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深度搜索研究代理

Gemini DeepSearch MCP是一款自动化研究代理，利用Google Gemini模型和Google搜索进行深入的多步骤网络研究，生成高质量的引用丰富的答案。

  • by alexcong
  • Python
  • 本地部署
  • 27 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 alexcong/gemini-deepsearch-mcp

使用说明

Gemini深度搜索MCP

Gemini DeepSearch MCP是一个自动化的研究代理，它利用Google Gemini模型和Google搜索进行深入、多步骤的网络研究。它生成复杂的查询，综合搜索结果中的信息，识别知识差距，并生成高质量、引用丰富的答案。

特性

  • 自动化多步骤研究 使用Gemini模型和谷歌搜索
  • FastMCP集成 用于HTTP API和stdio部署
  • 可配置的努力水平 （低、中、高）用于研究深度
  • 引用丰富的回复 具有源跟踪功能
  • LangGraph驱动的工作流 与国家管理

用法

开发服务器（HTTP+Studio UI）

使用Studio UI启动LangGraph开发服务器：

make dev

本地MCP服务器（stdio）

使用stdio传输启动MCP服务器，以便与MCP客户端集成：

make local

测试

运行测试套件：

make test

测试MCP stdio服务器：

make test_mcp

使用MCP检查器

make inspect

使用Langsmith追踪

GEMINI_API_KEY=AI******* LANGSMITH_API_KEY=ls******* LANGSMITH_TRACING=true make inspect

API

这 deep_search 工具接受：

  • 怎么翻译 （string）：要调查的研究问题或主题
  • 努力 （string）：研究努力程度-“低”、“中”或“高”
    • 低：1个查询，1个循环，Flash模型
    • 中等：3个查询，2个循环，Flash模型
    • 高：5个查询，3个循环，Pro模型

返回格式

HTTP MCP服务器 （开发模式）：

  • 回答：附有引文的综合研究回应
  • 来源：研究中使用的源URL列表

标准MCP服务器 （克劳德桌面集成）：

  • 文件路径：包含研究结果的JSON文件的路径

stdio MCP服务器将结果写入系统临时目录中的JSON文件，以优化令牌使用。JSON文件包含相同的 answer 和 sources 数据为HTTP版本，但通过文件路径访问，而不是直接返回。

需求

  • Python 3.12+
  • GEMINI_API_KEY 环境变量

安装

使用uvx直接安装：

uvx install gemini-deepsearch-mcp

Claude桌面集成

要将MCP服务器与Claude Desktop一起使用，请将此配置添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-deepsearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-deepsearch-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
      },
      "timeout": 180000
    }
  }
}

视窗

编辑 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-deepsearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-deepsearch-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
      },
      "timeout": 180000
    }
  }
}

Linux

编辑 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "gemini-deepsearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gemini-deepsearch-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
      },
      "timeout": 180000
    }
  }
}

重要提示：

  • 替换 your-gemini-api-key-here 使用您的实际Gemini API密钥
  • 更新配置后重新启动Claude Desktop
  • 设置足够的超时时间以避免 MCP error -32001: Request timed out

备选方案：地方发展方案

对于开发，或者如果您更喜欢从源代码运行：

{
  "mcpServers": {
    "gemini-deepsearch": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "main.py"],
      "cwd": "/path/to/gemini-deepsearch-mcp",
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key-here"
      }
    }
  }
}

替换 /path/to/gemini-deepsearch-mcp 使用项目目录的实际绝对路径。

配置后，您可以使用 deep_search Claude Desktop中的工具，通过问以下问题：

  • “使用deep_search研究量子计算的最新发展”
  • “大力搜索可再生能源趋势信息”

代理来源

深度搜索代理来自 Gemini全栈语言图快速入门 存储库。

许可证

麻省理工学院

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