Deep Research MCP Server

🚀 深入研究：智能搜索引擎與分析工具

Deep Research 是一個集網絡爬蟲、AI 模型調用和數據分析於一體的綜合研究平臺。它能助力用戶高效獲取、處理和分析互聯網信息，廣泛適用於學術研究、商業情報收集、新聞報道等多種場景。

🚀 快速開始

若要使用 Deep Research，需滿足以下環境要求並完成相應配置：

環境要求

• Node.js 環境：推薦使用 22.x 版本。
• API 密鑰：
  • Firecurl API Key
  • Gemini API Key
  • 其他第三方服務的憑證

技術依賴

• 網絡請求庫：如 axios、needle
• 併發處理庫：如 puppeteer、scrapy
• AI 框架：如 tensorflow.js、huggingface.js

安裝與使用

作為 MCP 工具

npm install deep-research-cli -g
deep-research --query "人工智能" --mode research

獨立 CLI 使用

const DeepResearch = require('deep-research');
const dr = new DeepResearch({
  apiKey: 'your_api_key',
  verbose: true
});
dr.search('量子計算')
  .then(results => console.log(results))
  .catch(err => console.error(err));

✨ 主要特性

智能搜索與爬取引擎

• 深度網絡爬取：支持多線程併發爬取，可擴展至數千個請求/秒。
• AI 驅動內容識別：利用 Gemini 等模型自動識別和分類網頁內容。
• 結構化數據抽取：從非結構化文本中提取關鍵信息，形成標準化數據格式。

AI 分析引擎

• 多語言支持：支持中英文等多種語言的文本處理。
• 語義理解與分析：基於 Gemini 模型進行深度語義分析，生成摘要和關鍵詞提取。
• 關聯分析：通過圖計算技術發現不同數據點之間的關係網絡。

數據存儲與管理

• 分佈式存儲：採用可擴展的分佈式文件系統，支持 PB 級數據存儲。
• 元數據管理：自動記錄爬取時間、來源 URL 等信息，便於後續追溯和驗證。
• 版本控制：對不同版本的研究結果進行追蹤，確保數據可溯性。

📦 安裝指南

環境要求

• Node.js 環境：推薦使用 22.x 版本。
• API 密鑰：
  • Firecurl API Key
  • Gemini API Key
  • 其他第三方服務的憑證

技術依賴

• 網絡請求庫：如 axios、needle
• 併發處理庫：如 puppeteer、scrapy
• AI 框架：如 tensorflow.js、huggingface.js

💻 使用示例

基礎用法

npm install deep-research-cli -g
deep-research --query "人工智能" --mode research

高級用法

const DeepResearch = require('deep-research');
const dr = new DeepResearch({
  apiKey: 'your_api_key',
  verbose: true
});
dr.search('量子計算')
  .then(results => console.log(results))
  .catch(err => console.error(err));

📚 詳細文檔

API 集成與優化

支持的搜索引擎

• Google Custom Search API：提供強大的搜索能力和相關網頁提取功能。
• Bing Web Search API：微軟提供的高效網絡搜索服務。
• DuckDuckGo API：隱私優先的搜索解決方案。

AI 模型集成

• Gemini 系列：包括多個版本，支持不同的處理能力需求。
• Claude & ChatGPT：通過 API 調用實現多模態內容生成與分析。
• 自定義模型支持：允許用戶加載和使用自有 AI 模型。

使用場景

學術研究

支持文獻綜述、數據收集等研究活動，提升學術生產力。

商業情報

幫助企業進行市場分析、競爭對手分析和趨勢預測。

新聞與媒體

為記者提供快速信息檢索和深度內容挖掘功能。

架構設計

模塊化架構

• 爬取模塊：負責網頁數據的獲取。
• 處理模塊：對獲取的數據進行清洗、結構化處理。
• 分析模塊：利用 AI 模型對數據進行深入分析，提取有用信息。
• 存儲模塊：提供持久化存儲解決方案。

併發與性能優化

• 多線程/進程模型：支持高併發操作，提升處理效率。
• 異步 IO：採用非阻塞 I/O 模型，提高網絡請求的響應速度。

🔧 技術細節

最近改進（v0.2.0 - 2023-10-15）

功能增強

• 智能內容識別：新增多語言支持和語義理解功能。
• 結果優化
  • 更高的搜索精度
  • 支持更多數據格式（如 JSON、CSV）
• 性能提升
  • 網絡請求速度提升 30%
  • 內存佔用減少 20%

新增特性

• 內容驗證：自動檢測和過濾低質量信息。
• 結果可視化：支持生成圖表和報告。
• 日誌系統：詳細記錄操作歷史，便於排查問題。

接下來計劃

短期目標（未來 1 個月）

• 優化 Gemini 模型的調用性能
• 支持更多 AI 模型
• 完善錯誤處理機制

中期目標（未來 3 個月）

• 實現數據自動清洗功能
• 開發高級分析工具
• 增強數據可視化能力

📄 許可證

文檔未提及許可證相關信息。

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