire rol is ontwikkelaars en onderzoekers in staat te stellen diepgaand onderzoek te doen, gezaghebbende bronnen te vinden en de workflow van het samenstellen en presenteren van onderzoeksresultaten te automatiseren.
Er worden geen expliciete bronnen beschreven in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.
Er worden geen expliciete tools genoemd in de beschikbare repository-bestanden, inclusief server.py
of equivalent.
mcpServers
object met de volgende snippet:"mcpServers": {
"mcp-server-deep-research": {
"command": "uvx",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-server-deep-research",
"run",
"mcp-server-deep-research"
]
}
}
python setup.py
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers
configuratie toe of werk deze bij als volgt:"mcpServers": {
"mcp-server-deep-research": {
"command": "uvx",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-server-deep-research",
"run",
"mcp-server-deep-research"
]
}
}
deep-research
prompt template om te starten."mcpServers": {
"mcp-server-deep-research": {
"command": "uvx",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-server-deep-research",
"run",
"mcp-server-deep-research"
]
}
}
"mcpServers": {
"mcp-server-deep-research": {
"command": "uvx",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-server-deep-research",
"run",
"mcp-server-deep-research"
]
}
}
Om API-sleutels te beveiligen, gebruik omgevingsvariabelen in je configuratie. Voorbeeld:
"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}"
}
}
}
Gebruik van MCP in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te koppelen aan je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je de details van je MCP-server toe in het volgende JSON-formaat:
{
"mcp-server-deep-research": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-server-deep-research” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschrijving gevonden in README |
Lijst van Prompts | ✅ | “deep-research” prompt expliciet vermeld |
Lijst van Bronnen | ⛔ | Geen expliciete brondefinities gevonden |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen expliciete tooldefinities in code of README |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeldconfiguratie met env/inputs gevonden |
Sampling Support (minder belangrijk bij beoordeling) | ⛔ | Geen vermelding van sampling support |
Deze MCP-server biedt duidelijke documentatie, een goed beschreven workflow en prompt-sjablonen, maar mist expliciete details over bronnen, tools of geavanceerde MCP-functies zoals roots en sampling. Het ontbreken van gedetailleerde API- of toolvermeldingen beperkt de flexibiliteit voor sommige geavanceerde scenario’s. Over het algemeen is het praktisch voor gestructureerde onderzoeksworkflows, maar minder geschikt voor zeer aangepaste integraties.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 13 |
Aantal sterren | 119 |
De Deep Research MCP Server is een AI-gestuurd hulpmiddel voor het automatiseren van uitgebreide onderzoeksworkflows. Het helpt bij het uitwerken van vragen, genereren van subvraagstukken, uitvoeren van webzoekopdrachten, analyseren van content en het samenstellen van goed onderbouwde rapporten. Ideaal voor academisch, markt- en technisch onderzoek.
Deep Research MCP Server is geschikt voor academische onderzoeksassistentie, markt- of trendanalyse, technische samenvattingen, ondersteuning bij contentcreatie en besluitvorming—het helpt belangrijke concepten, gezaghebbende bronnen en op bewijs gebaseerde conclusies boven water te krijgen.
Installatie omvat het toevoegen van de server aan de configuratie van je voorkeursclient als MCP server via uvx, met opgave van het commando, de directory en argumenten. Uitgebreide installatie-instructies zijn beschikbaar voor Windsurf, Claude Desktop, Cursor en Cline clients.
Gebruik omgevingsvariabelen in je MCP server-configuratie om gevoelige gegevens zoals API-sleutels veilig op te slaan. Verwijs naar je omgevingsvariabelen in zowel de 'env'- als 'inputs'-secties van je JSON-configuratie.
Er is een 'deep-research' prompt inbegrepen, afgestemd op gestructureerd en uitgebreid onderzoek, maar de documentatie vermeldt geen specifieke tools of hulpmiddelen binnen de server.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, open de configuratie en plaats de gegevens van de Deep Research MCP Server in het systeem-MCP-configuratiegedeelte. Zo kan je AI-agent gebruikmaken van de onderzoeks- en rapportagemogelijkheden ervan.
Integreer Deep Research MCP Server met FlowHunt om complexe onderzoeken te stroomlijnen, gestructureerde rapporten te genereren en gezaghebbende bronnen te verzamelen met AI-gestuurde automatisering.
De OpenSearch MCP Server maakt naadloze integratie van OpenSearch met FlowHunt en andere AI-agenten mogelijk, waardoor programmatische toegang tot zoek-, analys...
De DeepL MCP Server integreert geavanceerde vertaling, herformulering en taalherkenning in AI-workflows via de DeepL API. Het stelt FlowHunt en andere AI-assist...
De Elasticsearch MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Elasticsearch- en OpenSearch-clusters. Hiermee kun je geavanceerd zoeken, indexbeheer en clu...