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[Feat]: Add a memory-aware web research example with Parallel Search MCP

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Les mainteneurs répondent en général sous 3 jours

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
45/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Plutôt claire
Activité
Active
Stack technique
python
Domaine
ai, backend

Piste de recherche

Start with examples/openai_agent/ and the contribution guide, then review how its agent tool loop uses MemMachine memory tools. Add an optional runnable Python example that combines memory recall with Parallel Search MCP over Streamable HTTP, including dependencies and setup instructions. Done means the example demonstrates searching, fetching a source, and recalling a user preference; the proposal also calls for checking tool dispatch and memory behavior.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Is your feature request related to a problem?

MemMachine’s agent examples show persistent memory, but do not show how to combine that memory with current web research. Users need a runnable example that keeps remembered preferences available while searching the web and reading source pages.

Describe the solution you’d like

Would an optional example alongside examples/openai_agent/ fit here? I’d combine its MemMachine memory tools with Parallel Search MCP over Streamable HTTP at https://search.parallel.ai/mcp. Parallel provides free web search and page fetching without an account or API key; anonymous search uses Fast mode.

The example would declare its dependencies, document setup, and demonstrate searching, fetching a source, and recalling a user preference through the agent’s tool loop. Existing examples and model defaults would stay unchanged. I’d test tool dispatch and memory behavior before proposing a PR. The example would still require a running MemMachine server and credentials for its chosen model.

Describe alternatives you’ve considered

Configure MemMachine and Parallel as separate MCP servers in an existing client. That offers both sets of tools, but does not provide a runnable Python example combining web research with MemMachine’s SDK memory tools.

Additional context

The existing OpenAI Agents example is the proposed starting point. I’m opening this proposal before implementation as requested by the contribution guide.

I work at Parallel.

Langage dominant
Python
Étoiles
3.1k
Forks
217
Merge moyen
2 j 19 h
PR mergées (30 j)
17

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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