深度研究 MCP 服务器

深度研究是一款基于代理的工具，提供网络搜索和高级研究功能。它借助了 HuggingFace 的 smolagents 并作为 MCP 服务器实现。

该项目基于 HuggingFace 的 open_deep_research 示例。

功能

• 网络搜索和信息收集
• PDF 和文档分析
• 图像分析与描述
• YouTube 字幕获取
• 存档网站搜索

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

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/Hajime-Y/deep-research-mcp.git
cd deep-research-mcp

2. 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

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。

使用方法

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。

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。

关键组件

• Deep Research：核心代理模块，负责处理搜索和分析任务。
• MCP 服务器：用于协调和管理多个代理的通信与任务分配。
• Docker 配置：提供容器化部署支持，简化安装和维护流程。