AI尝鲜：DeerFlow，可以使用MCP的深度研究工具

摘要：简介： DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个社区驱动的深度研究框架，它建立在开源社区的杰出工作基础之上。我们的目标是将语言模型与专业工具（如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行）

简介： DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个社区驱动的深度研究框架，它建立在开源社区的杰出工作基础之上。我们的目标是将语言模型与专业工具（如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行）相结合，同时回馈使这一切成为可能的社区。

DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个社区驱动的深度研究框架，它建立在开源社区的杰出工作基础之上。我们的目标是将语言模型与专业工具（如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行）相结合，同时回馈使这一切成为可能的社区。访问 DeerFlow了解更多详情。使用场景上举例来说，使用使用DeerFlow分析中国的大豆进口情况和使用高德地图MCP，分析对比杭州和北京的大型商场数量。

在DeerFLow中，可以输入任意你想做深入研究的话题，例如，我们想分析2024年中国的大豆进口情况。在对话框中输入：“2024年中国的大豆进口情况”，DeerFLow即可以开始使用搜索引擎搜索相关的数据，并形成研究报告。

（1）在DeerFlow中设置高德地图MCP

快速接入-MCP Server | 高德地图API

{"mcpServers": {"amap-amap-sse": {"url": "https://mcp.amap.com/sse?key=您在高德官网上申请的key"}}}回到deerflow主页，依次点击页面右上角的设置按钮，在弹出的DeerFlow Setting页面中，点击“ec”，再点击“Add Server”，粘贴上一步保存的mcp server内容，点击“Add”