ResearchMCPは、MCPとBraveおよびTavilyのような検索APIを組み合わせた研究ツールで、ChatGPTのDeepResearchに似た深い研究能力を実現します。ウェブ検索、キャッシング、MCPプロトコルの準拠をサポートし、研究者や開発者を支援します。
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作成者：
Apr 03 2025
フィーチャー
ResearchMCPとは？
ResearchMCPは、DenoとHonoフレームワークを使用して構築された高性能な研究ツールで、先進的なWebベースの研究を支援します。Brave SearchおよびTavily Searchなどの検索エンジンとAPIを介して統合し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を利用してインタラクションを構造化します。このシステムは、パフォーマンスを向上させ、API呼び出しを削減するために検索結果のキャッシングを提供します。Dockerを介してデプロイ可能で、MCPプロトコルの準拠をサポートする機能を持ち、構造的なコンテキスト管理とシームレスなAPI統合を求める開発者、研究者、データアナリストに適しています。
誰がResearchMCPを使うの？
- 研究者
- 開発者
- データアナリスト
- 学術機関
ResearchMCPの使い方は？
- ステップ1：Denoをインストールし、ResearchMCPリポジトリをクローンします。
- ステップ2：BraveおよびTavily SearchのAPIキーを含む環境変数を設定します。
- ステップ3：提供されたMakefileコマンドを使用してローカルでアプリケーションを実行するか、Dockerでデプロイします。
- ステップ4：Claude Desktopなどの互換クライアントを介して研究タスクにMCPサーバーを使用します。
- ステップ5：適切なコマンドと環境設定を使用してクライアントでMCPサーバー接続を構成します。
ResearchMCPの主な特長・利点
コア機能
- BraveおよびTavily APIを使用したWeb検索
- MCPプロトコル準拠
- 結果キャッシング
- Dockerデプロイ
利点
- 構造化された効率的なウェブ研究を可能にします
- キャッシングを通じてAPI呼び出しのボリュームを削減
- 複数の検索エンジンをサポート
- 柔軟性のためにさまざまな環境にデプロイ可能
ResearchMCPの主な使用ケース・アプリケーション
- 学術研究の自動化
- 機械学習データセットのためのデータ収集
- ウェブコンテンツ分析
- 研究志向のチャットボット統合
ResearchMCPのFAQs
開発者
- riii111
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