Deep Research MCP Server
Automatiseer diepgaand onderzoek en rapportage met de Deep Research MCP Server, ontworpen voor academische, markt- en technische onderzoeken met AI-gedreven synthese van gezaghebbende informatie.

Wat doet de “Deep Research” MCP Server?
De Deep Research MCP Server is ontworpen om uitgebreid onderzoek naar complexe onderwerpen te faciliteren door gebruik te maken van AI-mogelijkheden om het onderzoeksproces te stroomlijnen. Als brug tussen AI-assistenten en externe databronnen automatiseert het de verkenning van onderzoeksvragen, het identificeren van kernconcepten en het genereren van gestructureerde, goed onderbouwde rapporten. De server integreert webzoekopdrachten, contentanalyse en rapportagesynthese en helpt gebruikers bij het uitwerken van vragen, genereren van subvraagstukken, verzamelen van relevante bronnen en het produceren van op bewijs gebaseerde conclusies. De primaire rol is ontwikkelaars en onderzoekers in staat te stellen diepgaand onderzoek te doen, gezaghebbende bronnen te vinden en de workflow van het samenstellen en presenteren van onderzoeksresultaten te automatiseren.
Lijst van Prompts
- deep-research: Afgestemd op uitgebreide onderzoekstaken met een gestructureerde aanpak.
Lijst van Bronnen
Er worden geen expliciete bronnen beschreven in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.
Lijst van Tools
Er worden geen expliciete tools genoemd in de beschikbare repository-bestanden, inclusief server.py
of equivalent.
Gebruiksscenario’s van deze MCP Server
- Academische Ondersteuning: Automatiseert het uitwerken van onderzoeksvragen, genereren van subvraagstukken en het samenstellen van bevindingen, waardoor studenten en academici tijd besparen.
- Markt- of Trendanalyse: Maakt het mogelijk om gestructureerd markten of trends te onderzoeken, gezaghebbende bronnen te verzamelen en evenwichtige rapporten te presenteren.
- Technische Samenvattingen: Helpt ontwikkelaars en professionals technische onderwerpen op te splitsen in subvraagstukken, webresultaten te ordenen en uitgebreide documentatie te produceren.
- Contentcreatie-ondersteuning: Biedt schrijvers en journalisten goed onderbouwde, op bewijs gebaseerde samenvattingen van complexe onderwerpen voor artikelen of rapporten.
- Besluitvorming: Helpt besluitvormers verschillende perspectieven te verkennen en relevante gegevens te verzamelen vóór het trekken van conclusies over belangrijke kwesties.
Hoe stel je het in
Windsurf
- Zorg dat vereisten zoals Node.js en uv/uvx zijn geïnstalleerd.
- Zoek je Windsurf-configuratiebestand.
- Voeg de Deep Research MCP Server toe aan het
mcpServers
object met de volgende snippet:"mcpServers": { "mcp-server-deep-research": { "command": "uvx", "args": [ "--directory", "/path/to/mcp-server-deep-research", "run", "mcp-server-deep-research" ] } }
- Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
- Controleer of de server draait en toegankelijk is.
Claude
- Download en installeer Claude Desktop vanaf hier.
- Op macOS, voer uit:
python setup.py
- Zoek je Claude-configuratiebestand:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- macOS:
- Voeg je
mcpServers
configuratie toe of werk deze bij als volgt:"mcpServers": { "mcp-server-deep-research": { "command": "uvx", "args": [ "--directory", "/path/to/mcp-server-deep-research", "run", "mcp-server-deep-research" ] } }
- Sla het bestand op en herstart Claude.
- Selecteer de
deep-research
prompt template om te starten.
Cursor
- Zorg dat Node.js en uvx geïnstalleerd zijn.
- Zoek het Cursor MCP-configuratiebestand.
- Voeg Deep Research MCP Server toe met:
"mcpServers": { "mcp-server-deep-research": { "command": "uvx", "args": [ "--directory", "/path/to/mcp-server-deep-research", "run", "mcp-server-deep-research" ] } }
- Sla de configuratie op en herstart Cursor.
- Controleer of het werkt.
Cline
- Zorg dat alle afhankelijkheden (Node.js, uvx) geïnstalleerd zijn.
