Parallel Task MCP
概览
作者提供的说明(英文原文)
An MCP server for deep research or task groups
PopNx MCP 的三大支柱
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
- 用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
- 我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查;尚未扫描代码
- 使用情况i非常新★ –
它能帮你做什么
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
- 连接方式: 在云端运行
- 传输方式: Streamable HTTP
- 分类: 文档、表格与办公
安装
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
安装之前
- 基础检查:1 项中通过 1 项
- 在作者的服务器上运行:你向它提出的内容会经过他们的服务器。
- 注册中心没有列出需要填写的密钥。
你需要
- 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:
- 打开 Settings → Connectors
- 点击 Add custom connector
- 粘贴下面的地址,然后点击 Add
- 如果要求登录,请登录作者的服务
https://task-mcp.parallel.ai/mcp在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http task https://task-mcp.parallel.ai/mcp或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"task": {
"url": "https://task-mcp.parallel.ai/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"task": {
"type": "http",
"url": "https://task-mcp.parallel.ai/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:
- 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
- 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
- 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
- 如果要求登录,请登录作者的服务
https://task-mcp.parallel.ai/mcp菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它能做什么
我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过域名 parallel.ai 验证(注册中心会核实域名所有权)
- … 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- … 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- … 尚未检查
端点有响应
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
- … 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表
与“文档、表格与办公”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 3575 个服务器的 0%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 3575 个服务器的 1% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 3575 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
常见问题
Parallel Task MCP 安全吗?
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码?
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在我的电脑上运行还是在云端?
它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。
它还在维护吗?
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.0)于10个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它?
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。
有什么可以替代它?
同一分类中有:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
替代选择
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Excel MCP Server
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
MCP Server for Excel
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Parallel Task MCP
Deep research and data enrichment from your AI assistant.
Research a question or enrich a small dataset, then retrieve the results without leaving your agent. Parallel hosts the service; you do not need to run this repository to use it.
Task MCP requires a Parallel account and authentication. Unlike the free Search MCP, creating research or enrichment tasks is billable. Review Task API pricing before starting work.
Setup documentation · Get an API key · Task MCP documentation
Manual setup
Choose one connection method for your client. Reuse an existing connection to this endpoint rather than adding it twice.
Claude Code
Run this in the project where you want to use Parallel:
claude mcp add --transport http --scope project parallel-task https://task-mcp.parallel.ai/mcp
Start a new Claude Code session, run /mcp, and complete the Parallel sign-in in your browser when prompted.
Codex
Make your API key available as PARALLEL_API_KEY in the environment that launches Codex, then run:
codex mcp add parallel-task --url https://task-mcp.parallel.ai/mcp \
--bearer-token-env-var PARALLEL_API_KEY
Start a new Codex session and run /mcp to check the connection. The configuration references the environment variable, not the key itself. Do not commit API keys to configuration files or paste them into a conversation. For OAuth instead, see the Codex setup instructions.
Cursor, VS Code, and other clients
Use this server URL with HTTP / Streamable HTTP transport:
https://task-mcp.parallel.ai/mcp
For Cursor, merge this into your MCP configuration:
{
"mcpServers": { "parallel-task": { "url": "https://task-mcp.parallel.ai/mcp" } } }
Complete the Parallel sign-in when prompted. Clients without compatible OAuth support can use a Parallel API key as a Bearer token in the Authorization header; use the client's secure credential settings rather than hardcoding the key in a shared file.
VS Code uses a top-level servers object, not mcpServers. Follow the client-specific setup instructions for its configuration format and authentication options.
Available tools
| Tool | What it does |
|---|---|
createDeepResearch | Starts a research job for a question that needs a detailed, sourced answer. |
createTaskGroup | Starts enrichment jobs for a list of inputs using a common output schema. |
getStatus | Checks whether a run or group is still active. |
getResultMarkdown | Retrieves research or enrichment output as Markdown. |
Verify the connection by checking that these four tools are available. You do not need to start a paid job just to check installation.
Try it
Research a company:
Use
createDeepResearchto research Parallel Web Systems (https://parallel.ai). Write a company brief covering its products, target customers, and publicly announced funding. Cite your sources and flag anything you cannot verify.
Enrich a list of companies:
Use
createTaskGroupto enrich these three companies: Parallel Web Systems (https://parallel.ai), Google (https://google.com), and Apple (https://apple.com). Return one row per company with its official company name, website, headquarters, founding year, and a one-sentence product description. Include source URLs and leave any fields you cannot verify blank.
Research and enrichment run asynchronously:
- Start the job once and keep its run or group ID.
- Use
getStatusto check progress while continuing other work. - Once complete, use
getResultMarkdownto retrieve and analyze the output.
If your client does not continue automatically, ask it to check the existing job in a follow-up message. Do not create another job just to check progress. See the workflow guide for more examples.
Troubleshooting
- Tools are missing: start a new agent session, check the MCP connection list, and confirm the URL is
https://task-mcp.parallel.ai/mcp. - Authentication fails: complete browser sign-in, or check that your client can access a valid API key. For the Codex command above,
PARALLEL_API_KEYmust be present in the environment that launches Codex. - Insufficient credits / HTTP 402: check your balance at platform.parallel.ai before starting another task.
- No results yet: check the existing ID with
getStatus; starting a job does not wait for completion. - Still stuck: see the troubleshooting guide or open an issue. Include your client, version, and error message, but leave out credentials and private task inputs or outputs.
Privacy, support, and security
Task inputs are sent to Parallel to run the requested research or enrichment. Hosted service usage is governed by the Customer Terms and Privacy Policy.
For product support, contact support@parallel.ai.
Running the proxy locally
From a checkout of this repository, with Node.js and npm available:
- Run
npm install. - Run
npx wrangler devand leave it running. - In another terminal, run
npx @modelcontextprotocol/inspector. - Connect the Inspector to
http://localhost:8787/mcpusing Streamable HTTP.
The local proxy still calls the hosted service. Authentication and task charges still apply; this is not an offline task runner.