Research Multi API Search

🚀 研究MCP

研究MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）とBrave Search、Tavily Searchなどのツールを組み合わせた研究ツールです。ChatGPTのDeepResearch機能に似た機能を実現することを目的としています。

✨ 主な機能

• ネットワーク検索：BrveとTavilyの検索APIを使用して、Claude Desktopを通じてネットワーク検索を行います。
• MCPプロトコル：Model Context Protocol標準に完全に準拠しています。
• キャッシュ機構：検索結果はキャッシュされ、パフォーマンスを向上させ、API呼び出し回数を減らします。

🔧 技術詳細

📦 インストール

ローカル開発環境の設定

1. Denoをインストールします。

2. リポジトリをクローンします。

3. 環境変数を設定します。

   • BRAVE_API_KEY：Brave Search APIキー
   • TAVILY_API_KEY：Tavily Search APIキー（オプション）

4. アプリケーションを実行します。

   make dev  # HTTPサーバーを起動
   make mcp  # Claude Desktop用のMCPサーバーを起動
   

コンテナ環境の設定

1. DockerとDocker Composeをインストールします。

2. .envファイルに環境変数を設定します。

3. コンテナを構築して実行します。

   make d-build
   make d-up
   

💻 使用例

開発コマンド

# ローカル開発
make dev     # ウォッチモードでHTTPサーバーを起動
make mcp     # Claude Desktop用のMCPサーバーを起動
make test    # テストを実行
make lint    # コードチェックツールを実行
make format  # コードを整形
make check   # 型チェック

# Docker開発
make d-build  # イメージを構築
make d-dev    # リアルタイムリロード付きでコンテナを起動
make d-up     # バックグラウンドで実行
make d-logs   # ログを表示
make d-down   # コンテナを停止

Claude DesktopとのMCP統合

1. MCPサーバーを実行します：make mcp

2. Claude Desktopで新しいMCPサーバーを追加し、以下のように設定します。

   {
     "mcpServers": {
       "MCPSearch": {
         "description": "Brave、Tavilyなどによるネットワーク検索",
         "command": "/absolute/path/to/ResearchMCP/cli.ts",
         "args": [],
         "transport": "stdio",
         "env": {
           "BRAVE_API_KEY": "あなたのBrave APIキー",
           "TAVILY_API_KEY": "あなたのTavily APIキー"
         }
       }
     }
   }
   

   /absolute/path/to/ResearchMCP/cli.tsを実際のcli.tsファイルのパスに置き換えてください。

⚠️ 重要提示

Brave Search APIは非ラテン文字のサポートが限られています。日本語、中国語、韓国語などの非ラテン文字の言語で検索を行うと、エンコードエラーが発生する可能性があります。最適な結果を得るためには、英語でのクエリを使用することをお勧めします。