Deep Research MCP

🚀 深度研究MCP 🌐

深度研究MCP項目提供了一個符合模型上下文協議（MCP）的服務器，旨在助力全面的網絡研究。藉助Tavily的搜索和爬取API，該服務器能收集各主題的詳細信息，並對數據進行結構化處理，以支持使用大語言模型（LLMs）創建高質量的Markdown文檔。

下載版本

🚀 快速開始

深度研究MCP項目提供了一個強大的工具，幫助你進行全面的網絡研究和文檔生成。以下是快速開始使用該項目的步驟：

1. 克隆倉庫：

   git clone https://github.com/ali-kh7/deep-research-mcp.git
   

2. 進入項目目錄：

   cd deep-research-mcp
   

3. 安裝依賴：

   npm install
   

4. 啟動服務器：

   npm start
   

你還可以在版本部分查看可下載的文件和特定版本。

✨ 主要特性

• MCP兼容性：服務器遵循模型上下文協議，確保與各種工具和服務兼容。
• 數據聚合：高效地從多個來源收集和結構化數據。
• Markdown生成：將收集到的數據轉換為結構良好的Markdown文檔。
• 網絡爬取：利用Tavily的搜索和爬取API進行深入的網絡研究。
• Node.js和TypeScript：採用現代技術構建，以實現更好的性能和可維護性。

📦 安裝指南

若要開始使用深度研究MCP，請按照以下步驟操作：

1. 克隆倉庫：

   git clone https://github.com/ali-kh7/deep-research-mcp.git
   

2. 進入項目目錄：

   cd deep-research-mcp
   

3. 安裝依賴：

   npm install
   

4. 啟動服務器：

   npm start
   

你也可以查看版本部分，獲取可下載文件和特定版本。

💻 使用示例

基礎用法

服務器啟動後，你可以通過API與其交互。以下是如何有效使用它的方法：

1. 發送信息收集請求： 你可以向服務器發送帶有特定主題的請求以收集數據。服務器將返回準備好用於Markdown生成的結構化信息。 示例請求：

   POST /api/research
   Content-Type: application/json
   
   {
     "topic": "Artificial Intelligence"
   }
   

2. 接收結構化數據： 服務器以結構化格式響應數據。這些數據可以直接使用或轉換為Markdown文檔。
3. 生成Markdown文檔： 可以使用API中提供的函數將結構化數據轉換為Markdown。

示例Markdown輸出

# Artificial Intelligence

## Overview
Artificial Intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence in machines.

## Applications
- Healthcare
- Finance
- Transportation

## Conclusion
AI is transforming industries and shaping the future.

📚 詳細文檔

如需詳細的API文檔，請參考此倉庫中的docs文件夾。其中包含所有可用端點、請求格式和響應結構的信息。

端點

• POST /api/research：收集特定主題的信息。
• GET /api/status：檢查服務器狀態。

🤝 貢獻指南

我們歡迎對深度研究MCP進行貢獻。如果你想貢獻代碼，請遵循以下步驟：

1. 分叉倉庫。
2. 創建新分支：

   git checkout -b feature/YourFeatureName
   

3. 進行更改。
4. 提交更改：

   git commit -m "Add your message here"
   

5. 推送到分支：

   git push origin feature/YourFeatureName
   

6. 打開拉取請求。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。有關詳細信息，請參閱LICENSE文件。

🛠️ 支持

如果你遇到任何問題或有疑問，請查看版本部分或在倉庫中打開一個問題。

感謝你關注深度研究MCP！我們希望這個工具能增強你的網絡研究能力。編碼愉快！