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
- 01二元、数值、日期和分类预测
- 02比较不同决策选项的结果
- 03并行多 Agent 调研
- 04按 CSV 行执行网络调研
- 05浏览和导入参考列表
- 06跟踪任务并导出 CSV 结果
适用场景
- 01估算未来事件发生的概率或时间
- 02比较不同预算下的预测结果
- 03调研 CSV 中的公司列表
- 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。
工具
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:
- 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。 - 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。 - 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
评论
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。