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FutureSearch MCP Server

FutureSearch MCP Server

本地服务
github.com数据与分析57今天更新

关于 FutureSearch MCP Server

FutureSearch MCP Server 为助手提供未来预测和网络调研任务,包括概率、日期、数值估计及不同决策选项的结果。它还支持按表格行开展研究,并异步检索结果。

主要功能

  1. 01二元、数值、日期和分类预测
  2. 02比较不同决策选项的结果
  3. 03并行多 Agent 调研
  4. 04按 CSV 行执行网络调研
  5. 05浏览和导入参考列表
  6. 06跟踪任务并导出 CSV 结果

适用场景

  1. 01估算未来事件发生的概率或时间
  2. 02比较不同预算下的预测结果
  3. 03调研 CSV 中的公司列表
  4. 04从多个角度开展深入调研

MCP 相关

该 MCP 服务向 MCP 客户端提供预测、决策分析、网络调研、参考列表和任务管理工具。可使用托管的远程服务,也可在本地运行。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"futuresearch-futuresearch": {
"command": "uvx",
"args": [
"futuresearch-mcp"
],
"env": {
"FUTURESEARCH_API_KEY": "<FUTURESEARCH_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令uvx futuresearch-mcp
需要配置的环境变量
FUTURESEARCH_API_KEY密钥API key for the FutureSearch service, found at https://futuresearch.ai/app/api-key

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypifuturesearch-mcp0.27.0

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

FutureSearch MCP 服务

大多数用户无需在本地运行 MCP 服务。请使用托管的远程服务 https://mcp.futuresearch.ai/mcp — 它通过 OAuth 进行身份验证,无需 API 密钥。请参阅设置指南。以下说明适用于需要 API 密钥的自托管或高级使用场景。

FutureSearch 的 MCP(Model Context Protocol)服务:可验证的 AI 预测。FutureSearch 将关于未来的问题转化为概率、日期和数字,其准确性可通过我们在股票、预测市场、公开基准和预测竞赛中的公开记录进行验证(markets.futuresearch.ai、evals.futuresearch.ai)。

此服务可让助手预测:关于未来的问题的概率、日期或数字,以及你或其他人的决策结果。它还可以针对一个问题或表格中的每一行运行网络研究 Agent。

使用托管服务时,可将行作为 data 直接传入,或引用已上传的 artifact_id。通过 stdio 自行运行服务时,工具还接受本地 CSV 文件的绝对路径,并将结果写入你指定的路径。

以一次 MCP 调用来表示一个决策:每个结果占一行,一列用于列出选项,并在 context 中说明预测者无法查到的信息。

{
  "tool": "futuresearch_decision",
  "arguments": {
    "data": [
      {
        "question": "How many sitting parliamentarians will be listed on ControlAI's campaign statement on December 31, 2028?",
        "grant": ["$0 (no grant)", "$250k", "$1M"]
      }
    ],
    "alternatives_field": "grant",
    "forecast_type": "numeric",
    "output_field": "parliamentarians",
    "units": "parliamentarians",
    "context": "We are a family foundation deciding this quarter how much to give ControlAI. The gift would be unrestricted and announced publicly, and no other funder is waiting on our decision."
  }
}

安装

此服务需要 FutureSearch API 密钥。请前往 futuresearch.ai/app/api-key 获取(含 20 美元免费额度)。

Claude Desktop

从 GitHub Releases 页面下载最新的 .mcpb 安装包,并双击以在 Claude Desktop 中安装。设置过程中,系统会提示你输入 FutureSearch API 密钥。安装完成后,你可以在 Claude Desktop 中的 Chat、Cowork 和 Code 里使用 FutureSearch。

Cursor

在打开 cursor 前,在终端 shell 中设置环境变量。之后,你可能需要从 shell 重新打开 cursor。或者,也可以在 cursor 设置中直接写入 API 密钥,而不是使用硬编码的 ${env:FUTURESEARCH_API_KEY}

export FUTURESEARCH_API_KEY=your_key_here
手动配置

可以按照上文所述,在 shell 环境中设置 API 密钥,也可以直接将其写入下方配置。不同 MCP 客户端对环境变量插值的支持可能有所不同。

export FUTURESEARCH_API_KEY=your_key_here

将以下内容添加到 MCP 配置中。如果你已安装 uv:

{
  "mcpServers": {
    "futuresearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["futuresearch-mcp"],
      "env": {
        "FUTURESEARCH_API_KEY": "${FUTURESEARCH_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

或者,使用 pip 安装(最好在 venv 中),并使用 "command": "futuresearch-mcp" 替代 uvx。

工作流

所有操作都遵循异步模式:

  1. 启动 - 调用操作工具(例如 futuresearch_agent)以启动任务。该工具会立即返回任务 ID。
  2. 监控 - 反复调用 futuresearch_progress(task_id) 检查状态。该工具会阻塞约 12 秒,以限制轮询频率。
  3. 获取结果 - 任务完成后,调用 futuresearch_results(task_id, output_path) 将结果保存为 CSV。

