ResearchMCP는 MCP를 Brave 및 Tavily와 같은 검색 API와 결합한 연구 도구로, ChatGPT의 DeepResearch와 유사한 깊은 연구 능력을 제공합니다. 웹 검색, 캐싱 및 MCP 프로토콜 준수를 지원하여 연구자와 개발자를 돕습니다.
추가 날짜：
작성자：
Apr 03 2025
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ResearchMCP란?
ResearchMCP는 Deno와 Hono 프레임워크를 사용하여 구축된 정교한 연구 도구로, 고급 웹 기반 연구를 촉진하도록 설계되었습니다. Brave Search 및 Tavily Search와 같은 검색 엔진의 API와 통합하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용하여 상호 작용을 구조화합니다. 이 시스템은 검색 결과의 캐싱을 통해 성능을 향상하고 API 호출을 줄이는 기능을 제공합니다. Docker를 통해 배포할 수 있으며, MCP 프로토콜 준수를 지원하는 기능이 있어 구조화된 컨텍스트 관리 및 원활한 API 통합을 위한 포괄적인 웹 연구를 원하는 개발자, 연구자 및 데이터 분석가에게 적합합니다.
ResearchMCP을 사용할 사람은?
- 연구자
- 개발자
- 데이터 분석가
- 학술 기관
ResearchMCP 사용 방법은?
- 1단계: Deno를 설치하고 ResearchMCP 리포지토리를 클론합니다.
- 2단계: Brave 및 Tavily Search의 API 키를 포함하여 환경 변수를 설정합니다.
- 3단계: 제공된 Makefile 명령을 사용하여 애플리케이션을 로컬에서 실행하거나 Docker로 배포합니다.
- 4단계: Claude Desktop과 같은 호환 클라이언트를 통해 연구 작업을 위해 MCP 서버를 사용합니다.
- 5단계: 적절한 명령과 환경 설정을 사용하여 클라이언트에서 MCP 서버 연결을 구성합니다.
ResearchMCP의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- Brave 및 Tavily API를 사용한 웹 검색
- MCP 프로토콜 준수
- 결과 캐싱
- Docker 배포
장점
- 구조적이고 효율적인 웹 연구를 가능하게 함
- 캐싱을 통해 API 호출량 감소
- 여러 검색 엔진 지원
- 유연성을 위한 다양한 환경에서 배포 가능
ResearchMCP의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 학술 연구 자동화
- 기계 학습 데이터 세트에 대한 데이터 수집
- 웹 콘텐츠 분석
- 연구 중심 챗봇 통합
ResearchMCP의 자주 묻는 질문
개발자
- riii111
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