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深度研究工具

MCP深度研究是一款基于Model Context Protocol和Tavily API构建的网络信息搜索工具，适用于需要高效获取网络信息的场景。

  • by baranwang
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在 GitHub 查看 baranwang/mcp-deep-research

使用说明

MCP深度研究

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概述

MCP Deep Research是一个允许您在网络上搜索信息的工具。它是用 模型上下文协议 和那个 美味API.

配置

{
  "mcpServers": {
    "deep-research": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-deep-research@latest"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "your_tavily_api_key", // Required
        "MAX_SEARCH_KEYWORDS": "5", // Optional, default 5
        "MAX_PLANNING_ROUNDS": "5" // Optional, default 5
      }
    }
  }
}

该工具可以使用以下环境变量进行配置：

  • TAVILY_API_KEY：的API密钥 塔维利 API
  • MAX_SEARCH_KEYWORDS：要使用的最大搜索关键字数。
  • MAX_PLANNING_ROUNDS：要使用的最大规划轮次数。
  • TAVILY_HTTP_PROXY/TAVILY_HTTPS_PROXY：Tavily API的代理地址。

与Smithery一起使用

通过安装 史密瑟里，与Claude Desktop客户端兼容：

npx -y @smithery/cli install @baranwang/mcp-deep-research --client claude

兼容性通知

此MCP服务器针对基于提示的MCP客户端进行了优化。对于使用函数调用机制实现的MCP客户端，性能和结果可能不是最佳的。

已验证的基于提示的MCP客户端：

基于MCP客户端的验证函数调用：

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