Exa Search

affaan-m/ECC/docs/ja-JP/skills/exa-search

作者 affaan-mef648e01899ba3e8dc6371642deaaf64b4477775無授權條款275K 個星標收錄於 2026年10月9日更新於 2026年10月9日儲存庫4 天前更新

Exa MCPによるウェブ、コード、企業調査のためのニューラル検索。ユーザーがウェブ検索、コード例、企業情報、人物検索、またはExaのニューラル検索エンジンを使ったAI駆動の詳細調査を必要とする場合に使用します。

AI 產生的概覽

透過 Exa MCP 伺服器進行網頁、程式碼、企業與人物的神經搜尋。

功能
此技能指示代理透過 Exa MCP 伺服器執行神經搜尋,用於取得最新網頁資訊、程式碼範例與 API 文件、企業或競爭對手調查,以及專家與人物查找。它說明了兩個工具 web_search_exa 與 get_code_context_exa 及其參數,例如 query、numResults、type、livecrawl、category 和 tokensNum。它也提供使用模式與技巧,例如以搜尋運算子與權杖數量限制來縮小結果範圍。
適用情境
當使用者需要最新網頁資訊或新聞、程式碼範例或 API 參考、企業或市場背景調查,或專家資料時使用。它也適合開發任務的背景調查,以及以搜尋、查找、尋找等措辭提出的請求。
執行需求
需要設定 Exa MCP 伺服器並提供從 exa.ai 取得的 Exa API 金鑰,同時需要網路存取。此技能不含指令碼,僅為說明文件。

Exa検索

変化が早いスキル。 Exa MCPのツール名、パラメーター、アカウント制限は変更される可能性があります。特定の検索モード、カテゴリー、またはライブクロール動作に依存する前に、公開されているツール一覧と最新のExaドキュメントを確認してください。

Exa MCPサーバーを通じたウェブコンテンツ、コード、企業、人物のニューラル検索。

アクティベートするタイミング

  • ユーザーが最新のウェブ情報やニュースを必要としている場合
  • コード例、APIドキュメント、または技術的な参考資料を検索する場合
  • 企業、競合他社、または市場プレイヤーを調査する場合
  • あるドメインの専門家プロフィールや人物を検索する場合
  • 開発タスクのバックグラウンドリサーチを行う場合
  • ユーザーが「search for」「look up」「find」「what's the latest on」と言う場合

MCP要件

Exa MCPサーバーを設定する必要があります。~/.claude.jsonに追加してください:

json
"exa-web-search": {  "command": "npx",  "args": ["-y", "exa-mcp-server"],  "env": { "EXA_API_KEY": "YOUR_EXA_API_KEY_HERE" }}

APIキーはexa.aiで取得してください。 このリポジトリの現在のExa設定は、公開されているツール一覧を文書化しています: web_search_exa と get_code_context_exa。 Exaサーバーが追加のツールを公開している場合は、ドキュメントやプロンプトで依存する前に正確な名前を確認してください。

コアツール

web_search_exa

最新情報、ニュース、または事実のための一般的なウェブ検索。

web_search_exa(query: "latest AI developments 2026", numResults: 5)

パラメーター:

パラメーター型デフォルト備考
querystring必須検索クエリ
numResultsnumber8結果数
typestringauto検索モード
livecrawlstringfallback必要に応じてライブクロールを優先
categorystringなしcompany や research paper などのオプションフォーカス

get_code_context_exa

GitHub、Stack Overflow、ドキュメントサイトからコード例とドキュメントを検索。

get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)

パラメーター:

パラメーター型デフォルト備考
querystring必須コードまたはAPI検索クエリ
tokensNumnumber5000コンテンツのトークン数(1000-50000)

使用パターン

クイック検索

web_search_exa(query: "Node.js 22 new features", numResults: 3)

コード調査

get_code_context_exa(query: "Rust error handling patterns Result type", tokensNum: 3000)

企業・人物調査

web_search_exa(query: "Vercel funding valuation 2026", numResults: 3, category: "company")web_search_exa(query: "site:linkedin.com/in AI safety researchers Anthropic", numResults: 5)

技術的な詳細調査

web_search_exa(query: "WebAssembly component model status and adoption", numResults: 5)get_code_context_exa(query: "WebAssembly component model examples", tokensNum: 4000)

ヒント

  • 最新情報、企業検索、幅広い発見にはweb_search_exaを使用する
  • site:、引用フレーズ、intitle:などの検索オペレーターを使用して結果を絞り込む
  • 絞り込まれたコードスニペットには低いtokensNum(1000-2000)、包括的なコンテキストには高い値(5000+)を使用する
  • 一般的なウェブページではなくAPIの使用方法やコード例が必要な場合はget_code_context_exaを使用する

関連スキル

  • deep-research — firecrawl + exaを組み合わせた完全な調査ワークフロー
  • market-research — 意思決定フレームワークを含むビジネス指向の調査

來源與署名

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