Parallel Task Mcp

Parallel Task MCP

AI アシスタントで、詳細なリサーチとデータのエンリッチメントを。

質問を調査したり、小規模なデータセットをエンリッチメントしたりして、エージェントから離れることなく結果を取得できます。サービスは Parallel がホストするため、利用するためにこのリポジトリを実行する必要はありません。

Task MCP の利用には Parallel アカウントと認証が必要です。無料の Search MCP とは異なり、リサーチタスクやエンリッチメントタスクの作成には料金が発生します。作業を開始する前に、Task API の料金をご確認ください。

セットアップドキュメント · API キーを取得 · Task MCP ドキュメント

手動セットアップ

クライアントで使用する接続方法を 1 つ選択してください。このエンドポイントへの既存の接続がある場合は、重複して追加せずに再利用してください。

Claude Code

Parallel を使いたいプロジェクトで、次を実行します。

claude mcp add --transport http --scope project parallel-task https://task-mcp.parallel.ai/mcp

新しい Claude Code セッションを開始し、/mcp を実行します。プロンプトが表示されたら、ブラウザーで Parallel へのサインインを完了してください。

Codex

Codex を起動する環境で、API キーを PARALLEL_API_KEY として利用できるようにしてから、次を実行します。

codex mcp add parallel-task --url https://task-mcp.parallel.ai/mcp \
  --bearer-token-env-var PARALLEL_API_KEY

新しい Codex セッションを開始し、/mcp を実行して接続を確認します。設定で参照するのは環境変数であり、キーそのものではありません。API キーを設定ファイルにコミットしたり、会話に貼り付けたりしないでください。代わりに OAuth を使う場合は、Codex のセットアップ手順をご覧ください。

Cursor、VS Code、その他のクライアント

HTTP / Streamable HTTP トランスポートで、このサーバー URL を使用します。

https://task-mcp.parallel.ai/mcp

Cursor の場合は、これを MCP 設定に統合します。

{
  "mcpServers": {
    "parallel-task": {
      "url": "https://task-mcp.parallel.ai/mcp"
    }
  }
}

プロンプトが表示されたら、Parallel へのサインインを完了してください。互換性のある OAuth に対応していないクライアントでは、Parallel API キーを Authorization ヘッダーの Bearer トークンとして使用できます。共有ファイルにキーを直接記述するのではなく、クライアントの安全な認証情報設定を使用してください。

VS Code では、mcpServers ではなくトップレベルの servers オブジェクトを使用します。設定形式と認証オプションについては、クライアント別のセットアップ手順に従ってください。

利用可能なツール

ツール	機能
createDeepResearch	詳細で出典付きの回答が必要な質問について、リサーチジョブを開始します。
createTaskGroup	共通の出力スキーマを使って、入力リストに対するエンリッチメントジョブを開始します。
getStatus	実行またはグループがまだ処理中かどうかを確認します。
getResultMarkdown	リサーチまたはエンリッチメントの出力を Markdown 形式で取得します。

これら 4 つのツールが利用可能であることを確認して、接続を検証してください。インストールの確認だけであれば、有料ジョブを開始する必要はありません。

試してみる

企業を調査する：

createDeepResearch を使って、Parallel Web Systems（https://parallel.ai）を調査します。製品、対象顧客、公表されている資金調達について、出典を引用した企業概要を作成してください。確認できない情報には、その旨を明記してください。

企業リストをエンリッチする：

createTaskGroup を使って、次の3社をエンリッチします：Parallel Web Systems（https://parallel.ai）、Google（https://google.com）、Apple（https://apple.com）。各社について1行ずつ、正式な会社名、ウェブサイト、本社所在地、創業年、製品の説明を1文でまとめてください。出典 URL を記載し、確認できない項目は空欄にしてください。

調査とエンリッチメントは非同期で実行されます：

1. ジョブを1回だけ開始し、その実行 ID またはグループ ID を保持します。
2. 他の作業を続けながら、getStatus を使って進行状況を確認します。
3. 完了したら、getResultMarkdown を使って出力を取得し、分析します。

クライアントが自動で処理を続行しない場合は、既存のジョブを確認するよう、後続のメッセージで依頼してください。進行状況を確認するためだけに別のジョブを作成しないでください。詳細な例については、ワークフローガイドを参照してください。

トラブルシューティング

• ツールが表示されない場合： 新しいエージェントセッションを開始し、MCP 接続リストを確認して、URL が https://task-mcp.parallel.ai/mcp であることを確かめてください。
• 認証に失敗する場合： ブラウザーでのサインインを完了するか、クライアントが有効な API キーにアクセスできることを確認してください。上記の Codex コマンドを使う場合、Codex の起動時に使用される環境に PARALLEL_API_KEY が設定されている必要があります。
• クレジット不足 / HTTP 402： 次のタスクを開始する前に、platform.parallel.ai で残高を確認してください。
• まだ結果がない場合： 既存の ID を getStatus で確認してください。ジョブを開始しても、完了まで待機するわけではありません。
• それでも解決しない場合： トラブルシューティングガイドを確認するか、イシューを作成してください。クライアント、バージョン、エラーメッセージを記載し、認証情報や非公開のタスク入力・出力は含めないでください。

プライバシー、サポート、セキュリティ

タスクの入力は、依頼された調査またはエンリッチメントを実行するために Parallel に送信されます。ホステッドサービスの利用には、顧客規約とプライバシーポリシーが適用されます。

製品のサポートについては、[email protected]までお問い合わせください。

プロキシをローカルで実行する

このリポジトリをチェックアウトし、Node.js と npm を利用できる状態にして、次の手順を実行します：

1. npm install を実行します。
2. npx wrangler dev を実行し、そのまま起動しておきます。
3. 別のターミナルで npx @modelcontextprotocol/inspector を実行します。
4. Streamable HTTP を使って、Inspector を http://localhost:8787/mcp に接続します。

ローカルプロキシも引き続きホステッドサービスを呼び出します。認証とタスク料金は引き続き適用されます。これはオフラインのタスクランナーではありません。