Deep Research MCP Server

Wat doet de “Deep Research” MCP Server?

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.

Lijst van Prompts

• deep-research: Afgestemd op uitgebreide onderzoekstaken met een gestructureerde aanpak.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Bronnen

Er worden geen expliciete bronnen beschreven in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.

Lijst van Tools

Er worden geen expliciete tools genoemd in de beschikbare repository-bestanden, inclusief server.py of equivalent.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Academische Ondersteuning: Automatiseert het uitwerken van onderzoeksvragen, genereren van subvraagstukken en het samenstellen van bevindingen, waardoor studenten en academici tijd besparen.
• Markt- of Trendanalyse: Maakt het mogelijk om gestructureerd markten of trends te onderzoeken, gezaghebbende bronnen te verzamelen en evenwichtige rapporten te presenteren.
• Technische Samenvattingen: Helpt ontwikkelaars en professionals technische onderwerpen op te splitsen in subvraagstukken, webresultaten te ordenen en uitgebreide documentatie te produceren.
• Contentcreatie-ondersteuning: Biedt schrijvers en journalisten goed onderbouwde, op bewijs gebaseerde samenvattingen van complexe onderwerpen voor artikelen of rapporten.
• Besluitvorming: Helpt besluitvormers verschillende perspectieven te verkennen en relevante gegevens te verzamelen vóór het trekken van conclusies over belangrijke kwesties.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat vereisten zoals Node.js en uv/uvx zijn geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Deep Research MCP Server toe aan het 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"
       ]
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait en toegankelijk is.

Claude

1. Download en installeer Claude Desktop vanaf hier .
2. Op macOS, voer uit:

   python setup.py
   

3. Zoek je Claude-configuratiebestand:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Voeg je 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"
       ]
     }
   }
   

5. Sla het bestand op en herstart Claude.
6. Selecteer de deep-research prompt template om te starten.

Cursor

1. Zorg dat Node.js en uvx geïnstalleerd zijn.
2. Zoek het Cursor MCP-configuratiebestand.
3. Voeg Deep Research MCP Server toe met:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Cursor.
5. Controleer of het werkt.

Cline

1. Zorg dat alle afhankelijkheden (Node.js, uvx) geïnstalleerd zijn.
2. Zoek het Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de volgende MCP Server-configuratie in:

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

4. Herstart Cline na het opslaan van de wijzigingen.
5. Controleer de bereikbaarheid van de server.

API-sleutels beveiligen

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}"
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

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.

Overzicht

Onze mening

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.

MCP Score