MCP深网研究服务器（v0.3.0）
](https://nodejs.org/)   ](https://smithery.ai/server/@PedroDnT/mcp-deepwebresearch)
用于高级web研究的模型上下文协议（MCP）服务器。
最新变化
- 添加了visit_page工具，用于直接提取网页内容
- 优化性能，在MCP超时限制内工作
- 减少了默认的maxDepth和maxBranching参数 - 提高页面加载效率 - 在整个过程中添加了超时检查 - 增强的超时错误处理
通过智能搜索排队、增强的内容提取和深入的研究能力，将实时信息带入克劳德。
特性
- 智能搜索排队系统
- 具有速率限制的批量搜索操作 - 具有进度跟踪功能的队列管理 - 错误恢复和自动重试 - 搜索结果重复数据删除
- 增强的内容提取
- 基于TF-IDF的相关性评分 - 关键字邻近度分析 - 内容部分权重 - 可读性评分 - 改进的HTML结构解析 - 结构化数据提取 - 更好的内容清理和格式化
- 核心功能
- 谷歌搜索集成 - 网页内容提取 - 研究会话跟踪 - 改进格式的Markdown转换
先决条件
- >=18（包括
npm和npx) - 克劳德桌面应用程序
安装
通过Smithery安装
通过以下方式自动安装Claude Desktop的Deep Web Research Server 史密瑟里:
npx -y @smithery/cli install @PedroDnT/mcp-deepwebresearch --client claude全局安装（推荐）
# Install globally using npm
npm install -g mcp-deepwebresearch
# Or using yarn
yarn global add mcp-deepwebresearch
# Or using pnpm
pnpm add -g mcp-deepwebresearch本地项目安装
# Using npm
npm install mcp-deepwebresearch
# Using yarn
yarn add mcp-deepwebresearch
# Using pnpm
pnpm add mcp-deepwebresearchClaude桌面集成
安装软件包后，将此条目添加到您的 claude_desktop_config.json:
视窗
{
"mcpServers": {
"deepwebresearch": {
"command": "mcp-deepwebresearch",
"args": []
}
}
}地点： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS
{
"mcpServers": {
"deepwebresearch": {
"command": "mcp-deepwebresearch",
"args": []
}
}
}地点： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
此配置允许Claude Desktop在需要时自动启动web研究MCP服务器。
首次设置
安装后，运行此命令以安装所需的浏览器依赖项：
npx playwright install chromium用法
只需与克劳德开始聊天，并发送一条有益于网络研究的提示。如果你想为更深入的网络研究定制一个预构建的提示，你可以使用 agentic-research 提示我们通过此套餐提供。通过单击聊天输入中的回形针图标，然后选择 Choose an integration → deepwebresearch → agentic-research.
工具
deep_research
- 通过内容分析进行全面研究 - 论据：
{
topic: string;
maxDepth?: number; // default: 2
maxBranching?: number; // default: 3
timeout?: number; // default: 55000 (55 seconds)
minRelevanceScore?: number; // default: 0.7
}- 退货：
{
findings: {
mainTopics: Array;
keyInsights: Array;
sources: Array;
};
progress: {
completedSteps: number;
totalSteps: number;
processedUrls: number;
};
timing: {
started: string;
completed?: string;
duration?: number;
operations?: {
parallelSearch?: number;
deduplication?: number;
topResultsProcessing?: number;
remainingResultsProcessing?: number;
total?: number;
};
};
}parallel_search
- 通过智能排队并行执行多个谷歌搜索 - 论据： { queries: string[], maxParallel?: number } - 注：maxParallel限制为5，以确保可靠的性能
visit_page
- 访问网页并提取其内容 - 论据： { url: string } - 退货：
{
url: string;
title: string;
content: string; // Markdown formatted content
}鼓励
agentic-research
一个有指导的研究提示，帮助克劳德进行彻底的网络研究。提示指示克劳德：
- 从广泛的搜索开始，了解主题格局
- 优先考虑高质量、权威的来源
- 根据研究结果迭代完善研究方向
- 让你了解情况，让你以互动的方式指导研究
- 始终使用URL引用来源
配置选项
服务器可以通过环境变量进行配置：
MAX_PARALLEL_SEARCHES：最大并发搜索数（默认值：5）SEARCH_DELAY_MS：搜索之间的延迟（毫秒）（默认值：200）MAX_RETRIES：失败请求的重试次数（默认值：3）TIMEOUT_MS：请求超时（毫秒）（默认值：55000）LOG_LEVEL：日志记录级别（默认值：“info”）
错误处理
常见问题
- 速率限制
- 症状：“请求太多”错误 - 解决方案：增加 SEARCH_DELAY_MS 或减少 MAX_PARALLEL_SEARCHES
- 网络超时
- 症状：“请求超时”错误 - 解决方案：确保请求在60秒MCP超时内完成
- 浏览器问题
- 症状：“浏览器无法启动”错误 - 解决方案：确保Playwright安装正确(npx playwright install)
调试
这是测试版软件。如果您遇到问题：
- 检查Claude Desktop的MCP日志：
# On macOS
tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
# On Windows
Get-Content -Path "$env:APPDATA\Claude\logs\mcp*.log" -Tail 20 -Wait- 启用调试日志记录：
export LOG_LEVEL=debug发展
设置
# Install dependencies
pnpm install
# Build the project
pnpm build
# Watch for changes
pnpm watch
# Run in development mode
pnpm dev测试
# Run all tests
pnpm test
# Run tests in watch mode
pnpm test:watch
# Run tests with coverage
pnpm test:coverage代码质量
# Run linter
pnpm lint
# Fix linting issues
pnpm lint:fix
# Type check
pnpm type-check贡献
- 分叉存储库
- 创建功能分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
编码标准
- 遵循TypeScript的最佳实践
- 保持测试覆盖率在80%以上
- 记录新功能和API
- 更新CHANGELOG.md以获取重大更改
- 遵循语义版本控制
性能注意事项
- 尽可能使用批处理操作
- 实施适当的错误处理和重试
- 考虑大型数据集的内存使用情况
- 在适当的时候缓存结果
- 使用流媒体播放大量内容
需求
- Node.js>=18
- Playwright（作为依赖项自动安装）
已验证平台
- \[x\] macOS
- \[x\] 窗户
- \[\]Linux
许可证
麻省理工学院