可用工具

futuresearch_forecast

预测关于未来的问题。支持五种模式:二元概率、数值百分位数、日期百分位数、分类(为每个列出的结果提供一个概率),以及阈值模式(为每个列出的阈值条件提供一个概率)。

Parameters:
- forecast_type: "binary", "numeric", "date", "categorical", or "thresholded"
- context: (optional) What is true for the whole call: facts about who is deciding and their situation, and any instructions that apply to every row.
- effort_level: (optional) "low" or "high" (default; required for categorical/thresholded)
- output_field: Name of the forecast quantity (required for numeric/date)
- units: Units of the forecast quantity (required for numeric)
- categories_field: Column with each row's outcomes as a JSON array of strings (required for categorical)
- thresholds_field: Column with each row's threshold conditions as a JSON array (required for thresholded)

示例:“美国联邦储备委员会会在 2027 年 7 月之前降息吗?”

futuresearch_decision

预测某项决策的结果:在每个选项下,预测同一个结果,例如“如果我们分别投入 0 美元、30 万美元或 200 万美元,项目会在什么时候上线?”。决策可以由用户本人或其他人作出,例如公司、监管机构或政府。只要“如果”涉及某人作出的决策,就使用此工具,而不要使用带有 condition 的 futuresearch_forecast。

输入需要包含 question(每行一个结果)和一个列出该行选项的列。如果决策由用户本人作出,请将你已了解的用户信息放入 context:用户的规模、预算和时间安排、尝试过的方法,以及如果什么都不做会发生什么。预测器无法自行查询这些信息。

Parameters:
- data: Inline data as a list of row objects
- artifact_id: Alternatively, an artifact ID from a previous upload
- alternatives_field: Name of the column holding each row's alternatives as a JSON array
- forecast_type: "binary" (default), "numeric", or "date": the outcome type forecast under each alternative
- output_field: Name of the quantity being forecast (required for numeric and date)
- units: Units for the outcome (required for numeric)
- context: (optional) What is true for the whole call: facts about who is deciding and their situation, and any instructions that apply to every row.
- intervention: (optional) Intervention assumptions

请提供 data 或 artifact_id,但不能同时提供两者。

示例:本 README 顶部的决策调用。

futuresearch_multi_agent

深度并行研究:为每一行部署一组方向 Agent,分别探索不同角度,然后综合结果。当完整性或深度比每行成本更重要时使用,例如列举“欧洲所有 AI 初创公司”,或者答案需要针对不同来源、地理区域或方法并行调查时。

Parameters:
- task: What to research per row.
- directions: (optional) Up to 6 explicit research angles. Each should be a detailed, self-contained brief, not a short title. Auto-generated from task if omitted.
- response_schema: (optional) Output structure for the synthesized result. Defaults to {"answer": string}.
- effort_level: (optional) "low" (3 agents per row), "medium" (4, default), "high" (2 frontier agents, deeper but slower).
futuresearch_agent

对 CSV 的每一行运行网页研究 Agent。

Parameters:
- task: Natural language description of research task
- input_csv: Absolute path to input CSV
- response_schema: (optional) JSON schema for custom response fields

示例:“查找这家公司最新一轮融资及其领投方”

futuresearch_browse_lists

浏览可用的知名实体参考列表(S&P 500、FTSE 100、国家、大学等)。

Parameters:
- search: (optional) Search term to match list names
- category: (optional) Filter by category (e.g. "Finance", "Geography")
futuresearch_use_list

将参考列表导入会话,并通过 artifact_id 提供给其他 futuresearch 工具使用。

Parameters:
- artifact_id: artifact_id from futuresearch_browse_lists results
futuresearch_upload_data

从 URL 或本地文件上传数据。返回一个供处理工具使用的 artifact_id。

Parameters:
- source: HTTP(S) URL (Google Sheets supported) or local CSV path (stdio mode only)
- session_id / session_name: (optional)
futuresearch_progress

检查正在运行的任务的进度。

Parameters:
- task_id: The task ID returned by an operation tool

调用后会等待约 12 秒再返回状态。请重复调用,直到任务完成。

futuresearch_results

检索并保存已完成任务的结果。

Parameters:
- task_id: The task ID of the completed task
- output_path: Full absolute path to output CSV file (must end in .csv)

只有在 futuresearch_progress 报告状态为 "completed" 后才调用。

futuresearch_cancel

取消正在运行的任务。

Parameters:
- task_id: Task ID to cancel
已弃用的工具

futuresearch_rank、futuresearch_classify、futuresearch_merge 和 futuresearch_dedupe 已弃用,将被移除。目前仍可使用。

开发

cd futuresearch-mcp
uv sync
uv run pytest

用于 MCP registry publishing:

mcp-name: io.github.futuresearch/futuresearch-mcp

许可证

MIT - 参见 LICENSE.txt

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。