深

深度研究协作平台

@Hajime-Y/deep-research-mcp
1 Stars 149 次浏览 Hajime-Y 更新于 2026-08-23

一种基于代理的工具，提供网络搜索和高级研究功能，包括文档分析、图像描述和YouTube字幕检索。

MCP 服务配置

复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用

{
  "mcpServers": {
    "deep-research-mcp": {
      "type": "sse",
      "url": "http://your-server-address:8080/mcp"
    }
  }
}

该服务需要配置环境变量：HF_TOKEN、OPENAI_API_KEY、SERPER_API_KEY

服务介绍

Deep Research MCP Server

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 并实现为一个 MCP 服务器。

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
  • 图像分析和描述
  • YouTube 字幕检索
  • 归档站点搜索

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
  1. 创建虚拟环境并安装依赖项：
uv venv
source .venv/bin/activate # For Linux or Mac
# .venv\Scripts\activate # For Windows
uv sync

环境变量

在项目的根目录中创建一个 .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 注册来获取 SERPER_API_KEY。

使用方法

启动 MCP 服务器：

uv run deep_research.py

这将作为 MCP 服务器启动 deep_research 代理。

关键组件

  • 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：基于文本的网络浏览器
    • 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

本项目在 [License Name] 下提供。

致谢

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

查看源码 项目主页