Deep Research MCP

此仓库提供了一个使用Python和MCP（消息控制协议）的多代理研究框架。默认入口点是mcp_server.py，它设置了一个名为Deep Research的FastMCP服务器，并公开了一个名为deep_research的工具。

配置

1. 克隆仓库：

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

2. 创建/填充你的.env文件：

   cp .env.example .env
   # 然后编辑新的.env文件以填写你的密钥和环境变量
   # 例如：
   # OPENAI_API_KEY=sk-123-yourkey
   # 可在此处放置其他环境变量
   

3. 安装依赖项：

   pip install -r multi_agents/requirements.txt
   

4. 编辑你的claude_desktop_config.json文件，包含以下内容：

   {
       "mcpServers": {
           "deep-research-mcp": {
               "command": "path/to/your/python/interpreter",
               "args": [
                   "/path/to/this/project/deep-research-mcp/mcp_server.py"
               ]
           }
       }
   }
   

5. 运行MCP服务器：

   python mcp_server.py
   

   这将启动本地的FastMCP工具服务器。从此处开始，任何兼容MCP的客户端或CLI都可以调用deep_research工具。

项目概述

• multi_agents
  • agents：包含各种AI代理（如ResearchAgent、EditorAgent等）。
  • memory：用于存储研究和草稿状态的类型化字典。
  • main.py：核心逻辑，负责加载任务并协调代理。
  • README.md：关于使用方法、文件输出设置等的附加说明。
• mcp_server.py：主FastMCP服务器文件（入口点）。
• utils：跨代码库使用的共享函数和枚举。
• .gitignore、requirements.txt等：标准配置文件。

以下是multi_agents/README.md的树状结构副本，供参考：

multi_agents/
│
├─ README.md
│   └─ (关于文件输出与直接返回的文档)
│
├─ agents/
│   ├─ __init__.py
│   ├─ browser.py
│   ├─ researcher.py
│   ├─ editor.py
│   ├─ writer.py
│   ├─ publisher.py
│   └─ ... (其他代理)
│
├─ memory/
│   ├─ __init__.py
│   ├─ draft.py
│   └─ research.py
│
├─ main.py
├─ __init__.py
└─ requirements.txt