项目简介

Deep Analysis MCP 服务器是一款专为人工智能代理设计的后端服务，它遵循Model Context Protocol (MCP) 规范，能够让AI代理与本地文件系统交互，执行深度分析任务。它通过与大型语言模型（如OpenAI的GPT-5-Pro）结合，实现多步骤推理，帮助解决复杂的问题。

主要功能点

深度分析能力： 提供系统性的多步骤推理过程，用于解决复杂问题。
文件操作工具： 允许AI代理读取文件内容、使用类似 'grep' 的功能搜索文件内容、以及使用通配符模式发现文件。
会话连续性： 服务器端自动管理对话状态，支持多轮交互。
多传输协议： 支持标准输入输出 (Stdio)、Server-Sent Events (SSE) 和 HTTP 流式传输，灵活适应不同的客户端连接需求。
详细日志： 提供全面的日志输出，便于调试和监控。

安装步骤

环境准备：
- 确保您的系统已安装 Go 1.25.1 或更高版本。
- 获取您的 OpenAI API Key，并确保其具有访问 'gpt-5-pro' 模型的权限。

构建项目：

克隆仓库到本地。

在项目根目录运行以下命令安装依赖并构建可执行文件：

go mod download
go build -o dist/deep-analysis-mcp .

服务器配置

MCP客户端需要配置以下JSON信息来连接并使用Deep Analysis MCP服务器。以下是一个配置示例，展示了如何在MCP客户端中注册此服务器：

{
  "mcpServers": {
    "deep-analysis": {
      "command": "/path/to/dist/deep-analysis-mcp",
      "args": ["-transport", "stdio"],
      "description": "提供系统性深度分析，支持文件操作，与GPT-5-Pro集成。",
      "capabilities": {
        "tools": [
          {
            "name": "deep-analysis",
            "description": "咨询深度分析AI以解决需要系统性推理的复杂问题。AI可以读取文件、搜索文件内容并使用glob模式发现文件。",
            "parameters": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "task": {
                  "type": "string",
                  "description": "您希望AI分析的具体问题或任务。请明确您需要的分析、审查或指导类型。",
                  "minLength": 1
                },
                "context": {
                  "type": "string",
                  "description": "关于当前情况、您已尝试过的操作、背景信息或有助于提供更好指导的相关细节。"
                },
                "files": {
                  "type": "array",
                  "description": "可选的文件路径列表。这些文件将被自动读取并包含在分析中。",
                  "items": { "type": "string" }
                },
                "conversation_id": {
                  "type": "string",
                  "description": "用于继续特定对话的标识符；省略则开始新对话。"
                },
                "continue": {
                  "type": "boolean",
                  "description": "继续之前的对话 (true) 或开始新对话 (false)。默认值: true",
                  "default": true
                }
              },
              "required": ["task"],
              "additionalProperties": false
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

配置说明：

'"deep-analysis"': 这是您为该MCP服务器在客户端中定义的唯一名称。
'"command"': 请将此值替换为您的 'deep-analysis-mcp' 可执行文件的完整文件路径。例如：'"/home/user/deep-analysis-mcp/dist/deep-analysis-mcp"'。
'"args"': 这是启动服务器所需的命令行参数列表。
- 对于默认的 'stdio' 传输方式，使用 '["-transport", "stdio"]'。
- 如果您希望使用HTTP流式传输，请改为 '["-transport", "http", "-addr", ":8080"]'（端口号 ':8080' 可以根据需要修改）。
- 对于SSE传输方式，请改为 '["-transport", "sse", "-addr", ":8080"]'。
'"description"': 对该MCP服务器功能的简要描述。
'"capabilities.tools"': 描述了此MCP服务器向客户端提供的工具。
- 此服务器提供一个名为 '"deep-analysis"' 的工具，其 'parameters' 字段详细说明了调用该工具时需要提供的参数及其类型和描述。

基本使用方法

设置API Key： 在启动MCP服务器前，请务必将您的OpenAI API Key设置为环境变量：

export OPENAI_API_KEY="sk-your-openai-api-key-here"

启动MCP服务器：
- 根据您选择的传输协议，运行相应的命令。例如，使用HTTP流式传输并监听8080端口：
```
./dist/deep-analysis-mcp -transport http -addr :8080
```
- 如果您的MCP客户端直接启动服务器（如上述 'command' 和 'args' 配置），则无需手动运行此步骤。
通过MCP客户端调用： 配置好您的MCP客户端（例如Amp、Codex、Claude Code）以连接到此服务器。一旦连接成功，您就可以通过客户端调用 'deep-analysis' 工具，并向其传递 'task'、'context' 和 'files' 等参数，以启动深度分析过程。

关键词

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安装步骤

服务器配置

基本使用方法

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