D

Deep Rsrch Gemini

基于MCP的多智能体深度研究系统,整合LinkUp搜索、CrewAI协调和Gemini大模型,通过Streamlit提供交互界面。
2.5分
5

什么是MCP服务器?

MCP服务器是一种基于Model Context Protocol协议设计的专用服务器,用于运行复杂的多代理系统。在这个案例中,它被用来执行深度网络搜索和信息分析任务。

如何使用MCP服务器?

通过配置JSON文件定义服务器参数,并在指定目录下启动服务。该服务器可以集成到其他系统中,以提供深度研究功能。

适用场景

适用于需要进行大规模网络数据收集、信息整理和分析的场景,如市场调研、学术研究、新闻追踪等。

主要功能

多代理协作支持多个智能代理协同工作,完成复杂的任务分工与执行。
深度网络搜索利用LinkUp API进行深度网络搜索,获取更全面的信息资源。
自然语言处理基于Gemini模型,能够理解并生成自然语言内容,提升交互体验。
可视化界面通过Streamlit构建直观的用户界面,方便非技术人员操作。

优势与局限性

优势
高效处理复杂信息检索任务
支持多种代理协作模式,提升工作效率
易于集成到现有系统中
提供直观的用户界面,降低使用门槛
局限性
依赖外部API(如LinkUp)的可用性和稳定性
需要一定的技术基础进行配置和部署
对计算资源有一定要求

如何使用

安装依赖
确保项目根目录下已安装所有依赖包,可以通过`uv sync`命令完成安装。
配置环境变量
设置LinkUp和Gemini的API密钥,确保服务器能正常访问外部服务。
启动服务器
在项目目录中运行服务器脚本,开始提供MCP服务。
运行应用
使用Streamlit启动前端应用,通过浏览器访问并操作MCP服务器。

使用案例

市场调研分析使用MCP服务器自动收集行业报告、市场趋势分析等内容,帮助用户快速了解市场动态。
学术研究辅助通过MCP服务器检索相关文献、研究报告和数据分析,为学术研究提供支持。

常见问题

MCP服务器需要哪些硬件配置?
如何获取LinkUp和Gemini的API密钥?
MCP服务器是否支持远程访问?
如果遇到错误,如何排查问题?

相关资源

LinkUp官网
获取LinkUp API密钥和了解更多功能
CrewAI官方文档
了解CrewAI框架和代理设计原理
Gemini API指南
获取Gemini API的详细说明和使用方法
Streamlit官方文档
学习如何使用Streamlit构建交互式Web应用
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "crew_research": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "./Multi-Agent-deep-researcher-mcp-windows-linux",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "env": {
        "LINKUP_API_KEY": "your_linkup_api_key_here",
        "GEMINI_API_KEY": "your_gEMINI_API_KEY"
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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