Add keyless Parallel Search MCP to the Deep Researcher example
I maintainer di solito rispondono entro 4 giorni
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
Start from the web_research action in the Deep Researcher example, where the Tavily search call and provider choice live, and from the UI's environment check for the Tavily key. The keyless Parallel Search MCP would be a second provider behind that action, with existing Tavily keys and explicit provider choices left unchanged. Done means the research graph runs from search through summarization with each provider, Tavily routing is preserved, and timeout and rate-limit errors surface rather than silently switching providers. Scope and provider design are still open for maintainers, so confirm the approach before writing code.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Is your feature request related to a problem? Please describe.
The Deep Researcher example requires a Tavily API key before its research loop can search the web, including through the UI demo.
Describe the solution you'd like
Add Parallel Search MCP to the existing web_research action. Fresh setups without a Tavily key could use free, keyless search over HTTP, powered by Fast mode. Keep existing Tavily keys and explicit provider choices working. Adapt results to the current source formatting and summarization steps, and update the UI’s environment check. Anonymous access has lower rate limits; surface errors without silently switching providers.
Describe alternatives you've considered
Keep Tavily as the only provider, or connect an MCP client inside a Burr action as discussed in #547. Extending the maintained research loop would give that pattern a concrete user path.
Additional context
Would this scope fit the example? Proposed validation would exercise the research graph through search into summarization, preserve Tavily routing, and check timeout and rate-limit handling.
I work at Parallel.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.6k
- Fork
- 208
- Merge medio
- 8g 9h
- PR unite (30g)
- 26
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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