Parallel Task Mcp

Parallel Task MCP

在 AI 助手中进行深度研究和数据丰富。

研究一个问题或丰富一小组数据，然后直接在 Agent 中获取结果。Parallel 托管此服务；使用时无需运行此仓库。

Task MCP 需要 Parallel 账户并进行身份验证。与免费的 Search MCP 不同，创建研究或数据丰富任务需要付费。开始工作前，请查看 Task API 定价。

安装文档 · 获取 API 密钥 · Task MCP 文档

手动设置

为客户端选择一种连接方式。请复用到此端点的现有连接，不要重复添加。

Claude Code

在要使用 Parallel 的项目中运行：

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

启动新的 Claude Code 会话，运行 /mcp，并在收到提示时在浏览器中完成 Parallel 登录。

Codex

在启动 Codex 的环境中将 API 密钥设置为 PARALLEL_API_KEY，然后运行：

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

启动新的 Codex 会话并运行 /mcp，检查连接。配置引用的是环境变量，而不是密钥本身。不要将 API 密钥提交到配置文件中，也不要将其粘贴到对话中。如需使用 OAuth，请参阅 Codex 设置说明。

Cursor、VS Code 和其他客户端

使用此服务 URL，并采用 HTTP / Streamable HTTP 传输：

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

对于 Cursor，请将以下内容合并到 MCP 配置中：

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

收到提示时，请完成 Parallel 登录。不支持兼容 OAuth 的客户端可以在 Authorization 标头中使用 Parallel API 密钥作为 Bearer 令牌；请使用客户端的安全凭据设置，而不要将密钥硬编码到共享文件中。

VS Code 使用顶层 servers 对象，而非 mcpServers。请按照客户端专属设置说明了解其配置格式和身份验证选项。

可用工具

工具	功能
createDeepResearch	为需要详细且附有来源答案的问题启动研究任务。
createTaskGroup	使用通用输出架构，为一组输入启动数据丰富任务。
getStatus	检查运行或任务组是否仍处于活动状态。
getResultMarkdown	以 Markdown 格式获取研究或数据丰富结果。

检查这四个工具是否可用，以验证连接。仅检查安装情况无需启动付费任务。

试用

研究一家公司：

使用 createDeepResearch 研究 Parallel Web Systems（https://parallel.ai）。撰写一份公司简介，介绍其产品、目标客户和公开宣布的融资情况。引用来源，并标明无法核实的信息。

丰富公司列表：

使用 createTaskGroup 丰富以下三家公司的信息：Parallel Web Systems（https://parallel.ai）、Google（https://google.com）和 Apple（https://apple.com）。每家公司返回一行，包含其官方公司名称、网站、总部所在地、成立年份和一句话产品描述。附上来源 URL；无法核实的字段留空。

研究和信息丰富任务会异步运行：

1. 启动一次任务，并记下其运行 ID 或组 ID。
2. 使用 getStatus 检查进度，同时继续处理其他工作。
3. 完成后，使用 getResultMarkdown 获取并分析输出。

如果你的客户端不会自动继续，请在后续消息中让它检查现有任务。不要仅为检查进度而创建另一个任务。更多示例请参阅工作流指南。

故障排除

• 缺少工具： 启动新的 Agent 会话，检查 MCP 连接列表，并确认 URL 为 https://task-mcp.parallel.ai/mcp。
• 身份验证失败： 完成浏览器登录，或检查客户端能否访问有效的 API 密钥。对于上方的 Codex 命令，启动 Codex 的环境中必须存在 PARALLEL_API_KEY。
• 积分不足 / HTTP 402： 启动另一个任务前，请在 platform.parallel.ai 查看余额。
• 尚无结果： 使用 getStatus 检查现有 ID；启动任务不会等待任务完成。
• 仍然卡住： 请参阅故障排除指南或提交问题。请提供客户端、版本和错误消息，但不要提供凭据以及私有任务输入或输出。

隐私、支持与安全

任务输入会发送给 Parallel，以执行所请求的研究或信息丰富任务。托管服务的使用受客户条款和隐私政策约束。

如需产品支持，请联系 [email protected]。

在本地运行代理

在本仓库的检出目录中，确保 Node.js 和 npm 可用，然后：

1. 运行 npm install。
2. 运行 npx wrangler dev 并让其持续运行。
3. 在另一个终端中，运行 npx @modelcontextprotocol/inspector。
4. 使用 Streamable HTTP 将 Inspector 连接到 http://localhost:8787/mcp。

本地代理仍会调用托管服务。身份验证和任务费用仍然适用；这不是离线任务运行器。