はじめに

こんにちは。MCPサーバの構築にドはまりしているザワッチです

Claude Codeの検索機能を代替するために、Deep Search MCPサーバを構築して、実際にClaude Codeから呼び出して使ってみました。

作ったもの

GeminiのLanggraphを使ったDeepSearchプロジェクトを公式が出していたので、そのbackend部分をClaude Codeに解析、理解させるところから始まりました。

ほぼ変えることなく、入出力をFastMCPをかませて、MCPホストが認識できる形に整えたぐらいです。

Pythonで作っています。

https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart/tree/main/backend

完成物は、↓にあげています。

Claude Codeなり、Gemini-CLIなりに解析していただければと思います。

https://github.com/RyotaOzawa0/langgraph-deepsearch-mcp

⚠️Windows wsl環境でのみ動作確認しており、MacOSでは動作確認はしていないです

Claude Codeに接続して実際に使ってみた

Claude Codeに競合であるGemini-CLI,codexについて調査させてみる。

Gemini-CLIの場合

「Gemini-CLIについて使用感含めて深く調査して」と入れると、こんな感じでツール呼び出しが行われる。

内部でガンガン検索と生成を回しているので、結構レスポンスは遅く、大体１分以上はかかる。

長いが、以下のような形で出してくる

Codex CLIの場合

次に、Codex-CLIを徹底的に調査させます。

最初英語のクエリだったからか、英語でめちゃくちゃ出てきた。

ほとんどの文字が、引用部なのでとても見ずらい。。。

ProsとConsでもまとめてくれている

大量のソースをかき集めた様子

日本語に翻訳してもらったところ以下のような形になりました。

✅DeepじゃないQuickな検索も用意しています

おわりに

Limitに気を配れば、かなり使えるのではと思います。(叩きすぎ注意）

Claude CodeやGemini-CLIのカバーしきれない部分をMCPサーバで補えるようにすることが重要な気がします。

という意味でも、MCPサーバのツールをAIエージェントとして呼び出すことでより痒いところに手の届くように今後なっていきそうですね～