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Deep Research MCP Server

by Hajime-Y
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Python
Hybrid

ディープリサーチMCPサーバー

Deep Researchは、Web検索と高度なリサーチ機能を提供するエージェントベースのツールです。HuggingFaceのsmolagentsを活用し、MCPサーバーとして実装されています。

このプロジェクトは、 HuggingFace の open_deep_research の例に基づいています。

特徴

  • ウェブ検索と情報収集

  • PDFとドキュメント分析

  • 画像分析と説明

  • YouTubeトランスクリプトの取得

  • アーカイブサイト検索

Related MCP server: websearch-mcp

要件

  • Python 3.11以上

  • uvパッケージマネージャー

  • 次の API キー:

    • OpenAI APIキー

    • ハギングフェイストークン

    • SerpAPIキー

インストール

  1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/Hajime-Y/deep-research-mcp.git
cd deep-research-mcp

  1. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

uv venv
source .venv/bin/activate # For Linux or Mac
# .venv\Scripts\activate # For Windows
uv sync

環境変数

プロジェクトのルート ディレクトリに.envファイルを作成し、次の環境変数を設定します。

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key

Serper.devにサインアップすると、SERPER_API_KEY を取得できます。

使用法

MCP サーバーを起動します。

uv run deep_research.py

これにより、 deep_researchエージェントが MCP サーバーとして起動します。

Dockerの使用

この MCP サーバーを Docker コンテナで実行することもできます。

# 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

MCPクライアントへの登録

この Docker コンテナを別のクライアントの MCP サーバーとして登録するには:

クロードデスクトップ

Claude Desktop 構成ファイル (通常、Linux の場合は~/.config/Claude/claude_desktop_config.json 、macOS の場合は~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 、Windows の場合は%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonにあります) に次のコードを追加します。

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

カーソルIDE

カーソル IDE の場合は、次の構成を追加します。

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

リモートMCPサーバーとの使用

MCP サーバーをリモート マシン上で実行している場合、またはサービスとして公開している場合は、URL ベースの構成を使用できます。

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

主要コンポーネント

  • deep_research.py : MCP サーバーのエントリ ポイント

  • create_agent.py : エージェントの作成と設定

  • scripts/ : さまざまなツールとユーティリティ

    • text_web_browser.py : テキストベースのウェブブラウザ

    • text_inspector_tool.py : ファイル検査ツール

    • visual_qa.py : 画像解析ツール

    • mdconvert.py : さまざまなファイル形式を Markdown に変換します

ライセンス

このプロジェクトは、Apache License 2.0 に基づいて提供されます。

謝辞

このプロジェクトでは、HuggingFace のsmolagentsと Microsoft のautogenプロジェクトのコードを使用します。

This server cannot be installed

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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