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deep-research-mcp-server

deep-research-mcp-server

本地服务
github.com/Perufitlife搜索与检索019 周前更新
代码仓库

关于 deep-research-mcp-server

deep-research-mcp-server 为需要网络调研的 Agent 提供 MCP 服务，可搜索网页、提取为整洁的 Markdown，并汇总多来源且便于引用的资料，无需 API 密钥。

主要功能

  1. 01排名式网页搜索
  2. 02提取网页为 Markdown
  3. 03并行调研多个来源
  4. 04生成可引用的资料汇总

适用场景

  1. 01为研究问题寻找来源
  2. 02为 Agent 读取网页
  3. 03汇总多个页面的引用资料

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 web_search、read_url 和 deep_research 工具。服务使用 SearXNG 公共元搜索，并以 DuckDuckGo 作为备用。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "perufitlife-deep-research": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "deep-research-mcp-server"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y deep-research-mcp-server

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmdeep-research-mcp-server1.0.2

工具

3

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
querystring是搜索查询。
maxResultsinteger否最大结果数（1-20）。

详细介绍

深度研究 MCP

一个 MCP 服务，为 Claude、Cursor 或任何 AI Agent 提供真正的网络研究能力，包括网页搜索、以整洁 Markdown 形式读取网页，以及一次调用即可生成研究资料包——无需 OpenAI / Perplexity / Tavily 密钥。你的 Agent 就是大模型，因此由它负责综合分析；此服务负责繁重的工作（查找来源、获取内容，并将网页精简为整洁、适合大模型处理的 Markdown）。

工具

工具功能
web_search搜索网络 → 按相关性排序的 {title, url, snippet}。
read_url获取 URL → 以整洁 Markdown 呈现的主要内容。
deep_research搜索 → 并行读取排名靠前的 N 个来源 → 生成可直接引用的资料包。

安装

Claude Desktop / Cursor / Windsurf

添加到你的 MCP 配置（claude_desktop_config.json、Cursor mcp.json 等）：

{
  "mcpServers": {
    "deep-research": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deep-research-mcp-server"]
    }
  }
}

然后向你的 Agent 提问：“使用 deep_research 对比 2026 年排名靠前的开源向量数据库，并附上引用进行总结。”

为什么选择它，而不是 Tavily / Firecrawl？

  • 无需 API 密钥 — 搜索和网页读取在本地运行；智能分析由你的 Agent 提供。
  • Agentic — deep_research 会协调读取多个来源，并返回可直接引用的资料包，而非单个网页。
  • 免费且开源 — 采用 MIT 许可证，支持 npx，开箱即用。

说明

  • 使用公共元搜索（SearXNG），并在其不可用时回退到 DuckDuckGo；非常新发布的网页可能尚未被索引。
  • 部分网站会阻止自动获取；deep_research 会跳过获取失败的来源，并报告成功读取的来源数量。

也可作为托管式 Apify Actor 使用：apify.com/renzomacar/deep-research-mcp。由 Renzo Madueño 构建。

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。