Multi Agent Research POC
M

Multi Agent Research POC

一个基于Ollama和BraveSearch的本地多智能体研究系统,支持工具调用和协作,适用于AI研究任务。
2分
5.4K

What is MCP Server?

MCP Server is a research assistant system that allows AI agents to collaborate on gathering and summarizing web information. It combines local AI processing with live web search capabilities.

How to use MCP Server?

The system works by having specialized agents (Searcher and Synthesizer) collaborate - one finds information and the other summarizes it. You just need to provide your research question.

Use Cases

Ideal for market research, academic studies, competitive analysis, and any scenario requiring synthesized web information.

Key Features

Local AI Processing
Uses Ollama to run language models locally for privacy and cost efficiency
Brave Search Integration
Access to comprehensive web search results through Brave's API or MCP plugin
Multi-Agent Collaboration
Specialized agents work together to research and synthesize information
Advantages
Privacy-focused local processing
No vendor lock-in with open architecture
Combines best of local AI and web search
Limitations
Requires local setup of Ollama
Brave API has usage limits
Currently text-only output

Getting Started

Install Dependencies
Install required Python packages
Set Up Environment
Add your Brave API key to .env file
Run Ollama
Start your local LLM server
Start the System
Launch the research assistant

Example Use Cases

Market Research
Finding emerging startups in a specific sector
Technical Comparison
Comparing different technology approaches

Frequently Asked Questions

Do I need programming skills to use this?
How is this different from ChatGPT?
Can I use other search providers?

Additional Resources

Ollama Documentation
Guide to setting up local LLMs
Brave Search API
Information about Brave's search API
Example GitHub Repository
Complete project code

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

P
Praisonai
PraisonAI是一个生产就绪的多AI智能体框架,具有自反思功能,旨在创建AI智能体来自动化解决从简单任务到复杂挑战的各种问题。它通过将PraisonAI智能体、AG2和CrewAI集成到一个低代码解决方案中,简化了多智能体LLM系统的构建和管理,强调简单性、定制化和有效的人机协作。
Python
6.2K
5分
H
Haiku.rag
Haiku RAG是一个基于LanceDB、Pydantic AI和Docling构建的智能检索增强生成系统,支持混合搜索、重排序、问答代理、多代理研究流程,并提供本地优先的文档处理和MCP服务器集成。
Python
6.0K
5分
C
Claude Context
Claude Context是一个MCP插件,通过语义代码搜索为AI编程助手提供整个代码库的深度上下文,支持多种嵌入模型和向量数据库,实现高效代码检索。
TypeScript
13.9K
5分
M
Maverick MCP
MaverickMCP是一个基于FastMCP 2.0的个人股票分析服务器,为Claude Desktop等MCP客户端提供专业级的金融数据分析、技术指标计算和投资组合优化工具。它预置了520只标普500股票数据,支持多种技术分析策略和并行处理,无需复杂认证即可本地运行。
Python
9.1K
4分
A
Acemcp
Acemcp是一个代码库索引和语义搜索的MCP服务器,支持自动增量索引、多编码文件处理、.gitignore集成和Web管理界面,帮助开发者快速搜索和理解代码上下文。
Python
14.5K
5分
K
Klavis
Klavis AI是一个开源项目,提供在Slack、Discord和Web平台上简单易用的MCP(模型上下文协议)服务,包括报告生成、YouTube工具、文档转换等多种功能,支持非技术用户和开发者使用AI工作流。
TypeScript
17.7K
5分
M
MCP
微软官方MCP服务器,为AI助手提供最新微软技术文档的搜索和获取功能
13.2K
5分
S
Scrapling
Scrapling是一个自适应网页抓取库,能自动学习网站变化并重新定位元素,支持多种抓取方式和AI集成,提供高性能解析和开发者友好体验。
Python
11.9K
5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
75.1K
4.3分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
133.4K
5分
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
67.8K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
29.4K
4.8分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
57.4K
4.8分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
46.2K
4.5分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
95.3K
4.7分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
50.5K
5分
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