local-deep-research

环境要求

• 已安装 Docker 的 Linux 环境（README 的 Docker 方式面向 Linux）
• Python 环境与 pip（使用 pip 安装或 CLI 时）
• 本地推理后端：Ollama（README 示例模型 gpt-oss:20b）
• 可用端口：11434（Ollama）、8080（SearXNG）

安装与启动步骤

1. 1启动 Ollama 容器

   拉取并后台运行 Ollama 镜像，把容器 11434 端口映射到宿主机同端口，容器名为 ollama。

   docker run -d -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

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2. 2拉取本地模型

   在已运行的 ollama 容器内下载 README 示例模型 gpt-oss:20b，下载耗时取决于网络与磁盘。

   docker exec ollama ollama pull gpt-oss:20b

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3. 3启动 SearXNG 检索

   后台运行 SearXNG 容器，映射 8080 端口，作为默认网页检索来源。

   docker run -d -p 8080:8080 --name searxng searxng/searxng

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4. 4启动研究主程序

   README 此步命令被截断，请按 docs/SearXNG-Setup.md 的说明自行启动，并把 SearXNG 地址标记为运营方批准。

5. 5pip 方式安装

   不使用容器时，可用 pip 安装带 MCP 扩展的包，安装后得到 ldr-mcp 命令。

   pip install "local-deep-research[mcp]"

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6. 6配置 MCP 客户端

   在 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置中声明 ldr-mcp 命令，用 env 传入 LDR_* 变量选择模型后端。

7. 7运行基准验证

   用内置 CLI 跑 SimpleQA 基准的少量样例，确认检索、推理、报告链路可用。

   python -m local_deep_research.benchmarks.cli.benchmark_commands simpleqa --examples 50

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关键配置

如何确认成功

Ollama 的 11434 与 SearXNG 的 8080 端口可访问，且 ldr-mcp 或 benchmark CLI 能正常执行并返回结果。

常见问题

注意事项

• README 中 Local Deep Research 容器启动命令被截断，不要臆造参数，务必参照仓库 docs 目录补全。
• SearXNG 等私有或 localhost 引擎地址默认会被阻止，需按文档把该地址标记为运营方批准。
• API 密钥用占位示例值，不要写入版本库或公开分享。
• 项目声明模型与检索结果可留在本机并支持加密存储，敏感资料请按需开启。