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研究工具

一个结合了Model Context Protocol (MCP)与Brave Search、Tavily Search等搜索引擎的研究工具，旨在提供与ChatGPT的DeepResearch相当的研究能力。

  • by riii111
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 7 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 riii111/researchmcp

使用说明

MCP研究

一种将模型上下文协议（MCP）与Brave Search、Tavily Search、XML和XML相结合的研究工具， 以实现与ChatGPT相当（或旨在相当）的研究能力 深度研究。

技术栈

  • 运行时：Deno
  • 框架：你好
  • 错误处理：无论如何（结果<T，E>模式）
  • 部署：Docker容器

设置

地方发展

  1. 安装 德诺

  2. 克隆存储库

  3. 设置环境变量

    • BRAVE_API_KEY：勇敢搜索API密钥
    • TAVILY_API_KEY：Tavilly搜索API密钥（可选）

  4. 运行应用程序：

    make dev  # HTTP server
make mcp  # MCP server for Claude Desktop

集装箱环境

  1. 安装Docker和Docker Compose

  2. 在中设置环境变量 .env 文件

  3. 构建并运行容器：

    make d-build
make d-up

开发命令

# Local development
make dev     # Start HTTP server with watch mode
make mcp     # Start MCP server for Claude Desktop
make test    # Run tests
make lint    # Run linter
make format  # Format code
make check   # Type check

# Docker development
make d-build  # Build the image
make d-dev    # Start container with live reload
make d-up     # Run in background
make d-logs   # View logs
make d-down   # Stop container

MCP与Claude Desktop的集成

  1. 运行MCP服务器： make mcp

  2. 在Claude Desktop中，添加一个具有以下配置的新MCP服务器：

    {
  "mcpServers": {
    "MCPSearch": {
      "description": "Web search powered by Brave, Tavily, etc.",
      "command": "/absolute/path/to/ResearchMCP/cli.ts",
      "args": [],
      "transport": "stdio",
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your_brave_api_key_here",
        "TAVILY_API_KEY": "your_tavily_api_key_here"
      }
    }
  }
}

    替换 /absolute/path/to/ResearchMCP/cli.ts 带有cli.ts文件的实际路径。

已知限制

  • 语言支持：Brave Search API对非拉丁字符的支持有限。搜索 日语、汉语、韩语和其他非拉丁文字语言可能会因编码错误而失败。对于 最好的结果，使用英语查询。

特性

  • 网页搜索：使用Brave Search API通过Claude Desktop搜索网页
  • MCP协议：完全符合模型上下文协议
  • 缓存：缓存搜索结果以提高性能并减少API调用

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