项目地址:u14app/deep-research
本次更新重点围绕 API 、MCP 服务、知识图谱、搜索功能和 PWA 支持:
支持 API:
智能引用图片: 研究报告目前支持从资料中智能引用图片。
新增知识图谱: 支持知识图谱生成,可视化您的研究成果。
支持 PWA: 增加对 PWA 支持,可作为 Web App 安装使用。
知识库文件分块上传: 知识库文件上传现在支持分块处理,避免文件数据丢失。
搜索功能增强:
界面和体验优化:
Bug 修复:
本次更新致力于提供更强大、更智能的研究和知识管理体验,感谢您的支持!
详细功能请查看 项目文档
v0.9.0 版本开始支持 API 和 MCP 服务。您可以将本项目作为深度研究服务在后端运行,也可以通过 MCP Server 与其他的 AI 项目进行交互。
API 采用 SSE 形式,可以以文本流的形式实时发送研究过程。基于此形式,衍生出了一种很有趣的 Live 模式。
Live 模式下,您可以通过网页像观看直播那样观看深度研究的全过程,过程中您无需进行任何额外的操作。启用此模式也很简单,您可以通过类似于以下链接的形式,直接在浏览器中打开:
// 注意:此链接需要根据您服务器的实际参数进行调整
http://localhost:3000/api/sse/live?query=AI+trends+for+this+year&provider=pollinations&thinkingModel=openai&taskModel=openai-fast&searchProvider=searxng
然后您可以像观看直播一样,观看 Deep Research 的研究全过程,而且生成的结果可以直接以文本形式复制保存。
https://cdn.xiangfa.org/upload/live.mp4
本项目可能是第一款使用 Next.js 开发 MCP 服务的项目。 MCP SDK 使用了底层的 Node.js API ,而 Next.js 的 Edge 运行环境并不支持 node:http
,如果想要在 Edge 环境上运行,就必须兼容 IncomingMessage 和 ServerResponse 。目前 vercel 官方提供了 @vercel/mcp-adapter
这个包,此工具通过模拟 IncomingMessage 和 ServerResponse 来实现对 MCP server 的兼容,可惜并不支持 Edge 。为了保证可以同时在 vercel 和 cloudflare 等云平台上运行本项目,我使用 Request 和 Response 重写了官方的 MCP SDK ,从底层支持在 Next.js 环境直接运行 MCP Server 。这是此次开发最难的环节,也是最近一个月来最具成就感的一次开发。
如果 MCP 可以稳定持续运行,我会将 MCP Server For Next.js 的相关代码作为新的开源项目以 MIT 协议进行发布。
信息收集过程增加了对图片资源的支持,可以智能生成图文并茂的研究报告了:
同时也支持生成知识图谱,可视化您的研究成果:
您如果还没使用过本项目,您可以通过 research.u14.app 进行体验。
也可以一键部署您私人的深度研究助理:快速开始
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Eins 24 天前
在用了,不错,期待图文并茂的 MCP 服务
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