Gemini DeepSearch MCP

Gemini DeepSearch MCP 是一个利用 Google Gemini 模型和 Google 搜索进行深度多步骤网络研究的自动化研究代理。它生成复杂的查询，从搜索结果中综合信息，识别知识缺口，并产生高质量、富含引用的答案。

功能

• 使用 Gemini 模型和 Google 搜索进行自动化多步骤研究
• FastMCP 集成，支持 HTTP API 和标准 I/O 部署
• 可配置的研究努力水平（低、中、高）以控制研究深度
• 富含引用的响应并带有来源跟踪
• 由 LangGraph 提供的工作流，具有状态管理

使用方法

开发服务器（HTTP + Studio UI）

启动带有 Studio UI 的 LangGraph 开发服务器：

make dev

本地 MCP 服务器（标准 I/O）

启动与 MCP 客户端集成的标准 I/O 运输的 MCP 服务器：

make local

测试

运行测试套件：

make test

测试 MCP 标准 I/O 服务器：

make test_mcp

使用 MCP 检查器：

make inspect

使用 Langsmith 追踪：

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

API

deep_search 工具接受：

• query（字符串）：要调查的研究问题或主题
• effort（字符串）：研究努力水平 - "低"、"中" 或 "高"
  • 低：1 个查询，1 轮循环，Flash 模型
  • 中：3 个查询，2 轮循环，Flash 模型
  • 高：5 个查询，3 轮循环，Pro 模型

返回格式

HTTP MCP 服务器（开发模式）：

• answer：包含引用的全面研究响应
• sources：用于研究的源 URL 列表

标准 I/O MCP 服务器（Claude Desktop 集成）：

• file_path：包含研究结果的 JSON 文件路径

标准 I/O MCP 服务器将结果写入系统临时目录中的 JSON 文件，以优化令牌使用。JSON 文件包含与 HTTP 版本相同的 answer 和 sources 数据，但通过文件路径访问而不是直接返回。

要求

• Python 3.12+
• GEMINI_API_KEY 环境变量

安装

直接使用 uvx 安装：

uvx install gemini-deepsearch-mcp

Claude Desktop 集成

要在 Claude Desktop 中使用 MCP 服务器，请在您的 Claude Desktop 配置文件中添加以下配置：

macOS

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

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

Windows

编辑 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json：

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

Linux

编辑 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json：

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

重要：

• 将 your-gemini-api-key-here 替换为您实际的 Gemini API 密钥
• 更新配置后重启 Claude Desktop
• 设置充足的超时时间以避免 MCP 错误 -32001: 请求超时

备选方案：本地开发设置

对于开发或如果您希望从源代码运行：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

将 /path/to/gemini-deepsearch-mcp 替换为您项目的实际绝对路径。

配置完成后，您可以在 Claude Desktop 中使用 deep_search 工具提问，例如：

• "使用 deep_search 研究量子计算的最新发展"
• "以高努力程度搜索有关可再生能源趋势的信息"

代理源

深度搜索代理来自 Gemini 全栈 LangGraph 快速入门 仓库。

许可证

MIT