Gemini Deepsearch MCP

🚀 Gemini DeepSearch MCP

Gemini DeepSearch MCPは、Google GeminiモデルとGoogle Searchを活用して、深層的な多段階のウェブ調査を行う自動化された調査エージェントです。高度なクエリを生成し、検索結果から情報を合成し、知識のギャップを特定し、引用が豊富な高品質の回答を生成します。

✨ 主な機能

• GeminiモデルとGoogle Searchを使用した自動化された多段階調査
• HTTP APIとstdioデプロイメントの両方に対応したFastMCP統合
• 調査の深さに応じた設定可能な作業レベル（低、中、高）
• 情報源追跡付きの引用が豊富なレスポンス
• 状態管理付きのLangGraphによるワークフロー

📦 インストール

uvxを使用して直接インストールします。

uvx install gemini-deepsearch-mcp

💻 使用例

開発サーバー (HTTP + Studio UI)

Studio UI付きのLangGraph開発サーバーを起動します。

make dev

ローカルMCPサーバー (stdio)

MCPクライアントとの統合のために、stdioトランスポートでMCPサーバーを起動します。

make local

テスト

テストスイートを実行します。

make test

MCP stdioサーバーをテストします。

make test_mcp

MCPインスペクターを使用します。

make inspect

Langsmithトレーシングを使用する場合

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

📚 ドキュメント

API

deep_searchツールは以下のパラメータを受け付けます。

• query (文字列): 調査する研究課題またはトピック
• effort (文字列): 調査の作業レベル - "low"、"medium"、または "high"
  • Low: 1つのクエリ、1つのループ、Flashモデル
  • Medium: 3つのクエリ、2つのループ、Flashモデル
  • High: 5つのクエリ、3つのループ、Proモデル

返却値:

• answer: 引用付きの包括的な調査レスポンス
• sources: 調査で使用された情報源のURLのリスト

必要条件

• Python 3.12以上
• GEMINI_API_KEY環境変数

Claude Desktopとの統合

Claude DesktopでMCPサーバーを使用するには、Claude Desktopの設定ファイルに以下の設定を追加します。

macOS

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonを編集します。

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

Windows

%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.jsonを編集します。

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

Linux

~/.config/claude/claude_desktop_config.jsonを編集します。

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

重要事項:

• your-gemini-api-key-hereを実際のGemini APIキーに置き換えてください。
• 設定を更新した後、Claude Desktopを再起動してください。
• MCP error -32001: Request timed outを回避するために、十分なタイムアウトを設定してください。

代替案: ローカル開発環境のセットアップ

開発用またはソースから実行する場合:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

/path/to/gemini-deepsearch-mcpを実際のプロジェクトディレクトリの絶対パスに置き換えてください。

設定が完了したら、Claude Desktopで以下のような質問をすることでdeep_searchツールを使用できます。

• "Use deep_search to research the latest developments in quantum computing"
• "Search for information about renewable energy trends with high effort"

エージェントのソース

深層検索エージェントは、Gemini Fullstack LangGraph Quickstartリポジトリから提供されています。

📄 ライセンス

MIT