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Hajime-Y

Deep Research MCP Server

by Hajime-Y
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
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: websearch-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 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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