Deep Research MCP Server

Vad gör “Deep Research” MCP Server?

Deep Research MCP Server är utformad för att underlätta omfattande forskning kring komplexa ämnen genom att utnyttja AI-förmågor för att effektivisera forskningsprocessen. Servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och externa datakällor, och automatiserar utforskandet av forskningsfrågor, identifiering av nyckelbegrepp samt generering av strukturerade, välciterade rapporter. Servern integrerar webbsökning, innehållsanalys och rapportsyntes, och hjälper användare att fördjupa frågor, generera delfrågor, samla relevanta resurser och ta fram evidensbaserade slutsatser. Dess primära roll är att ge utvecklare och forskare möjlighet att genomföra djupgående undersökningar, hitta auktoritativa källor och automatisera arbetsflödet för insamling och presentation av forskningsresultat.

Lista över prompts

• deep-research: Anpassad för omfattande forskningsuppgifter med en strukturerad metod.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i tillgänglig dokumentation eller repository-filer.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg listas i tillgängliga repository-filer, inklusive server.py eller motsvarande.

Användningsområden för denna MCP Server

• Akademiskt forskningsstöd: Automatiserar processen att utveckla forskningsfrågor, generera delfrågor och syntetisera resultat, vilket sparar tid för studenter och akademiker.
• Marknads- eller trendanalys: Gör det möjligt för användare att genomföra strukturerade undersökningar av marknader eller trender, samla auktoritativa källor och presentera balanserade rapporter.
• Teknisk ämnessammanfattning: Hjälper utvecklare och yrkesverksamma att bryta ner tekniska ämnen i delfrågor, organisera webbsökningsresultat och ta fram heltäckande dokumentation.
• Stöd för innehållsskapande: Ger skribenter och journalister välciterade, evidensbaserade sammanfattningar av komplexa ämnen för artiklar eller rapporter.
• Beslutsstöd: Hjälper beslutsfattare att utforska flera perspektiv och samla relevant data innan slutsatser dras i viktiga frågor.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att förutsättningar som Node.js och uv/uvx är installerade.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Deep Research MCP Server i objektet mcpServers med följande kodsnutt:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs och är tillgänglig.

Claude

1. Ladda ner och installera Claude Desktop från här.
2. På macOS, kör:

   python setup.py
   

3. Lokalisera din Claude-konfigurationsfil:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Lägg till eller uppdatera din mcpServers-konfiguration enligt följande:

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

5. Spara filen och starta om Claude.
6. Välj promptmallen deep-research för att börja.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js och uvx är installerade.
2. Lokalisera Cursor MCP-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Deep Research MCP Server så här:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Cursor.
5. Bekräfta att den är igång.

Cline

1. Kontrollera att alla beroenden (Node.js, uvx) är installerade.
2. Hitta Cline-konfigurationsfilen.
3. Lägg in följande MCP Server-konfiguration:

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

4. Starta om Cline efter att ha sparat ändringarna.
5. Verifiera serverns tillgänglighet.

Säkra API-nycklar

För att säkra API-nycklar, använd miljövariabler i din konfiguration. Exempel:

"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}"
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion infogar du dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “mcp-server-deep-research” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

Denna MCP-server har tydlig dokumentation, välbeskrivet arbetsflöde och promptmallar men saknar explicita detaljer kring resurser, verktyg eller avancerade MCP-funktioner såsom rötter och sampling. Avsaknaden av detaljerade API- eller verktygslistor begränsar dess flexibilitet för vissa avancerade scenarier. Sammantaget är den praktisk för strukturerade forskningsarbetsflöden men mindre lämpad för mycket specialanpassade integrationer.

MCP-poäng