Mega Research Plus

mega-research-plus - 最強統合リサーチシステム v2

概要

8つの検索ソースを統合し、用途に応じて最適な情報収集を行う最強リサーチスキル。 API版、MCP版、組み込み版を完全統合。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MEGA RESEARCH PLUS SYSTEM v2                              │
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│                                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                      API LAYER (要キー)                              │   │
│  │  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  │   │
│  │  │ Tavily  │  │ SerpAPI │  │ Brave   │  │ NewsAPI │  │Perplexity│  │   │
│  │  │AI検索   │  │Google   │  │広範囲   │  │ニュース │  │AI要約   │  │   │
│  │  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘  │   │
│  └───────┼───────────┼───────────┼───────────┼───────────┼──────────┘   │
│          │           │           │           │           │               │
│  ┌───────┼───────────┼───────────┼───────────┼───────────┼──────────┐   │
│  │       │           │     MCP LAYER (無料)  │           │          │   │
│  │  ┌────┴────┐  ┌───┴───┐                                          │   │
│  │  │ Twitter │  │DuckDuck│                                          │   │
│  │  │  X/SNS  │  │Go/Bing │                                          │   │
│  │  └────┬────┘  └───┬───┘                                           │   │
│  └───────┼───────────┼──────────────────────────────────────────────┘   │
│          │           │                                                   │
│  ┌───────┼───────────┼──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │       │    BUILT-IN LAYER (組み込み)                              │   │
│  │  ┌────┴───────────┴────┐                                          │   │
│  │  │     WebSearch       │                                          │   │
│  │  │   (Anthropic API)   │                                          │   │
│  │  └──────────┬──────────┘                                          │   │
│  └─────────────┼────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                │                                                         │
│          ┌─────┴─────┐                                                   │
│          │ 統合エンジン │                                                   │
│          │ ・重複排除   │                                                   │
│          │ ・スコアリング│                                                   │
│          │ ・クロス検証 │                                                   │
│          │ ・AI要約    │                                                   │
│          └─────┬─────┘                                                   │
│                │                                                         │
│          ┌─────┴─────┐                                                   │
│          │  レポート   │                                                   │
│          └───────────┘                                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

統合ソース一覧（8種類）

使い方

# 徹底調査（全ソース使用）
/mega-research-plus AIエージェント市場の最新動向 --mode=deep

# クイック検索（3秒以内）
/mega-research-plus Next.js 15の新機能 --mode=quick

# ニュース特化
/mega-research-plus 生成AI規制 --mode=news

# SNS・コミュニティ特化
/mega-research-plus Claude Code 評判 --mode=social

# APIキー不要（配布向け）
/mega-research-plus 投資信託 始め方 --mode=free

リサーチモード

1. Deep Mode（徹底調査）

全APIを使用した徹底調査。クロス検証で信頼性を高める。

使用ソース: Tavily + SerpAPI + Brave + NewsAPI + Perplexity + Twitter
実行時間: 30-60秒
出力: 50件以上のソース + 詳細レポート

フロー:
1. Tavily → 高精度ファクト収集（10-20件）
2. SerpAPI → Google上位結果取得（10件）
3. Brave → 広範囲Web検索（20件）
4. NewsAPI → 最新ニュース（10件）
5. Twitter → SNSトレンド（10ツイート）
6. Perplexity → AI要約生成
7. 統合 → 重複排除 + スコアリング + クロス検証

2. Quick Mode（高速検索）

2-3秒で結果を返す。

使用ソース: Tavily + Brave + WebSearch
実行時間: 2-3秒
出力: 15件 + 簡潔な回答

3. News Mode（ニュース特化）

最新ニュースとトレンドに特化。

使用ソース: NewsAPI + Perplexity + SerpAPI(Google News)
実行時間: 5-10秒
出力: ニュース一覧 + トレンド分析

4. Social Mode（SNS特化）

SNSとコミュニティの声を収集。

使用ソース: Twitter + DuckDuckGo + Brave
実行時間: 10-20秒
出力: ツイート + コミュニティ反応

5. Free Mode（APIキー不要）

配布向け。APIキーなしで動作。

使用ソース: WebSearch + DuckDuckGo (MCP)
実行時間: 5-10秒
出力: 20件 + 基本レポート

API呼び出し実装

Tavily API

curl -X POST "https://api.tavily.com/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "api_key": "'"${TAVILY_API_KEY}"'",
    "query": "'"${QUERY}"'",
    "search_depth": "advanced",
    "include_answer": true,
    "include_raw_content": true,
    "max_results": 10
  }'

