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securityF
licenseA
qualityA powerful research assistant that conducts intelligent, iterative research through web searches, analysis, and comprehensive report generation on any topic.
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Servidor MCP de investigación profunda
Deep Research es una herramienta basada en agentes que ofrece búsqueda web e investigación avanzada. Aprovecha smolagents de HuggingFace y se implementa como un servidor MCP.
Este proyecto se basa en el ejemplo open_deep_research de HuggingFace .
Características
Búsqueda web y recopilación de información
Análisis de PDF y documentos
Análisis y descripción de imágenes
Recuperación de transcripciones de YouTube
Búsqueda en el sitio de archivo
Requisitos
Python 3.11 o superior
administrador de paquetes
uvLas siguientes claves API:
Clave API de OpenAI
Token de HuggingFace
Clave SerpAPI
Instalación
Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/Hajime-Y/deep-research-mcp.git
cd deep-research-mcp
Cree un entorno virtual e instale dependencias:
uv venv
source .venv/bin/activate # For Linux or Mac
# .venv\Scripts\activate # For Windows
uv sync
Variables de entorno
Cree un archivo .env en el directorio raíz del proyecto y configure las siguientes variables de entorno:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
Puede obtener una SERPER_API_KEY registrándose en Serper.dev .
Uso
Inicie el servidor MCP:
uv run deep_research.py
Esto iniciará el agente deep_research como un servidor MCP.
Uso de Docker
También puedes ejecutar este servidor MCP en un contenedor Docker:
# Build the Docker image
docker build -t deep-research-mcp .
# Run with required API keys
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
Registrarse con clientes de MCP
Para registrar este contenedor Docker como servidor MCP en diferentes clientes:
Escritorio de Claude
Agregue lo siguiente a su archivo de configuración de Claude Desktop (normalmente ubicado en ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json en Linux, ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json en 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"
]
}
}
}
IDE de cursor
Para Cursor IDE, agregue la siguiente configuración:
{
"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"
]
}
}
}
Uso con servidor MCP remoto
Si está ejecutando el servidor MCP en una máquina remota o lo expone como un servicio, puede usar la configuración basada en URL:
{
"mcpServers": {
"deep-research-mcp": {
"url": "http://your-server-address:8080/mcp",
"type": "sse"
}
}
}
Componentes clave
deep_research.py: Punto de entrada para el servidor MCPcreate_agent.py: Creación y configuración del agentescripts/: Varias herramientas y utilidadestext_web_browser.py: Navegador web basado en textotext_inspector_tool.py: Herramienta de inspección de archivosvisual_qa.py: Herramienta de análisis de imágenesmdconvert.py: Convierte varios formatos de archivo a Markdown
Licencia
Este proyecto se proporciona bajo la licencia Apache 2.0.
Expresiones de gratitud
Este proyecto utiliza código de los proyectos smolagents de HuggingFace y autogen de Microsoft.
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