Add an opt-in Parallel Search MCP web-research example
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 48/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-engineering
Línea de trabajo
Start by reading the existing arXiv knowledge-retrieval example and the Parallel Search MCP documentation linked in the issue. Build a standalone example under examples/LLM_Workflows/parallel_research/ with separate dependencies and run instructions. Done means the example searches a topic, selects bounded URLs, fetches excerpts, and formats linked source context; verify execution, response handling, timeouts, service errors, and anonymous setup.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is your feature request related to a problem? Please describe.
Hamilton's knowledge-retrieval example shows how to work with arXiv articles. A companion example could help users gather current web sources and excerpts for a research or RAG pipeline without setting up search credentials.
Describe the solution you'd like
Would a standalone example under examples/LLM_Workflows/parallel_research/ fit here? I'd use Parallel Search MCP with separate Hamilton nodes to search a topic, select a bounded set of URLs, fetch page excerpts, and format context with source links. Anonymous search uses Fast mode and requires no account or API key.
The example would have its own dependencies and run instructions, preserve existing examples and defaults, and require no LLM to retrieve the source material. I'd test the Hamilton execution path, response handling, timeouts and service errors, plus the documented anonymous setup.
Describe alternatives you've considered
The existing arXiv example fits scholarly retrieval. A separate web-research example would cover broader, current sources without changing that workflow or Hamilton's MCP server.
Additional context
I work at Parallel. This proposal was generated by AI using OpenAI Codex.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.6k
- Forks
- 223
- Merge medio
- 14 h
- PR fusionados (30 d)
- 12
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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