SerpAPI

curl "https://serpapi.com/search.json?engine=google&q=${QUERY}&api_key=${SERPAPI_KEY}&num=10"

Brave Search

curl "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=${QUERY}" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "X-Subscription-Token: ${BRAVE_API_KEY}"

NewsAPI

curl "https://newsapi.org/v2/everything?q=${QUERY}&apiKey=${NEWSAPI_KEY}&sortBy=publishedAt&pageSize=10"

Perplexity API

curl -X POST "https://api.perplexity.ai/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer ${PERPLEXITY_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-3.1-sonar-large-128k-online",
    "messages": [{"role": "user", "content": "'"${QUERY}"'についての最新情報を要約してください。"}]
  }'

Twitter/X (MCP経由)

MCPツール: twitter-client
機能: get_tweet, search_tweets, get_user_tweets

DuckDuckGo (MCP経由)

MCPツール: open-websearch
機能: search_duckduckgo, search_bing, search_brave

WebSearch (組み込み)

Claude Code組み込みのWebSearchツールを直接使用

環境変数

APIキーは .envファイルで安全に管理してください（.gitignoreに含まれています）。

設定方法

1. プロジェクトルートの.envファイルを編集:

# Research & Search APIs (mega-research-plus)
TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key
SERPAPI_KEY=your-serpapi-key
BRAVE_SEARCH_API_KEY=your-brave-api-key
NEWSAPI_KEY=your-newsapi-key
PERPLEXITY_API_KEY=your-perplexity-api-key

# Twitter/X Cookie認証
TWITTER_AUTH_TOKEN=your-auth-token
TWITTER_CT0=your-ct0
TWITTER_TWID=your-twid

2. または .env.example をコピーして編集:

cp .env.example .env
# 実際のAPIキーを入力

APIキー取得先

出力形式

research/runs/__/

├── input.yaml           # 入力パラメータ
├── evidence.jsonl       # 収集した証拠（全ソース）
├── sources/
│   ├── tavily.json      # Tavily結果
│   ├── serpapi.json     # SerpAPI結果
│   ├── brave.json       # Brave結果
│   ├── newsapi.json     # NewsAPI結果
│   ├── perplexity.json  # Perplexity結果
│   ├── twitter.json     # Twitter結果
│   └── websearch.json   # WebSearch結果
├── analysis.json        # 統合分析結果
├── report.md            # 最終レポート
└── summary.txt          # 1行要約

レポート形式

# [トピック] 調査レポート

**調査日**: YYYY-MM-DD
**使用ソース**: Tavily, SerpAPI, Brave, NewsAPI, Perplexity, Twitter, WebSearch
**ソース数**: XX件（重複排除後）
**信頼度スコア**: 85/100

## エグゼクティブサマリー

[3-5文の要約]

## 主要な発見

### 1. [発見タイトル]
[詳細]
**信頼度**: 高 | **ソース**: [1][2][3]

## SNSトレンド（Twitter）

> "..." - @user (+1.2k likes)

## 最新ニュース

1. [タイトル](URL) - YYYY-MM-DD

## 出典一覧

[1] [タイトル](URL) - Tavily
[2] [タイトル](URL) - Google (SerpAPI)
...

スコアリングアルゴリズム

信頼度スコア =
  (ドメイン権威度 × 0.25) +
  (情報鮮度 × 0.20) +
  (クロス検証率 × 0.30) +
  (引用数 × 0.15) +
  (SNSエンゲージメント × 0.10)

ベストプラクティス

1. 具体的なクエリを使用

   • ❌ "AI"
   • ✅ "2026年 生成AIエージェント市場規模 予測"

2. モードを適切に選択

   • 事実確認 → quick
   • 市場調査 → deep
   • ニュース → news
   • 口コミ・評判 → social
   • 配布用 → free

3. レート制限に注意

   • deep modeは1日5回程度に抑える
   • quick/freeは頻繁に使用OK

関連スキル

• mega-research - 従来版（6 API）
• research-free - APIキー不要版
• keyword-mega-extractor - キーワード抽出
• gpt-researcher - 自律型深層リサーチ
• research-cited-report - 出典付きレポート