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deep-research-mcp

deep-research-mcp 是一个基于 Python 的深度研究智能体，通过模型上下文协议（MCP）将多种研究服务商接入 Claude Code 等支持 MCP 的助手。它支持 OpenAI Responses API（含网络搜索与代码解释器）、OpenAI Chat Completions API、通过 Codex OAuth 的实验性 ChatGPT 订阅访问、Gemini Deep Research（Interactions API）、Tavily Research、Allen AI 的 DR-Tulu 研究代理，以及基于 smolagents 的开源 Open Deep Research 栈。项目还提供 deep-research-cli 命令行工具、交互式终端 UI、FastMCP 服务器，以及可安装到 Claude Code 或 Codex 的技能指南。用户可配置 ~/.deep_research 文件、选择研究服务商与模型、设置推理强度，并在 Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI 中使用研究工具。

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工具介绍

用途

deep-research-mcp 是一个基于 Python 的深度研究智能体，通过模型上下文协议（MCP）将多个研究服务商集成到 Claude Code 等支持 MCP 的助手之中。它让助手能够发起深度研究任务，并获取研究报告。

支持的研究服务商

  • OpenAI：Responses API（含网络搜索与代码解释器）、Chat Completions API（用于广泛的提供方兼容性），或通过 Codex OAuth 的实验性 ChatGPT 订阅访问。
  • Gemini Deep Research：通过 Interactions API。
  • Tavily Research。
  • Allen AI 的 DR-Tulu 研究代理。
  • 开源 Open Deep Research 栈（基于 smolagents）。
  • 此外还支持 Perplexity（通过 Sonar Deep Research 及 OpenAI 兼容端点）、Ollama（本地）、llama-server（本地 llama.cpp 服务器）、以及通用 OpenAI 兼容 Chat Completions 提供方（如 Groq、Together AI、vLLM 等）。

主要能力

  • 通过 MCP 向 Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI 等助手提供研究工具。
  • 提供 deep-research-cli 命令行实现。
  • 提供交互式全屏终端 UI（deep-research-tui.py），可进行研究、状态检查并将输出保存到磁盘。
  • 提供 FastMCP 服务器与工具入口。
  • 支持异步研究任务：启动 deep_research 后返回任务 ID，可调用 research_status 轮询进度与获取完整报告；支持超时恢复（默认保留提供方任务运行并返回任务 ID，可通过 --cancel-on-timeout 或 cancel_on_timeout = true 恢复旧的取消行为）。
  • 部分提供方支持原生网络搜索与 Code Interpreter（如 OpenAI Responses 后端）。

使用方式

配置

在用户主目录创建 ~/.deep_research 文件，使用 TOML 格式。研究配置通过 ResearchConfig.load() 显式读取该文件并应用环境变量覆盖；ResearchConfig.from_env() 仅读取环境变量。常见设置中，[research] api_key 与 base_url 映射到 RESEARCH_API_KEY 和 RESEARCH_BASE_URL 设置，适用于除 openai-codex 外的每个提供方。Tavily 时 TAVILY_API_KEY 优先于 RESEARCH_API_KEY。Codex 订阅提供方忽略 API 密钥与端点覆盖。

支持设置 reasoning_effort（none、low、medium、high、xhigh 或 max），环境变量为 RESEARCH_REASONING_EFFORT；CLI 标志优先于环境变量与 TOML 值。

运行

无需克隆：安装 uv 与 Git 后，可直接从 GitHub 运行打包命令，uvx 会构建隔离环境并从本地 uv 缓存复用。openai-codex 设备登录也可无需检出使用。

源码检出：提供推荐开发设置（解析最新兼容版本）与兼容设置（基于 pip）。

集成

  • Claude Code：可通过 stdio（推荐由 Claude Code 自行启动服务器）或 HTTP（推荐单独运行服务器）配置 MCP 服务器。stdio 支持免克隆用户安装与会话检出；HTTP 需先在一个终端启动服务器，再添加 HTTP MCP 服务器，已验证的 Streamable HTTP 端点为 http://127.0.0.1:8080/mcp。配置后研究工具会出现在 Claude Code 工具面板，直接让 Claude“研究[你的主题]”即可。
  • OpenAI Codex：同样支持 stdio 或 HTTP。可通过 ~/.codex/config.toml 添加 MCP 服务器配置。需注意超时配置：startup_timeout_ms（默认 30000 毫秒）、request_timeout_ms（全面研究建议 7200000 毫秒/2 小时）、tool_timeout_sec（较新 Codex 客户端推荐设置较大值，如 14400.0 秒/4 小时）。可先启动一次研究获取任务 ID，再轮询 research_status。
  • Gemini CLI：使用其内置命令添加 MCP 服务器，或手动添加至 ~/.gemini/settings.json。

技能安装

仓库附带技能指南 skills/deep-research-mcp/SKILL.md。将其安装为本地技能可为 Claude Code 或 Codex 提供针对本仓库 CLI、Python API、提供方与 MCP 服务器的操作手册。它不安装 Python 依赖、不启动 MCP 服务器、也不替代 ~/.deep_research 中的提供方配置。

Claude Code 技能位置：个人技能 ~/.claude/skills/<skill-name>/SKILL.md；项目技能 .claude/skills/<skill-name>/SKILL.md。Claude Code 中可执行 /deep-research-mcp 调用，Claude 也可在任务匹配技能描述时自动加载。

Codex 技能位置：全局 $HOME/.agents/skills 或仓库本地 .agents/skills。若 Codex 设置沿用旧 CLI 约定（~/.codex/skills 或 .codex/skills），可照搬相同目录结构。Codex 可隐式调用，或在提示中提及 $deep-research-mcp 显式调用。

适用场景与限制

适用场景：在 Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI 等支持 MCP 的助手中进行深度研究，覆盖多种研究服务商选择。

限制与注意事项：

  • OpenAI Codex 订阅提供方使用未公开的 https://chatgpt.com/backend-api/codex 消费者端点，非官方 OpenAI API 集成，可能随时变更或拒绝第三方客户端；使用前请审阅当前 OpenAI 使用条款。该提供方原生网络搜索可用，但 Code Interpreter 不可用；调用为同步 SSE 流，research_status、已完成报告恢复、后台轮询与 cancel_on_timeout 均不可用；导入的 Codex 凭据无法刷新，访问令牌过期后需运行 auth login。
  • Tavily Research 为异步任务，使用 research_status 与任务 ID 恢复完整报告；Tavily 不暴露任务取消，即使 cancel_on_timeout = true，超时任务也可能继续运行。
  • Gemini Deep Research 的各代理 ID 均为预览标识，可能变更。
  • DR-Tulu 后端调用 POST {base_url}/chat，如通过不同主机、端口或反向代理前置，需相应更新 base_url。
  • Claude Code 限制 MCP 工具输出（默认约 25,000 token，可通过 MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS 配置）；研究工具声明了 anthropic/maxResultSizeChars 注解，较新版本可直接接受大报告，旧版本需提高限制。
  • 多时长研究需提高 Claude Code 工具超时，并依赖增量状态轮询。
  • 其他具体收费、价格等信息暂未提供。

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