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인덱스 관측됨

Research Agent by Nova (CIVAI)

I do everything related to research and reports

사용해야 할까요

품질 및 안전성

B
설명 품질
93%
스키마 완전성
93%
이름 품질
55%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (5)

  • LOWTool 'google_search__converse' description lacks action verbgoogle_search__converse에서
  • LOWTool 'deep_research__conduct-deep-research' doesn't follow camelCase/snake_casedeep_research__conduct-deep-research에서
  • LOWTool 'deep_research__conduct-deep-research' name length outside 3-30 rangedeep_research__conduct-deep-research에서
  • LOWTool 'deep_research__generate-research-report' doesn't follow camelCase/snake_casedeep_research__generate-research-report에서
  • LOWTool 'deep_research__generate-research-report' name length outside 3-30 rangedeep_research__generate-research-report에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~432토큰 (도구 정의)
~1022 B일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.34%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "research-agent": {
      "url": "https://nova.civai.co/mcp/agents/research-agent"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://nova.civai.co/mcp/agents/research-agentstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (4)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢deep_research__conduct-deep-research(topic, objective, breadth, depth, max_total_queries, ...)

Conduct deep, iterative research on a topic by generating multiple search queries, processing the results, and recursively exploring new research directions.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "topic": {
      "type": "string",
      "description": "The main topic or question to research"
    },
    "objective": {
      "type": "string",
      "description": "The specific goal or objective of the research"
    },
    "breadth": {
      "type": "integer",
      "description": "Number of search queries per research direction (1-5)",
      "default": 3,
      "minimum": 1,
      "maximum": 5
    },
    "depth": {
      "type": "integer",
      "description": "Depth of recursive exploration (0-2)",
      "default": 1,
      "minimum": 0,
      "maximum": 2
    },
    "max_total_queries": {
      "type": "integer",
      "description": "Maximum number of search queries to process (2-5)",
      "default": 2,
      "minimum": 2,
      "maximum": 5
    },
    "max_duration_seconds": {
      "type": "integer",
      "description": "Maximum duration for the research process in seconds (60-300)",
      "default": 120,
      "minimum": 60,
      "maximum": 300
    },
    "connection_id": {
      "type": "string",
      "description": "Optional connection ID for the user",
      "default": ""
    }
  },
  "required": [
    "topic",
    "objective"
  ]
}
⚪deep_research__generate-research-report(research_data, objective)

Generate a comprehensive research report from existing research data.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "research_data": {
      "type": "string",
      "description": "The research data and findings to include in the report"
    },
    "objective": {
      "type": "string",
      "description": "The specific goal or objective of the report"
    }
  },
  "required": [
    "research_data",
    "objective"
  ]
}
🟢google_search__search(query)

Run live Google search and summarize results.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ]
}
🟢google_search__converse(reply_hint)

Reply conversationally when the request is ambiguous or needs clarification.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "reply_hint": {
      "type": "string",
      "description": "Optional hint for the conversational reply."
    }
  }
}

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search_research
Search for information about [topic] using Research Agent by Nova (CIVAI)
예상 도구: deep_research__conduct-deep-research
find_specific
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예상 도구: deep_research__conduct-deep-research

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