Deepresearch

🚀 深度研究MCP項目文檔

DeepResearch MCP（深度研究模型上下文協議）是一個基於模型上下文協議構建的智能研究平臺，支持與Claude Desktop等工具集成。該系統通過調用OpenAI和Firecrawl API提供強大的研究功能。

🚀 快速開始

DeepResearch MCP是一個強大的智能研究平臺，能為你提供便捷的研究服務。下面將為你介紹如何快速開啟使用。

✨ 主要特性

• 基於模型上下文協議構建，具有良好的擴展性和兼容性。
• 支持與Claude Desktop等工具集成，拓展研究的可能性。
• 通過調用OpenAI和Firecrawl API，提供強大的研究功能。

📦 安裝指南

克隆倉庫

git clone https://github.com/yourusername/deep-research-mcp.git
cd deep-research-mcp
npm install

啟動服務

node dist/index.js

📚 詳細文檔

配置說明

研究初始化工具

interface ResearchInitialization {
  query: string;
  depth: number;
}

研究步驟執行工具

interface ResearchStepExecution {
  sessionId: string;
}

最終報告生成工具

interface ReportGeneration {
  sessionId: string;
  timeout?: number;
}

💻 使用示例

基礎用法

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

async function main() {
  // 連接到服務端
  const transport = new StdioClientTransport({
    command: "node",
    args: ["dist/index.js"]
  });

  const client = new Client({ name: "deep-research-client", version: "1.0.0" });
  await client.connect(transport);

  // 初始化研究
  const initResult = await client.callTool({
    name: "initialize-research",
    arguments: {
      query: "人工智能對醫療保健的影響",
      depth: 3
    }
  });
  
  // 解析響應以獲取 sessionId
  const { sessionId } = JSON.parse(initResult.content[0].text);
  
  // 執行步驟直到完成
  let currentDepth = 0;
  while (currentDepth < 3) {
    const stepResult = await client.callTool({
      name: "execute-research-step",
      arguments: { sessionId }
    });
    
    const stepInfo = JSON.parse(stepResult.content[0].text);
    currentDepth = stepInfo.currentDepth;
    
    console.log(`完成步驟 ${stepInfo.currentDepth}/${stepInfo.maxDepth}`);
  }
  
  // 生成最終報告帶有超時設置
  const report = await client.callTool({
    name: "generate-report",
    arguments: { 
      sessionId,
      timeout: 180000 // 設置3分鐘的超時時間
    }
  });
  
  console.log("最終報告:");
  console.log(report.content[0].text);
}

main().catch(console.error);

🔧 技術細節

故障排除

常見問題

• 超出令牌限制：對於非常大的研究主題，可能會遇到OpenAI令牌限制錯誤。解決方法：

  • 減少研究深度
  • 使用更具體的查詢
  • 將複雜主題分解為較小的子主題

• 超時錯誤：對於複雜的研究，過程可能會超時。解決方案：

  • 增加工具調用的超時參數
  • 使用complete-research工具並設置更長的超時時間
  • 分階段處理研究內容

• API速率限制：如果遇到OpenAI或Firecrawl的速率限制錯誤：

  • 在研究步驟之間添加延遲
  • 使用具有更高速率限制的API密鑰
  • 批量處理請求

📄 許可證

項目採用MIT許可證，具體請參考LICENSE文件。

貢獻指南

歡迎貢獻！請參閱CONTRIBUTING.md瞭解如何為項目做出貢獻。