使用任何大型语言模型（LLM）进行深入研究。支持SSE API和MCP服务器。
概览
深度研究利用多种强大的人工智能模型，在几分钟内生成深入的研究报告。它利用先进的“思考”和“任务”模型，结合互联网连接，提供快速且富有洞察力的多种主题分析。 - 在约2分钟内生成全面的研究报告，显著加快您的研究进程。- 支持快速部署至Vercel、Cloudflare及其他平台。- 利用先进的AI模型进行准确且富有洞察力的分析。- 您的数据保持私密和安全，所有数据都存储在您的浏览器中。- 支持多种主流大型语言模型，包括Gemini、OpenAI、Anthropic、Deepsee克、Atlas Cloud、Grok、Mistral、Azure OpenAI、任何兼容OpenAI的大语言模型、OpenRouter、Ollama等- 支持Searxng、Tavily、Firecrawl、fastCRW、Exa、Bocha、Brave等搜索引擎，使不支持搜索的LLM能够更方便地使用网页搜索功能。
概述（AI 翻译）
深度研究
闪电般的深度研究报告
Deep Research利用多种强大的AI模型，在几分钟内生成深入的研究报告。它利用先进的“思考”和“任务”模型，结合互联网连接，提供快速且富有洞察力的各种主题分析。您的隐私至关重要——所有数据均在本地处理和存储。
✨ 特色
- 快速深度研究： 约2分钟内生成全面的研究报告，显著加快你的研究进程。
- 多平台支持： 支持快速部署至 Vercel、Cloudflare 及其他平台。
- 由AI驱动： 利用先进的AI模型进行准确且富有洞察力的分析。
- 注重隐私： 您的数据保持私密和安全，所有数据都存储在您的浏览器中。
- ** 支持多大型语言模型：** 支持多种主流大型语言模型，包括 Gemini、OpenAI、Anthropic、Deepseek、Atlas Cloud、Grok、Mistral、Azure OpenAI、任何兼容 OpenAI 的大型语言模型、OpenRouter、Ollama 等。
本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。
Lightning-Fast Deep Research Report
Deep Research uses a variety of powerful AI models to generate in-depth research reports in just a few minutes. It leverages advanced “Thinking” and “Task” models, combined with an internet connection, to provide fast and insightful analysis on a variety of topics. Your privacy is paramount - all data is processed and stored locally.
✨ Features
- Rapid Deep Research: Generates comprehensive research reports in about 2 minutes, significantly accelerating your research process.
- Multi-platform Support: Supports rapid deployment to Vercel, Cloudflare and other platforms.
- Powered by AI: Utilizes the advanced AI models for accurate and insightful analysis.
- Privacy-Focused: Your data remains private and secure, as all data is stored locally on your browser.
- Support for Multi-LLM: Supports a variety of mainstream large language models, including Gemini, OpenAI, Anthropic, Deepseek, Atlas Cloud, Grok, Mistral, Azure OpenAI, any OpenAI Compatible LLMs, OpenRouter, Ollama, etc.
- Support Web Search: Supports search engines such as Searxng, Tavily, Firecrawl, fastCRW, Exa, Bocha, Brave, etc., allowing LLMs that do not support search to use the web search function more conveniently.
安装
docker run -d --name deep-research -p 3333:3000 xiangfa/deep-research配置
{
"mcpServers": {
"deep-research": {
"url": "http://127.0.0.1:3000/api/mcp",
"transportType": "streamable-http",
"timeout": 600
}
}
}