Co robi serwer MCP “Deep Research”?

Deep Research MCP Server został zaprojektowany, aby ułatwić kompleksowe badania złożonych zagadnień poprzez wykorzystanie możliwości AI do usprawnienia procesu badawczego. Działa jako pomost między asystentami AI a zewnętrznymi źródłami danych, automatyzując eksplorację pytań badawczych, identyfikację kluczowych pojęć oraz generowanie ustrukturyzowanych, dobrze udokumentowanych raportów. Serwer integruje wyszukiwanie w sieci, analizę treści i syntezę raportów, wspierając użytkowników w rozbudowie pytań, generowaniu podpytań, zbieraniu odpowiednich materiałów oraz formułowaniu wniosków opartych na dowodach. Jego główną rolą jest umożliwienie deweloperom i badaczom prowadzenia pogłębionych analiz, wyszukiwania autorytatywnych źródeł oraz automatyzacji procesu tworzenia i prezentowania wyników badań.

Lista promptów

• deep-research: Dostosowany do kompleksowych zadań badawczych w ustrukturyzowanej formie.

Lista zasobów

Brak jawnych zasobów opisanych w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach repozytorium, w tym server.py lub równoważnych, nie wymieniono żadnych jawnych narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Wsparcie badań akademickich: Automatyzuje rozbudowę pytań badawczych, generowanie podpytań oraz syntezę wyników, oszczędzając czas studentom i naukowcom.
• Analiza rynku lub trendów: Umożliwia prowadzenie ustrukturyzowanych badań rynków lub trendów, zbierając wiarygodne źródła i prezentując zrównoważone raporty.
• Podsumowanie zagadnień technicznych: Wspiera deweloperów i specjalistów w rozbijaniu zagadnień technicznych na podpytań, organizowaniu wyników wyszukiwania w sieci i tworzeniu wyczerpującej dokumentacji.
• Wsparcie przy tworzeniu treści: Dostarcza pisarzom i dziennikarzom dobrze udokumentowanych, opartych na dowodach podsumowań złożonych tematów do artykułów lub raportów.
• Wsparcie decyzyjne: Pomaga decydentom zbadać różne perspektywy i zebrać istotne dane przed podjęciem ważnych decyzji.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że zainstalowano wymagane składniki, takie jak Node.js i uv/uvx.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Deep Research MCP Server do obiektu mcpServers korzystając z poniższego fragmentu:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Claude

1. Pobierz i zainstaluj Claude Desktop z tego miejsca.
2. Na macOS uruchom:

   python setup.py
   

3. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Dodaj lub zaktualizuj konfigurację mcpServers w następujący sposób:

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

5. Zapisz plik i zrestartuj Claude.
6. Wybierz szablon prompta deep-research, aby rozpocząć.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js i uvx są zainstalowane.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Cursor MCP.
3. Dodaj Deep Research MCP Server korzystając z:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.
5. Potwierdź, że wszystko działa poprawnie.

Cline

1. Upewnij się, że wszystkie zależności (Node.js, uvx) są zainstalowane.
2. Znajdź plik konfiguracyjny Cline.
3. Wstaw następującą konfigurację serwera MCP:

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

4. Zrestartuj Cline po zapisaniu zmian.
5. Zweryfikuj dostępność serwera.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji. Przykład:

"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}"
    }
  }
}

Jak korzystać z tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP korzystając z poniższego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “mcp-server-deep-research” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Ten serwer MCP oferuje przejrzystą dokumentację, dobrze opisany przepływ pracy oraz szablony promptów, ale brakuje mu szczegółowych informacji o zasobach, narzędziach czy zaawansowanych funkcjach MCP, takich jak rooty i sampling. Brak szczegółowych API lub listy narzędzi ogranicza jego elastyczność w bardzo zaawansowanych scenariuszach. Ogólnie jest praktyczny dla ustrukturyzowanych przepływów badawczych, ale mniej odpowiedni dla mocno niestandardowych integracji.

Ocena MCP