Langgraph Deep Search MCP Server

# Langgraph Deep Search MCP Server Google Gemini公式実装をベースにしたLangGraphのAIエージェントを使用して包括的な調査を実行します。 ## 🎯 実装について **Langgraph Implementation** - 完全にGoogleの[公式実装](https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart/tree/main/backend)をベース - Gemini 2.5 Flashのネイティブ検索機能使用 - LangGraphによる状態管理とワークフロー - grounding metadataによる自動引用 ## 🌟 機能 - **Deep Search**: 複数回の検索イテレーションによる包括的な調査 - **Quick Search**: 単発検索による迅速な結果取得 - **Gemini Native Search**: Gemini 2.5 Flashのネイティブ検索機能を使用した高品質な検索 - **AI Analysis**: Gemini 2.5 Proを使用した結果の分析と統合 - **MCP Integration**: Model Context Protocolによる外部アプリケーションとの統合 - **自動引用**: grounding metadataによる自動的なソース情報取得 ## 🚀 クイックスタート ### 方法1: uvx使用 (推奨) ```bash # 1. プロジェクトのクローン git clone https://github.com/RyotaOzawa0/langgraph-deepsearch-mcp.git cd deep-search-mcp-server # 2. 環境変数設定 export GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here # 3. MCPサーバー起動 uvx --from . langgraph-deep-search ``` ### 方法2: 手動セットアップ ```bash # 1. プロジェクトのクローン git clone <repository-url> cd deep-search-mcp-server # 2. 依存関係インストール uv sync # 3. 環境変数設定 export GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here # 4. MCPサーバー起動 python gemini_server.py ``` ## 📋 詳細インストール手順 ### 前提条件 - Python 3.10以上 - uv (推奨) または pip ### 手動インストール ```bash # 1. リポジトリをクローン git clone <repository-url> cd deep-search-mcp-server # 2. uvでプロジェクトセットアップ uv sync uv pip install -e . # 3. 環境変数設定 cp .env.example .env # .envファイルを編集してAPIキーを設定 # 4. テスト実行 uv run python gemini_server.py ``` ### API キー - **GEMINI_API_KEY**: Gemini API (必須) - [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey)から取得 ## 🛠 使用方法 ### 自然言語入力例 MCPサーバーがClaude DesktopなどのMCPホストに接続されると、以下のような自然言語でリサーチを依頼できます： #### 包括的な調査 (deep_search) ``` 「React状態管理ライブラリを包括的に比較調査して」 「Terraformベストプラクティスを深く調べて」 ``` #### 迅速な検索 (quick_search) ``` 「Claude Codeの使用感・評判を速攻で調査して」 「Devinの最新アプデをサクッと検索して」 ``` #### サーバー状態確認 ``` 「検索ツールの状態を確認してください」 「MCPサーバーの設定情報を教えてください」 ``` ### MCP Tools (開発者向け) #### `deep_search` 包括的な調査を実行します。 **パラメータ:** - `query` (str): 調査したいトピック - `max_iterations` (int, default=3): 最大イテレーション回数 - `max_results_per_query` (int, default=5): クエリごとの最大結果数 - `language` (str, default="en"): 検索言語 #### `quick_search` 単発検索による迅速な結果取得。 #### `get_search_tools` 利用可能な検索ツールの状態を確認。 ### MCP Resources #### `search-config` サーバーの設定情報と利用可能なツールの状態を取得。 ### 主要コンポーネント 1. **GoogleSearchManager**: Google検索の統合管理 2. **DeepResearchGraph**: LangGraphによる調査ワークフロー 3. **FastMCP Server**: MCPプロトコルでのツール公開 ## 🔧 Claude Desktop連携 ### uvxを使用した設定 `claude_desktop_config.json`に以下を追加： ```json { "mcpServers": { "langgraph-deep-search": { "command": "uvx", "args": ["--from", "/path/to/deep-search-mcp-server", "langgraph-deep-search"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } } ``` ### uv run使用での設定 ```json { "mcpServers": { "langgraph-deep-search": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/deep-search-mcp-server", "python", "gemini_server.py"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } } ``` ### 直接実行での設定 ```json { "mcpServers": { "langgraph-deep-search": { "command": "python", "args": ["/path/to/deep-search-mcp-server/gemini_server.py"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } } ``` ### 開発モード ```bash # MCP Inspector付きで開発 mcp dev gemini_server.py ``` ## 🔍 トラブルシューティング ### よくあるエラー 1. **ModuleNotFoundError: No module named 'mcp'**: - 解決策: `uv sync`で依存関係をインストール - または: `uv run python gemini_server.py`を使用 2. **Agent not initialized**: - 解決策: `GEMINI_API_KEY`環境変数を設定 3. **Process exited with code 1**: - 解決策: 絶対パスと`uv run`を使用 - WSLの場合: `uv run python gemini_server.py`を含むコマンドを使用 4. **Import errors**: - 解決策: `uv sync`で依存関係をインストール ### ログ確認 サーバー実行時にコンソールに出力されるログで状態を確認できます。 ### デバッグモード ```bash # 詳細ログ付きで実行 mcp dev gemini_server.py ``` ## 📄 ライセンス MIT License ## 🤝 貢献 1. Forkしてfeatureブランチを作成 2. 変更をcommit 3. Pull Requestを作成 ## 📚 参考 - [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) - [MCP Python SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) - 公式Python SDK - [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/) - [Gemini Fullstack LangGraph Quickstart](https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart) - [MCP Server Development Guide](https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server) ---