Deep Research MCP Server

🚀 深入研究：智能搜索引擎与分析工具

Deep Research 是一个集网络爬虫、AI 模型调用和数据分析于一体的综合研究平台。它能助力用户高效获取、处理和分析互联网信息，广泛适用于学术研究、商业情报收集、新闻报道等多种场景。

🚀 快速开始

若要使用 Deep Research，需满足以下环境要求并完成相应配置：

环境要求

• Node.js 环境：推荐使用 22.x 版本。
• API 密钥：
  • Firecurl API Key
  • Gemini API Key
  • 其他第三方服务的凭证

技术依赖

• 网络请求库：如 axios、needle
• 并发处理库：如 puppeteer、scrapy
• AI 框架：如 tensorflow.js、huggingface.js

安装与使用

作为 MCP 工具

npm install deep-research-cli -g
deep-research --query "人工智能" --mode research

独立 CLI 使用

const DeepResearch = require('deep-research');
const dr = new DeepResearch({
  apiKey: 'your_api_key',
  verbose: true
});
dr.search('量子计算')
  .then(results => console.log(results))
  .catch(err => console.error(err));

✨ 主要特性

智能搜索与爬取引擎

• 深度网络爬取：支持多线程并发爬取，可扩展至数千个请求/秒。
• AI 驱动内容识别：利用 Gemini 等模型自动识别和分类网页内容。
• 结构化数据抽取：从非结构化文本中提取关键信息，形成标准化数据格式。

AI 分析引擎

• 多语言支持：支持中英文等多种语言的文本处理。
• 语义理解与分析：基于 Gemini 模型进行深度语义分析，生成摘要和关键词提取。
• 关联分析：通过图计算技术发现不同数据点之间的关系网络。

数据存储与管理

• 分布式存储：采用可扩展的分布式文件系统，支持 PB 级数据存储。
• 元数据管理：自动记录爬取时间、来源 URL 等信息，便于后续追溯和验证。
• 版本控制：对不同版本的研究结果进行追踪，确保数据可溯性。

📦 安装指南

环境要求

• Node.js 环境：推荐使用 22.x 版本。
• API 密钥：
  • Firecurl API Key
  • Gemini API Key
  • 其他第三方服务的凭证

技术依赖

• 网络请求库：如 axios、needle
• 并发处理库：如 puppeteer、scrapy
• AI 框架：如 tensorflow.js、huggingface.js

💻 使用示例

基础用法

npm install deep-research-cli -g
deep-research --query "人工智能" --mode research

高级用法

const DeepResearch = require('deep-research');
const dr = new DeepResearch({
  apiKey: 'your_api_key',
  verbose: true
});
dr.search('量子计算')
  .then(results => console.log(results))
  .catch(err => console.error(err));

📚 详细文档

API 集成与优化

支持的搜索引擎

• Google Custom Search API：提供强大的搜索能力和相关网页提取功能。
• Bing Web Search API：微软提供的高效网络搜索服务。
• DuckDuckGo API：隐私优先的搜索解决方案。

AI 模型集成

• Gemini 系列：包括多个版本，支持不同的处理能力需求。
• Claude & ChatGPT：通过 API 调用实现多模态内容生成与分析。
• 自定义模型支持：允许用户加载和使用自有 AI 模型。

使用场景

学术研究

支持文献综述、数据收集等研究活动，提升学术生产力。

商业情报

帮助企业进行市场分析、竞争对手分析和趋势预测。

新闻与媒体

为记者提供快速信息检索和深度内容挖掘功能。

架构设计

模块化架构

• 爬取模块：负责网页数据的获取。
• 处理模块：对获取的数据进行清洗、结构化处理。
• 分析模块：利用 AI 模型对数据进行深入分析，提取有用信息。
• 存储模块：提供持久化存储解决方案。

并发与性能优化

• 多线程/进程模型：支持高并发操作，提升处理效率。
• 异步 IO：采用非阻塞 I/O 模型，提高网络请求的响应速度。

🔧 技术细节

最近改进（v0.2.0 - 2023-10-15）

功能增强

• 智能内容识别：新增多语言支持和语义理解功能。
• 结果优化
  • 更高的搜索精度
  • 支持更多数据格式（如 JSON、CSV）
• 性能提升
  • 网络请求速度提升 30%
  • 内存占用减少 20%

新增特性

• 内容验证：自动检测和过滤低质量信息。
• 结果可视化：支持生成图表和报告。
• 日志系统：详细记录操作历史，便于排查问题。

接下来计划

短期目标（未来 1 个月）

• 优化 Gemini 模型的调用性能
• 支持更多 AI 模型
• 完善错误处理机制

中期目标（未来 3 个月）

• 实现数据自动清洗功能
• 开发高级分析工具
• 增强数据可视化能力

📄 许可证

文档未提及许可证相关信息。

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