mcpField
E
exa-web-search-free

exa-web-search-free

github.com/pedronauck生産性646269 回インストール1 週間前に更新
リポジトリ

exa-web-search-free について

API キー不要で、Exa を使ってウェブ、コード、企業情報を検索するスキルです。mcporter 経由で利用し、最新情報の確認やコード・企業の調査に役立ちます。

主な機能

  1. 01ウェブページ・ニュース・事実の検索
  2. 02コード例とドキュメントの検索
  3. 03企業情報とニュースの取得
  4. 04高度な検索ツールの任意有効化

活用シーン

  1. 01ウェブで最新情報を調べる
  2. 02API やフレームワークのコード例を探す
  3. 03企業情報を調査する
  4. 04ドメインや日付で検索を絞り込む

MCP 対応

mcporter を介して Exa MCP サーバーに接続し、検索ツールを呼び出します。設定 URL により追加の高度なツールを有効にできます。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/pedronauck/skills --skill exa-web-search-free

インストール後、Claude Code で/exa-web-search-freeを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル.clawhub/origin.jsonreferences/examples.md

詳細

Exa Web Search（無料）

ウェブ、コード、企業調査のためのニューラル検索です。API キーは不要です。

セットアップ

mcporter が設定されていることを確認します。

mcporter list exa

一覧にない場合：

mcporter config add exa https://mcp.exa.ai/mcp

コアツール

web_search_exa

最新情報、ニュース、事実をウェブで検索します。

mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "latest AI news 2026", numResults: 5)'

パラメーター：

  • query - 検索クエリ
  • numResults（任意、デフォルト：8）
  • type（任意）- "auto"、"fast"、または "deep"
get_code_context_exa

GitHub、Stack Overflow からコード例やドキュメントを検索します。

mcporter call 'exa.get_code_context_exa(query: "React hooks examples", tokensNum: 3000)'

パラメーター：

  • query - コード／API の検索クエリ
  • tokensNum（任意、デフォルト：5000）- 範囲：1000～50000
company_research_exa

企業のビジネス情報やニュースを調査します。

mcporter call 'exa.company_research_exa(companyName: "Anthropic", numResults: 3)'

パラメーター：

  • companyName - 企業名
  • numResults（任意、デフォルト：5）

高度なツール（任意）

設定 URL を更新すると、6 つの追加ツールを利用できます。

  • web_search_advanced_exa - ドメイン／日付フィルター
  • deep_search_exa - クエリの拡張
  • crawling_exa - ページ全体の抽出
  • people_search_exa - プロフェッショナルのプロフィール検索
  • deep_researcher_start/check - AI 調査エージェント

すべてのツールを有効にする：

mcporter config add exa-full "https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,web_search_advanced_exa,get_code_context_exa,deep_search_exa,crawling_exa,company_research_exa,people_search_exa,deep_researcher_start,deep_researcher_check"

# Then use:
mcporter call 'exa-full.deep_search_exa(query: "AI safety research")'

ヒント

  • ウェブ：すばやく検索するには type: "fast"、徹底的に調査するには "deep" を使用します
  • コード：対象を絞るには tokensNum を小さく（1000～2000）、幅広く検索するには大きく（5000 以上）します
  • さらに詳しいパターンについては、examples.md をご覧ください

リソース

コメント

Markdown 対応