Deep Research MCP 服务器

Deep Research 是一个基于代理的工具，提供网络搜索和高级研究功能。它利用了 HuggingFace 的 smolagents，并以 MCP 服务器的形式实现。

本项目基于 HuggingFace 的 open_deep_research 示例。

功能

• 网络搜索和信息收集
• PDF 和文档分析
• 图像分析和描述
• YouTube 视频字幕检索
• 存档站点搜索

要求

• Python 3.11 或更高版本
• uv 包管理器
• 以下 API 密钥：
  • OpenAI API 密钥
  • HuggingFace 令牌
  • SerpAPI 密钥

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 # 适用于 Linux 或 Mac
# .venv\Scripts\activate # 适用于 Windows
uv sync

环境变量

在项目的根目录下创建一个 .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

您可以通过在 Serper.dev 上注册来获取 SERPER_API_KEY。

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。

主要组件

• deep_research.py: MCP 服务器的入口点
• create_agent.py: 代理创建和配置
• scripts/: 各种工具和实用程序
  • text_web_browser.py: 基于文本的 Web 浏览器
  • text_inspector_tool.py: 文件检查工具
  • visual_qa.py: 图像分析工具
  • mdconvert.py: 将各种文件格式转换为 Markdown

许可证

本项目根据 [许可证名称] 提供。

致谢

本项目使用了 HuggingFace 的 smolagents 和 Microsoft 的 autogen 项目中的代码。