🚀 深度研究 MCP 服务器
深度研究是一款基于代理的工具，它具备网络搜索和高级研究功能，借助了 HuggingFace 的 smolagents 来实现 MCP 服务器。该项目能有效解决信息收集与分析难题，为用户提供全面的研究支持。
🚀 快速开始
本项目基于 HuggingFace 的 open_deep_research 示例。若想快速开启使用，需完成以下步骤。
✨ 主要特性
- 网络搜索和信息收集：可高效搜索网络信息并进行收集。
- PDF 和文档分析：对 PDF 及各类文档进行深入分析。
- 图像分析与描述：能对图像进行分析并给出描述。
- YouTube 字幕获取：方便获取 YouTube 视频的字幕。
- 存档网站搜索：支持在存档网站中进行搜索。
📦 安装指南
环境要求
- Python 3.11 或更高版本
uv包管理器- 下列 API 密钥：
- OpenAI API Key
- HuggingFace Token
- SerpAPI Key
安装步骤
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/Hajime-Y/deep-research-mcp.git
cd deep-research-mcp
- 创建虚拟环境并安装依赖项：
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux 或 Mac
# .venv\Scripts\activate # Windows
uv sync
环境变量设置
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。
💻 使用示例
基础用法
启动 MCP 服务器：
uv run deep_research.py
这将启动 deep_research 代理作为 MCP 服务器。
高级用法
Docker 使用
您也可以在 Docker 容器中运行此 MCP 服务器：
# 构建 Docker 镜像
docker build -t deep-research-mcp .
# 使用所需的 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 MCP 客户端中注册
要在不同的客户端中将此 Docker 容器注册为 MCP 服务器：
Claude Desktop
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"
]
}
}
}
其他客户端
根据具体客户端的文档进行相应配置，确保所有环境变量正确设置。
🔧 技术细节
Deep Research：作为核心代理模块，负责处理搜索和分析任务，是整个系统的核心处理单元。MCP 服务器：用于协调和管理多个代理的通信与任务分配，保障系统的高效运行。Docker 配置：提供容器化部署支持，简化了安装和维护流程，使项目的部署更加便捷。