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Hajime-Y

Deep Research MCP Server

by Hajime-Y
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
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: Web Research 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 deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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