DeepRe - AI駆動の深い調査レポート生成ツール

DeepRe - AI駆動の深い調査レポート生成ツール

By hirokidaichi GitHub

local mcp server perplexity

Overview

what is DeepResearch?

DeepResearch is a local MCP (Multi-Channel Processing) server designed to handle perplexity tasks, providing a robust solution for data processing and analysis.

how to use DeepResearch?

To use DeepResearch, set up the local server environment and configure it according to your data processing needs. You can then send data to the server for analysis.

key features of DeepResearch?

  • Local server setup for data processing
  • Handles complex perplexity calculations
  • Supports various data formats for input

use cases of DeepResearch?

  1. Analyzing large datasets for research purposes
  2. Processing data in real-time for applications
  3. Supporting machine learning tasks that require perplexity calculations

FAQ from DeepResearch?

  • What is perplexity in data processing?

Perplexity is a measurement used in natural language processing to evaluate how well a probability distribution predicts a sample.

  • Is DeepResearch free to use?

Yes! DeepResearch is open-source and available under the MIT license.

  • How can I contribute to DeepResearch?

You can contribute by submitting issues or pull requests on the GitHub repository.

Content

DeepRe - AI駆動の深い調査レポート生成ツール

DeepReは、Google GeminiのAI APIを活用して、指定されたテーマについて深い調査レポートを自動生成するDenoベースのCLIツールです。複数回の反復調査によって質の高い情報を収集し、包括的なレポートを作成します。

特徴

  • 反復的な調査プロセス: 情報の質が十分になるまで調査を繰り返します
  • 自動評価システム: 収集した情報の充実度を自動評価します
  • Gemini API連携: 最新のGemini 2.0モデルを活用した高度な検索と分析
  • 調査計画の自動生成: テーマから最適な調査アプローチを計画します
  • 日本語完全対応: 日本語でのテーマ設定と出力に対応しています
  • Markdown形式のレポート: 結果は整形されたMarkdownとして出力されます

インストール

必要条件

  • Deno ランタイム
  • Google Gemini API キー（GEMINI_API_KEY環境変数として設定するか、実行時に指定）

グローバルインストール

deno task install

使用方法

基本的な使用法

deepre "調査テーマ"

オプション

deepre "調査テーマ" -k "GEMINI_API_KEY" -o "./output" -m "gemini-2.0-pro" -i 15
  • -k, --api-key: Gemini API Key（環境変数GEMINI_API_KEYからも取得可能）
  • -o, --output-dir: 出力ディレクトリ（デフォルト: ./research）
  • -m, --model: 使用するGeminiモデル（デフォルト: gemini-2.0-flash）
  • -i, --iterations: 調査反復回数（デフォルト: 10）

環境変数の設定

# macOS/Linux
export GEMINI_API_KEY="あなたのGemini APIキー"

# Windows (コマンドプロンプト)
set GEMINI_API_KEY=あなたのGemini APIキー

# Windows (PowerShell)
$env:GEMINI_API_KEY="あなたのGemini APIキー"

開発

# 開発モードで実行
deno task deepre

# リント・型チェック・フォーマット・テスト
deno task check-all

# 個別のチェック
deno task lint
deno task check
deno task fmt
deno task test

活用例

  • 学術研究の事前調査
  • 市場動向・競合分析
  • 技術トレンド調査
  • 特定トピックの詳細情報収集

ライセンス

MIT License

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