Agentic Research

Agentic Research wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: agentic-research-engine, Version 0.1.3. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx agentic-research-engine; der Eintrag nennt agentic-research-mcp als Laufzeitumgebung. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: OPENAI_BASE_URL, OPENAI_API_KEY (geheim), MODEL_SYNTHESIZER, MODEL_PLANNER, EMBED_MODEL, SEARXNG_URL, LOCAL_CORPUS_PATH, ENABLE_RERANK und ENABLE_FETCH; legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "agentic-research": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentic-research-engine"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_BASE_URL": "<wert>",
        "OPENAI_API_KEY": "<geheim>",
        "MODEL_SYNTHESIZER": "<wert>",
        "MODEL_PLANNER": "<wert>",
        "EMBED_MODEL": "<wert>",
        "SEARXNG_URL": "<wert>",
        "LOCAL_CORPUS_PATH": "<wert>",
        "ENABLE_RERANK": "<wert>",
        "ENABLE_FETCH": "<wert>"
      }
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden