可本地运行的 AI 深度研究助手，支持多 LLM、20+ 研究策略、多搜索引擎与 212K+ 学术来源自动评分，生成带引用的 PDF/Markdown 研究报告，提供 CLI、Web、REST API 及 MCP Server 多种交互方式。
Local Deep Research 是一个功能完备的本地化深度研究平台。它提供从 30 秒快速摘要到完整报告生成的四级研究模式，内置 20+ 策略（含 langgraph-agent 自主 Agent 模式）。搜索层面整合 arXiv、PubMed、Semantic Scholar、Wikipedia 等免费学术来源，以及 Tavily、Google、Brave 等付费引擎，同时支持通过 LangChain Retriever 接入 FAISS、Chroma、Pinecone、Weaviate、Elasticsearch 等向量数据库实现企业知识库联合检索。其 Journal Quality System 基于 OpenAlex、DOAJ、Stop Predatory Journals 三大数据集对学术来源进行自动化质量评分。后端采用 Flask + SQLAlchemy + SQLCipher（AES-256 加密，per-user 隔离），前端基于 Vite 构建，通过 WebSocket 实时推送研究进度。内容提取管线覆盖 crawl4ai、trafilatura、playwright、pdfplumber 等多引擎。安全方面实施了 Cosign 镜像签名、SLSA provenance、SBOM、Semgrep SAST、XXE 防护与 HTML 净化。部署支持 Docker Compose（含 GPU 加速配置）、pip 安装及全栈 Docker 单命令启动。除 CLI 和 Web 界面外，还提供 REST API 和 MCP Server（STDIO 协议，供 Claude Desktop / Claude Code 调用），并支持新闻主题订阅与定时 AI 摘要。工程实践上使用 PDM 构建、pytest + hypothesis + mypy 保障质量。