Add an opt-in Parallel Search MCP web-research example
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 48/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data-engineering
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 2.6k
- Fork
- 223
- Merge medio
- 14h
- PR unite (30g)
- 12
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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