Agentic Research

Agentic Research se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: agentic-research-engine, versión 0.1.3. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx agentic-research-engine; la entrada indica agentic-research-mcp como entorno de ejecución. Lee estas variables de entorno: OPENAI_BASE_URL, OPENAI_API_KEY (secreto), MODEL_SYNTHESIZER, MODEL_PLANNER, EMBED_MODEL, SEARXNG_URL, LOCAL_CORPUS_PATH, ENABLE_RERANK y ENABLE_FETCH; hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

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

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar