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Hajime-Y

Deep Research MCP Server

by Hajime-Y
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

심층 연구 MCP 서버

Deep Research는 웹 검색 및 고급 연구 기능을 제공하는 에이전트 기반 도구입니다. HuggingFace의 smolagents 활용하며 MCP 서버로 구현됩니다.

이 프로젝트는 HuggingFace의 open_deep_research 사례를 기반으로 합니다.

특징

  • 웹 검색 및 정보 수집

  • PDF 및 문서 분석

  • 이미지 분석 및 설명

  • YouTube 대본 검색

  • 아카이브 사이트 검색

Related MCP server: Web Research MCP

요구 사항

  • Python 3.11 이상

  • uv 패키지 관리자

  • 다음 API 키:

    • OpenAI API 키

    • 허깅페이스 토큰

    • SerpAPI 키

설치

  1. 저장소를 복제합니다.

지엑스피1

  1. 가상 환경을 만들고 종속성을 설치합니다.

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

환경 변수

프로젝트의 루트 디렉토리에 .env 파일을 만들고 다음 환경 변수를 설정합니다.

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
HF_TOKEN=your_huggingface_token
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key

Serper.dev 에 가입하면 SERPER_API_KEY를 얻을 수 있습니다.

용법

MCP 서버를 시작합니다.

uv run deep_research.py

이렇게 하면 deep_research 에이전트가 MCP 서버로 실행됩니다.

Docker 사용법

Docker 컨테이너에서 이 MCP 서버를 실행할 수도 있습니다.

# 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 클라이언트에 등록

다양한 클라이언트에서 이 Docker 컨테이너를 MCP 서버로 등록하려면:

클로드 데스크탑

Claude Desktop 구성 파일(일반적으로 Linux에서는 ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json , macOS에서는 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json , Windows에서는 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 에 위치)에 다음을 추가합니다.

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

커서 IDE

커서 IDE의 경우 다음 구성을 추가합니다.

{
  "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"
      ]
    }
  }
}

원격 MCP 서버와 함께 사용

원격 컴퓨터에서 MCP 서버를 실행하거나 서비스로 노출하는 경우 URL 기반 구성을 사용할 수 있습니다.

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

주요 구성 요소

  • deep_research.py : MCP 서버의 진입점

  • create_agent.py : 에이전트 생성 및 구성

  • scripts/ : 다양한 도구 및 유틸리티

    • text_web_browser.py : 텍스트 기반 웹 브라우저

    • text_inspector_tool.py : 파일 검사 도구

    • visual_qa.py : 이미지 분석 도구

    • mdconvert.py : 다양한 파일 형식을 마크다운으로 변환합니다.

특허

이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 제공됩니다.

감사의 말

이 프로젝트는 HuggingFace의 smolagents 와 Microsoft의 autogen 프로젝트의 코드를 사용합니다.

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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