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一、DeerFlow实验概述
简要
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 的官方网站了解更多详情。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。
举例一：使用使用DeerFlow分析中国的大豆进口情况
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。
举例二：
（1）在DeerFlow中设置高德地图MCP
- 进入高德地区API主页，申请高德地图API
- 将下列内容中“您在高德官网上申请的key”，替换成申请到的高德地图API，复制下列内容备用
{ "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”
- 显示如下界面后，代表高德地图MCP已经设置完毕。
（2）使用高德地图MCP做深度研究
- 在对话框中，输入如下问题：杭州、北京分别各自有多少家大型商场？包括但不限于银泰、龙湖天街等这样的商业综合体。使用高德地图。
- 等待几分钟后，完成深度研究，形成研究报告。
二、DeerFlow实验步骤
部署流程
- 访问DeerFlow社区版服务部署链接，按提示填写部署参数：
- 参数填写完成后可以看到对应询价明细，确认参数后点击下一步：确认订单。 确认订单完成后同意服务协议并点击立即创建进入部署阶段。
- 等待部署完成后进入服务实例管理, 在控制台找到DeerFlow服务访问链接。
- 单击链接访问服务。
