该工具通过双层机制保障研究报告质量：
可信度评分系统：
- 采用0-1分量化评分标准，基于三个核心维度：信息来源权威性（如.edu/.gov域名权重更高）、内容时效性（近两年发布的内容得分更高）、多方验证程度（被多个独立来源引用的内容得分更高）。
- 系统默认优先采用评分≥0.7的高质量信源，该阈值可通过配置文件调整。
质量保障措施：
- 结构化输出要求：所有引用必须明确标注原始来源及评分，便于人工核验
- 多样观点采集：主动搜索持有不同立场的信源，避免信息偏差
- 子问题覆盖检查：自动验证是否所有分解问题都得到充分解答
- 人工干预接口：支持在报告生成后手动补充或排除特定来源
建议用户结合自身专业知识对自动生成的报告进行最终审查，特别是用于学术或商业决策时。
This answer comes from the articleClaude's MCP service for generating in-depth research reportsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " MCP Server Deep Research的可信度评估机制是如何工作的？如何确保报告质量？
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