深度研究是一款基于代理的工具,它具备网络搜索与高级研究功能。该工具借助了 HuggingFace 的 smolagents 以及 Microsoft 的 autogen 项目,以 MCP 服务器的形式呈现。此项目参考了 HuggingFace 的 open_deep_research 示例。
本项目可通过克隆仓库、创建虚拟环境并安装依赖项、设置环境变量后启动 MCP 服务器来运行,也可以使用 Docker 容器运行。
git clone https://github.com/Hajime-Y/deep-research-mcp.git
cd deep-research-mcp
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux 或 Mac
# .venv\Scripts\activate # Windows
uv sync
uv 包管理器在项目根目录下创建一个 .env 文件,并设置以下环境变量:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
您可以在 Serper.dev 注册以获取 SERPER_API_KEY。
uv run deep_research.py
这将启动 deep_research 代理作为 MCP 服务器。
您也可以通过 Docker 容器运行此 MCP 服务器:
# 构建 Docker 镜像
docker build -t deep-research-mcp .
# 使用所需 API 密钥运行
docker run -p 8080:8080 \
-e OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key \
-e HF_TOKEN=your_huggingface_token \
-e SERPER_API_KEY=your_serper_api_key \
deep-research-mcp
在您的 Claude Desktop 配置文件中添加以下内容(通常位于 ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json Linux,~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json macOS,或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json Windows):
{
"mcpServers": {
"deep-research-mcp": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e", "OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key",
"-e", "HF_TOKEN=your_huggingface_token",
"-e", "SERPER_API_KEY=your_serper_api_key",
"deep-research-mcp"
]
}
}
}
对于 Cursor IDE,请添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"deep-research-mcp": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e", "OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key",
"-e", "HF_TOKEN=your_huggingface_token",
"-e", "SERPER_API_KEY=your_serper_api_key",
"deep-research-mcp"
]
}
}
}
根据具体工具的文档,按照类似的方式配置。
DeepResearch:主要处理深度搜索和数据分析的核心模块。MCP Server:提供 RESTful API 接口,支持与其他系统的集成。.env:存储所有必要的环境变量,确保程序正常运行。本项目遵循 MIT License,具体内容请参考项目中的许可文件。