Le service MCP de Claude pour la production de rapports de recherche approfondis

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Introduction générale

MCP Server Deep Research 是一个开源工具，通过人工智能和网页搜索，自动为复杂问题生成结构化的研究报告。用户输入研究问题，工具会分解问题、搜索权威信息、评估来源可信度，并生成包含引用的 Markdown 报告。它基于 Modèle Contexte Protocole (MCP)，与 Claude Desktop 等平台无缝集成，适合学术研究、市场分析和内容创作。

Liste des fonctions

自动分解研究问题，生成子问题，覆盖主题多方面。
集成网页搜索，查找权威信息，收集多样化观点。
评估来源可信度，生成 0 到 1 的评分。
整合多源信息，生成结构化的 Markdown 研究报告。
支持自定义研究深度和广度，控制报告详细程度。
提供清晰引用列表，确保内容可追溯。
与 Claude Desktop 等 MCP 兼容平台集成，扩展功能。

Utiliser l'aide

Processus d'installation

要使用 MCP Server Deep Research，需要安装 Python 环境并配置 Claude Desktop。以下是详细步骤：

Vérification des exigences du système
- 确保安装 Python 3.8 或更高版本。运行以下命令检查：
```
python --version
```
- 安装 Git，用于下载项目代码：
```
git --version
```
- 推荐使用虚拟环境，避免依赖冲突：
```
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows
```

Clonage de l'entrepôt de projets
从 GitHub 下载代码：

git clone https://github.com/reading-plus-ai/mcp-server-deep-research.git
cd mcp-server-deep-research

Installation des dépendances
项目使用 uv 管理依赖，但仓库未提供 requirements.txt 文件。根据官方文档和类似项目的惯例，推测依赖包括 requests,pydantic 等 Python 库。安装 uv: :
```
pip install uv
```
由于缺少 requirements.txt，建议直接运行项目并根据报错手动安装缺失库，或参考官方文档后续更新。通常需要的库可通过以下命令尝试安装：
```
pip install requests pydantic
```
如果项目更新了依赖管理（如添加 pyproject.toml peut-être requirements.txt），请检查 GitHub 仓库的最新提交。
安装 Claude Desktop
- à travers (une brèche) claude.ai/download 下载 Claude Desktop（支持 macOS 和 Windows）。
- 安装后，打开应用并登录，确保网络连接正常。
配置 MCP Server
编辑 Claude Desktop 的配置文件，添加 MCP Server 设置：
- 配置文件路径：
  - macOS. ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  - Fenêtres. %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- 添加以下内容（已发布服务器配置）：
```
{
"mcpServers": {
"mcp-server-deep-research": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-deep-research"]
}
}
}
```
- 如果使用开发版服务器，配置为：
```
{
"mcpServers": {
"mcp-server-deep-research": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-server-deep-research",
"run",
"mcp-server-deep-research"
]
}
}
}
```
  commandant en chef (militaire) /path/to/mcp-server-deep-research 替换为实际项目路径。
Démarrer le serveur
Exécuter dans le répertoire du projet :
```
uv run mcp-server-deep-research
```
启动后，服务器加载 deep-research 提示模板，准备接受研究问题。如果提示缺少依赖，安装报错中提到的库。

Utilisation

MCP Server Deep Research 的核心功能是自动化研究报告生成。以下是操作流程：

1. 准备研究问题

在 Claude Desktop 中，打开 MCP 提示模板，选择 deep-research。输入具体研究问题，例如：

“分析人工智能在医疗领域的应用”
“研究可持续能源的最新技术进展”
明确的问题能提高报告质量。

2. 配置研究参数

通过 JSON 配置调整参数：

depth：研究深度（1-5，值越高越详细）。
breadth：研究广度（1-10，值越高覆盖主题越多）。
Exemple :

{
"query": "人工智能在医疗领域的应用",
"depth": 3,
"breadth": 5
}

在 Claude Desktop 输入界面设置参数。

3. 执行研究

提交问题后，工具自动执行：

问题细化 ：分解主问题为子问题（如“AI 在诊断中的作用”“AI 在药物研发中的应用”）。
Recherche sur le web ：使用 Claude 的内置搜索，查找学术文章、新闻等。
analyse du contenu ：评估来源可信度（评分 0-1，基于权威性和时效性），筛选高质量信息。
Génération de rapports ：整合信息，生成 Markdown 报告，包含概述、分析、结论和引用。

4. 查看报告

报告保存至 dist/ 文件夹，文件名为研究问题的简短描述（如 ai_medical_applications.md）。报告结构：

introductif ：概述问题和目标。
主体：分段呈现子问题分析。
rendre un verdict ：总结关键发现。
citation ：列出来源及其可信度评分。
用户可打开 Markdown 文件，或导入 Obsidian 等工具编辑。

5. 调试与日志

如果报告生成失败，检查日志：

macOS.

tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

Fenêtres.

Get-Content -Path "$env:APPDATA\Claude\logs\mcp*.log" -Tail 20 -Wait

日志显示搜索过程和错误信息。

Fonction en vedette Fonctionnement

子问题生成 ：自动拆分复杂问题，如“可持续能源”分解为“太阳能技术进展”“风能成本效益”。
可信度评估 ：来源评分 0-1，高于 0.7 的优先使用，评分依据包括权威性和时效性。
Markdown 报告 ：格式统一，包含标题、段落、引用，适合学术或专业用途。
灵活参数 : Ajustements depth répondre en chantant breadth，生成简短概述或详细分析。

mise en garde

确保 Claude Desktop 登录且网络稳定，搜索功能需互联网。
过高的 depth peut-être breadth 可能延长运行时间，初次使用建议默认值（depth=2, breadth=4).
定期检查 GitHub 仓库 main 分支，获取更新。
缺少 requirements.txt 可能导致安装问题，建议关注官方文档更新或提交 issue 询问。

Soutien aux développeurs

如果需要自定义功能，参考官方文档的“开发”部分：

同步依赖 : :

uv sync

构建分发包 : :

uv build

生成的包位于 dist/ Catalogue.

发布到 PyPI : :

uv publish

开发者可通过 GitHub 提交 pull request，贡献代码或文档。

scénario d'application

recherche universitaire
研究生撰写文献综述，输入问题后，工具搜索学术资源、生成报告，节省整理时间。
analyse du marché
分析师研究行业趋势，如“2025年云计算市场预测”，工具收集权威数据，生成分析报告。
création de contenu
记者准备文章背景资料，工具提供可靠信息和引用，生成结构化报告。
Soutien à l'éducation
教师准备教学材料，输入主题后，工具生成包含最新信息的报告，适合课堂使用。

QA

MCP Server Deep Research 是否需要付费？
完全免费，采用 MIT 许可证，代码公开于 GitHub。
必须使用 Claude Desktop 吗？
是的，当前版本依赖 Claude Desktop 的 MCP 框架。
报告可信度如何保证？
通过可信度评分（0-1）筛选来源，优先使用评分高于 0.7 的信息，用户可验证引用。
支持离线使用吗？
不支持，网页搜索需网络连接。
如何处理缺少 requirements.txt 的问题？
尝试安装常见库（如 requests,pydantic），或关注 GitHub 仓库更新，提交 issue 询问。