Langgraph Deep Search MCP Server
About
A deep search server powered by LangGraph and the Google Gemini API.
Details
- Author
- ryotaozawa0
- Categories
- Search, AI, Other
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Setup
Install Langgraph Deep Search MCP Server in your MCP client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and others).
Repository: https://github.com/ryotaozawa0/langgraph-deepsearch-mcp
Follow the installation instructions in the repository README, then restart your MCP client.
A deep search server powered by LangGraph and the Google Gemini API.
Google Gemini公式実装をベースにしたLangGraphのAIエージェントを使用して包括的な調査を実行します。
- 完全にGoogleの公式実装をベース
- Gemini 2.5 Flashのネイティブ検索機能使用
- LangGraphによる状態管理とワークフロー
- grounding metadataによる自動引用
- Deep Search: 複数回の検索イテレーションによる包括的な調査
- Quick Search: 単発検索による迅速な結果取得
- Gemini Native Search: Gemini 2.5 Flashのネイティブ検索機能を使用した高品質な検索
- AI Analysis: Gemini 2.5 Proを使用した結果の分析と統合
- MCP Integration: Model Context Protocolによる外部アプリケーションとの統合
- 自動引用: grounding metadataによる自動的なソース情報取得
# 1. プロジェクトのクローン git clone https://github.com/RyotaOzawa0/langgraph-deepsearch-mcp.git cd deep-search-mcp-server # 2. 環境変数設定 export GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here # 3. MCPサーバー起動 uvx --from . langgraph-deep-search
# 1. プロジェクトのクローン git clone <repository-url> cd deep-search-mcp-server # 2. 依存関係インストール uv sync # 3. 環境変数設定 export GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here # 4. MCPサーバー起動 python gemini_server.py
# 1. リポジトリをクローン git clone <repository-url> cd deep-search-mcp-server # 2. uvでプロジェクトセットアップ uv sync uv pip install -e . # 3. 環境変数設定 cp .env.example .env # .envファイルを編集してAPIキーを設定 # 4. テスト実行 uv run python gemini_server.py
- GEMINI_API_KEY: Gemini API (必須) -Google AI Studioから取得
MCPサーバーがClaude DesktopなどのMCPホストに接続されると、以下のような自然言語でリサーチを依頼できます:
「React状態管理ライブラリを包括的に比較調査して」 「Terraformベストプラクティスを深く調べて」
「Claude Codeの使用感・評判を速攻で調査して」 「Devinの最新アプデをサクッと検索して」
「検索ツールの状態を確認してください」 「MCPサーバーの設定情報を教えてください」
- query(str): 調査したいトピック
- max_iterations(int, default=3): 最大イテレーション回数
- max_results_per_query(int, default=5): クエリごとの最大結果数
- language(str, default="en"): 検索言語
- GoogleSearchManager: Google検索の統合管理
- DeepResearchGraph: LangGraphによる調査ワークフロー
- FastMCP Server: MCPプロトコルでのツール公開
{ "mcpServers": { "langgraph-deep-search": { "command": "uvx", "args": ["--from", "/path/to/deep-search-mcp-server", "langgraph-deep-search"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } }
{ "mcpServers": { "langgraph-deep-search": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/deep-search-mcp-server", "python", "gemini_server.py"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } }
{ "mcpServers": { "langgraph-deep-search": { "command": "python", "args": ["/path/to/deep-search-mcp-server/gemini_server.py"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } }
# MCP Inspector付きで開発 mcp dev gemini_server.py
-
ModuleNotFoundError: No module named 'mcp':
- 解決策:uv syncで依存関係をインストール
- または:uv run python gemini_server.pyを使用
- 解決策: 絶対パスとuv runを使用
- WSLの場合:uv run python gemini_server.pyを含むコマンドを使用
- Forkしてfeatureブランチを作成
- 変更をcommit
- Pull Requestを作成
- Model Context Protocol
- MCP Python SDK- 公式Python SDK
- LangGraph
- Gemini Fullstack LangGraph Quickstart
- MCP Server Development Guide
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An MCP server that connects to Perplexity's Sonar API, enabling real-time web-wide research in conversational AI.
Official Tavily MCP server for AI search and content extraction, giving MCP clients web search, crawl, and extract tools.
Google for AI agents — live search across 25,000+ scored MCP servers, updated daily
DuckDuckGo web search + URL fetcher for AI agents. No API key needed for free tier (7 req/IP/day), Pro tier unlimited with API key.
Search and extract information about research papers from arXiv.
Structural AI Search Readiness MCP. Audit, dry-run fixes, rescore, doctor. No LLM rankings.
Unified real-time search engine skill for AI agents.
Multi-provider search broker for AI agents. Routes across SearXNG, Brave, Serper, Tavily, and Exa with automatic fallback, RRF ranking, content extraction, and budget enforcement.
Evidence-backed web research for AI agents. BM25+NLI claim verification, confidence scores, citations, contradiction detection. 12 MCP tools. Works with Claude Desktop, Cursor, Windsurf. Python SDK (pip install browseaidev), LangChain, CrewAI, LlamaIndex integrations. npx browseai-dev
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