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by aabGit
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Python
Local

自律型Webリサーチエージェント

教育用プロジェクト：1つのPythonエージェントが計画し、Webを検索し、RAGにメモを保存し、レポートを作成し、その後自己批評し、答えが十分になるまでループします。

スタック：Python 3.11+ · LangChain · LangGraph · MCP · Chroma RAG · LangSmith

構築するもの（教室マップ）

部品

ファイル

役割

設定

src/research_agent/config.py

.envを読み込む

LLM層

src/research_agent/llm.py

1つの関数、複数のプロバイダ

ツール

src/research_agent/tools.py

検索＋ページ取得

MCP

src/research_agent/mcp_server.py

MCPプロトコル経由で同じツール

RAG

src/research_agent/rag.py

Chromaにページを記憶

状態

src/research_agent/state.py

グラフのノートブック

ノード

src/research_agent/nodes.py

ステップごとに1つの関数

グラフ

src/research_agent/graph.py

ループを配線

CLI

src/research_agent/cli.py

ターミナルから実行

API

src/research_agent/api.py

FastAPIバックエンド

完全なレッスンはTEACHING.mdを参照してください。

Related MCP server: Local-MCP-server

セットアップ

cd ~/Projects/autonomous-web-research-agent
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
cp .env.example .env

少なくとも1つのLLMキーを.envに配置します（OPENAI_API_KEYがデフォルトのパスです）。検索は無料のDuckDuckGoで動作します。後でTAVILY_API_KEYを追加すると、より高品質な検索が可能になります。LANGCHAIN_API_KEYを追加すると、LangSmithでトレースを確認できます。

リサーチジョブを実行

python -m research_agent.cli "How does MCP differ from a normal LangChain tool?"

バックエンドを実行

python -m research_agent.api
# POST http://127.0.0.1:8001/research  {"question": "..."}

MCPサーバーを実行（Cursor / その他のホスト向け）

python -m research_agent.mcp_server

Cursor MCP設定の例：

{
  "mcpServers": {
    "research-tools": {
      "command": "/Users/YOU/Projects/autonomous-web-research-agent/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "research_agent.mcp_server"]
    }
  }
}

テスト（APIキー不要）

pytest
Install Server
F
license - not found
A
quality
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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Tools

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    Turn a GitHub repo or docs site into agent-ready context: pack it or search it, over MCP.

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