🚀 Gemini DeepSearch MCP
Gemini DeepSearch MCP 是一款自动化研究代理工具，它借助 Google Gemini 模型和 Google 搜索功能，能够开展深度、多步骤的网络研究。该工具可以生成复杂的查询语句，整合搜索结果中的信息，识别知识缺口，并给出高质量、附带丰富引用的答案。
✨ 主要特性
- 自动化多步骤研究：利用 Gemini 模型和 Google 搜索实现。
- FastMCP 集成：支持 HTTP API 和标准输入输出（stdio）两种部署方式。
- 可配置研究深度：提供低、中、高三种不同的研究深度级别。
- 引用丰富的响应：附带来源追踪信息。
- 基于 LangGraph 的工作流：具备状态管理功能。
🚀 快速开始
开发服务器（HTTP + 工作室用户界面）
启动带有工作室用户界面的 LangGraph 开发服务器：
make dev
本地 MCP 服务器（标准输入输出）
启动使用标准输入输出传输方式的 MCP 服务器，以便与 MCP 客户端集成：
make local
测试
运行测试套件：
make test
测试 MCP 标准输入输出服务器：
make test_mcp
使用 MCP 检查器
make inspect
开启 Langsmith 跟踪功能
GEMINI_API_KEY=AI******* LANGSMITH_API_KEY=ls******* LANGSMITH_TRACING=true make inspect
💻 使用示例
基础用法
上述启动服务器和进行测试的命令示例，就是基础的使用方式，通过这些命令可以快速搭建开发环境并进行测试。
高级用法
在使用 MCP 检查器时开启 Langsmith 跟踪功能，能够更详细地追踪和分析程序运行过程：
GEMINI_API_KEY=AI******* LANGSMITH_API_KEY=ls******* LANGSMITH_TRACING=true make inspect
📚 详细文档
API
deep_search 工具接受以下参数：
- query（字符串）：需要研究的问题或主题。
- effort（字符串）：研究的努力程度，可选择 "low"（低）、"medium"（中）或 "high"（高）。
- 低：1 个查询，1 个循环，使用 Flash 模型。
- 中：3 个查询，2 个循环，使用 Flash 模型。
- 高：5 个查询，3 个循环，使用 Pro 模型。
返回结果：
- answer：包含引用的全面研究响应。
- sources：研究中使用的源 URL 列表。
要求
- Python 3.12 及以上版本。
- 需设置
GEMINI_API_KEY环境变量。
安装
直接使用 uvx 进行安装：
uvx install gemini-deepsearch-mcp
Claude 桌面集成
要在 Claude 桌面版中使用 MCP 服务器，需将以下配置添加到 Claude 桌面版的配置文件中：
macOS
编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"gemini-deepsearch": {
"command": "uvx",
"args": ["gemini-deepsearch-mcp"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
},
"timeout": 180000
}
}
}
Windows
编辑 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"gemini-deepsearch": {
"command": "uvx",
"args": ["gemini-deepsearch-mcp"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
},
"timeout": 180000
}
}
}
Linux
编辑 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"gemini-deepsearch": {
"command": "uvx",
"args": ["gemini-deepsearch-mcp"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
},
"timeout": 180000
}
}
}
⚠️ 重要提示
- 请将
your-gemini-api-key-here替换为你实际的 Gemini API 密钥。- 更新配置后，请重启 Claude 桌面版。
- 请设置足够长的超时时间，以避免出现
MCP error -32001: Request timed out错误。
替代方案：本地开发设置
如果你是进行开发工作，或者更倾向于从源代码运行，可以使用以下配置：
{
"mcpServers": {
"gemini-deepsearch": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "main.py"],
"cwd": "/path/to/gemini-deepsearch-mcp",
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
}
}
}
}
请将 /path/to/gemini-deepsearch-mcp 替换为你项目目录的实际绝对路径。
配置完成后，你可以在 Claude 桌面版中使用 deep_search 工具，例如提出以下问题：
- "使用 deep_search 研究量子计算的最新发展"
- "以高努力程度搜索可再生能源趋势的相关信息"
代理来源
深度搜索代理来自 Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 仓库。
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。