- Zoek het Cline-configuratiebestand.
- Voeg de volgende MCP Server-configuratie in:
"mcpServers": { "mcp-server-deep-research": { "command": "uvx", "args": [ "--directory", "/path/to/mcp-server-deep-research", "run", "mcp-server-deep-research" ] } }
- Herstart Cline na het opslaan van de wijzigingen.
- Controleer de bereikbaarheid van de server.
API-sleutels beveiligen
Om API-sleutels te beveiligen, gebruik omgevingsvariabelen in je configuratie. Voorbeeld:
"mcpServers": {
"mcp-server-deep-research": {
"command": "uvx",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-server-deep-research",
"run",
"mcp-server-deep-research"
],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
Hoe gebruik je deze MCP in flows
Gebruik van MCP in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te koppelen aan je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je de details van je MCP-server toe in het volgende JSON-formaat:
{
"mcp-server-deep-research": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-server-deep-research” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Overzicht
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschrijving gevonden in README |
Lijst van Prompts | ✅ | “deep-research” prompt expliciet vermeld |
Lijst van Bronnen | ⛔ | Geen expliciete brondefinities gevonden |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen expliciete tooldefinities in code of README |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeldconfiguratie met env/inputs gevonden |
Sampling Support (minder belangrijk bij beoordeling) | ⛔ | Geen vermelding van sampling support |
Onze mening
Deze MCP-server biedt duidelijke documentatie, een goed beschreven workflow en prompt-sjablonen, maar mist expliciete details over bronnen, tools of geavanceerde MCP-functies zoals roots en sampling. Het ontbreken van gedetailleerde API- of toolvermeldingen beperkt de flexibiliteit voor sommige geavanceerde scenario’s. Over het algemeen is het praktisch voor gestructureerde onderzoeksworkflows, maar minder geschikt voor zeer aangepaste integraties.
MCP Score
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 13 |
Aantal sterren | 119 |
Veelgestelde vragen
- Wat is de Deep Research MCP Server?
De Deep Research MCP Server is een AI-gestuurd hulpmiddel voor het automatiseren van uitgebreide onderzoeksworkflows. Het helpt bij het uitwerken van vragen, genereren van subvraagstukken, uitvoeren van webzoekopdrachten, analyseren van content en het samenstellen van goed onderbouwde rapporten. Ideaal voor academisch, markt- en technisch onderzoek.
- Wat zijn typische use-cases voor deze server?
Deep Research MCP Server is geschikt voor academische onderzoeksassistentie, markt- of trendanalyse, technische samenvattingen, ondersteuning bij contentcreatie en besluitvorming—het helpt belangrijke concepten, gezaghebbende bronnen en op bewijs gebaseerde conclusies boven water te krijgen.
- Hoe stel ik de Deep Research MCP Server in?
Installatie omvat het toevoegen van de server aan de configuratie van je voorkeursclient als MCP server via uvx, met opgave van het commando, de directory en argumenten. Uitgebreide installatie-instructies zijn beschikbaar voor Windsurf, Claude Desktop, Cursor en Cline clients.
- Hoe kan ik API-sleutels beveiligen tijdens de installatie?
Gebruik omgevingsvariabelen in je MCP server-configuratie om gevoelige gegevens zoals API-sleutels veilig op te slaan. Verwijs naar je omgevingsvariabelen in zowel de 'env'- als 'inputs'-secties van je JSON-configuratie.
- Worden er prompts of tools meegeleverd met de Deep Research MCP Server?
Er is een 'deep-research' prompt inbegrepen, afgestemd op gestructureerd en uitgebreid onderzoek, maar de documentatie vermeldt geen specifieke tools of hulpmiddelen binnen de server.
- Hoe integreer ik deze MCP server in FlowHunt?
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, open de configuratie en plaats de gegevens van de Deep Research MCP Server in het systeem-MCP-configuratiegedeelte. Zo kan je AI-agent gebruikmaken van de onderzoeks- en rapportagemogelijkheden ervan.
Geef je onderzoek een boost met Deep Research MCP Server
Integreer Deep Research MCP Server met FlowHunt om complexe onderzoeken te stroomlijnen, gestructureerde rapporten te genereren en gezaghebbende bronnen te verzamelen met AI-gestuurde automatisering.