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Glama

Deep Research MCP Server

by Hajime-Y
Apache 2.0
7
  • Linux
  • Apple

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 uv
  • Las siguientes claves API:
    • Clave API de OpenAI
    • Token de HuggingFace
    • Clave SerpAPI

Instalación

  1. Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/Hajime-Y/deep-research-mcp.git cd deep-research-mcp
  1. 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 MCP
  • create_agent.py : Creación y configuración del agente
  • scripts/ : Varias herramientas y utilidades
    • text_web_browser.py : Navegador web basado en texto
    • text_inspector_tool.py : Herramienta de inspección de archivos
    • visual_qa.py : Herramienta de análisis de imágenes
    • mdconvert.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.

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Una herramienta basada en agente que proporciona búsqueda web y capacidades de investigación avanzadas que incluyen análisis de documentos, descripción de imágenes y recuperación de transcripciones de YouTube.

  1. Características
    1. Requisitos
      1. Instalación
        1. Variables de entorno
          1. Uso
            1. Uso de Docker
              1. Registrarse con clientes de MCP
            2. Componentes clave
              1. Licencia
                1. Expresiones de gratitud

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