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

Related MCP server: AI Agent Marketplace Index Search

Requisitos

Python 3.11 o superior
administrador de paquetes uv
Las 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 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