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Python
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자율 웹 리서치 에이전트

교육용 프로젝트: 계획을 세우고, 웹을 검색하고, RAG에 노트를 저장하고, 보고서를 작성한 다음, 스스로 비판하고 답변이 충분히 좋아질 때까지 반복하는 하나의 Python 에이전트입니다.

스택: Python 3.11+ · LangChain · LangGraph · MCP · Chroma RAG · LangSmith

구축할 내용 (수업 지도)

구성 요소

파일

역할

Config

src/research_agent/config.py

.env 파일을 읽습니다.

LLM layer

src/research_agent/llm.py

하나의 함수, 여러 제공자

Tools

src/research_agent/tools.py

검색 + 페이지 가져오기

MCP

src/research_agent/mcp_server.py

MCP 프로토콜을 통한 동일한 도구

RAG

src/research_agent/rag.py

Chroma에 페이지 기억

State

src/research_agent/state.py

그래프의 노트북

Nodes

src/research_agent/nodes.py

단계별 하나의 함수

Graph

src/research_agent/graph.py

루프를 연결합니다

CLI

src/research_agent/cli.py

터미널에서 실행

API

src/research_agent/api.py

FastAPI 백엔드

전체 수업은 TEACHING.md를 참조하세요.

Related MCP server: Local-MCP-server

설정

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

.env 파일에 최소 하나의 LLM 키를 넣으세요 (OPENAI_API_KEY가 기본 경로입니다). 검색은 무료 DuckDuckGo로 작동합니다. 더 높은 품질의 검색을 원한다면 나중에 TAVILY_API_KEY를 추가하세요. LangSmith에서 추적을 보려면 LANGCHAIN_API_KEY를 추가하세요.

리서치 작업 실행

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

백엔드 실행

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

MCP 서버 실행 (Cursor / 다른 호스트용)

python -m research_agent.mcp_server

예시 Cursor MCP 설정:

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

테스트 (API 키 불필요)

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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Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Tools

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  • Jina Reader

    Jina AI Reader/Search MCP — turn any URL into clean LLM-ready markdown, plus web search.

  • Dewey

    Agentic search over your Dewey document collections from any MCP-compatible client.

  • ctx

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

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