Deep Research MCP 🌐
2025.05.12
3
JavaScript网络研究数据聚合Markdown 生成搜索工具开发效率
Deep Research MCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在通过 Tavily 的搜索和爬取 API 进行全面的网络研究，并将收集的数据结构化以支持高质量的 Markdown 文档生成。该项目使用 Node.js 和 TypeScript 构建，具有高性能和可维护性。
View on GitHub
Overview
基本能力
产品定位
Deep Research MCP 是一个用于网络研究和数据聚合的工具，特别适合需要从多个来源收集信息并生成结构化文档的用户。
核心功能
- MCP 兼容性：服务器符合 Model Context Protocol，确保与各种工具和服务的兼容性。
- 数据聚合：高效地从多个来源收集和结构化数据。
- Markdown 生成：将收集的数据转换为结构化的 Markdown 文档。
- 网络爬取：利用 Tavily 的搜索和爬取 API 进行深入的网络研究。
- Node.js 和 TypeScript：使用现代技术构建，提供更好的性能和可维护性。
适用场景
- 学术研究：快速收集和整理特定主题的信息。
- 内容创作：生成高质量的 Markdown 文档。
- 数据分析：从多个来源聚合数据以进行分析。
工具列表
- Tavily Search API：用于高效搜索和爬取网络数据。
- Markdown 生成工具：将结构化数据转换为 Markdown 文档。
常见问题解答
- 如何获取支持？：可以在项目的 Releases 部分查看或提交问题。
- 如何贡献代码？：遵循项目中的贡献指南，提交 Pull Request。
使用教程
使用依赖
- 确保已安装 Node.js 和 npm。
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone https://github.com/ali-kh7/deep-research-mcp.git - 进入项目目录：
bash cd deep-research-mcp - 安装依赖：
bash npm install - 启动服务器：
bash npm start
调试方式
- 检查服务器状态：
http GET /api/status - 发送研究请求： ```http POST /api/research Content-Type: application/json
{ "topic": "Artificial Intelligence" } ``` 3. 查看生成的 Markdown 文档： 服务器会返回结构化的数据，可以直接转换为 Markdown 文档。