[Feature]: Add an opt-in Parallel Search MCP research-to-memory example
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評価
調査の方向性
Read CONTRIBUTING.md's feature/use-case proposal process first, since the issue asks whether an example fits under examples/ before any code is written. The example would call the Parallel Search MCP endpoint at https://search.parallel.ai/mcp over Streamable HTTP, then use EverOS's /api/v2/memory/add, flush, and keyword-search endpoints. Done means a local-only example that runs search, fetch, add, flush and recall end to end against a running server, with failures handled.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Area
use cases
Problem or opportunity
EverOS can retain research across sessions, but this repository has no runnable example connecting web search and page fetching to its memory lifecycle. Users currently have to assemble that workflow themselves.
Proposed solution
Would an opt-in research-to-memory example fit under examples/? Parallel Search MCP provides free web search in Fast mode and page fetching, with no account or API key required.
I would add a small Python example using Streamable HTTP at https://search.parallel.ai/mcp. It would search a topic, fetch a selected source, retain URLs with the excerpts, then use EverOS's existing /api/v2/memory/add, flush, and keyword-search flow to store and recall the research. Dependencies and setup would stay local to the example, preserving runtime defaults and saved configuration.
The example would require a running EverOS server with its extraction model configured. I would cover search/fetch failures and validate the full search-to-memory-to-recall path.
Alternatives considered
Users can configure search and memory separately in an MCP-capable assistant. A runnable example would make the handoff and source provenance explicit without adding web-search dependencies to EverOS core.
Additional context
Following the feature/use-case proposal route in CONTRIBUTING.md.
I work at Parallel.
- 主要言語
- Python
- スター
- 13.3k
- フォーク
- 926
- 平均マージ
- 17時間 14分
- マージ済み PR（30日）
- 40
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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