Research Orchestration Service - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

mcp-research-tool 是一个 AI 驱动的研究协调服务，旨在通过智能工具选择和并行执行，为用户提供全面、结构化的研究结果。

核心功能

• 智能查询分析：
• 高级查询意图、实体和约束分析

• 查询优化和自动 URL/上下文提取

• 多工具协调：

• 动态工具选择与并行执行

• 智能重试逻辑和查询适配

• 迭代研究过程：

• 多轮研究迭代与针对性缺口分析

• 高效处理后续查询

• AI 综合：

• 多源信息综合与引用管理

• 结构化输出与置信度评分

• 质量保证：

• 结果相关性过滤与来源可信度评估

• 批量处理优化

• 性能优化：

• Cloudflare KV 缓存系统
• 并行执行与智能重试

适用场景

• 技术研究（如量子计算最新进展）
• 学术文献综述
• 专利与创新追踪
• 新闻事件深度分析
• 代码示例搜索

工具列表

1. Web 搜索：Brave Search（隐私优先）、Tavily Search（AI 增强）
2. 技术信息：GitHub 仓库/代码搜索、Stack Exchange
3. 学术研究：arXiv、专利搜索
4. 时事新闻：News API、媒体监控
5. 内容提取：Fire Crawl（网页分析）、YouTube 转录
6. 参考信息：Wikipedia、图书搜索

常见问题

• 依赖 API 密钥：需配置 Brave、Tavily、GitHub 等 API 密钥
• 研究深度控制：通过 1-5 级参数调节迭代次数和工具数量
• 缓存策略：结果缓存 3 天，支持多级缓存优化

使用教程

使用依赖

```bash

前置要求

Node.js 16+
Cloudflare Workers 账户
Wrangler CLI
```

安装教程

1. 克隆仓库：
   bash
git clone https://github.com/yourusername/research-orchestration-service.git
cd research-orchestration-service
2. 安装依赖：
   bash
npm install
3. 配置环境变量：
   bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 API 密钥
4. 部署：
   bash
wrangler publish

调试方式

typescript
// 基础调用示例
const worker = new ResearchWorker();
const result = await worker.research(
"量子计算最新进展",
3 // 研究深度
);
console.log(result.answer);

检查响应格式：
typescript
{
answer: string; // 综合答案
sources: Source[]; // 引用来源
confidence: number; // 置信度 (0-1)
metadata: {
executionTime: number; // 执行时间
toolsUsed: string[]; // 使用工具列表
}
}