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Linkup Search

Linkup はエージェント向けのウェブ検索 API です。自然言語の指示を検索アクション（ウェブ検索、スクレイピング、LinkedIn など）に変換し、正確で出典が明記されたリアルタイムの結果を返します。

Linkup へのクエリは、回答するための質問ではなく、検索システムへの指示です。何をどこから見つけるかを最適化してから、自分で情報を統合してください。

呼び出し方法

• linkup-search MCP ツールを利用できる場合は、それを使用します。自然言語のクエリと depth を渡してください。
• それ以外の場合、または構造化 JSON 出力、ドメインフィルター（includeDomains／excludeDomains）、日付フィルター（fromDate／toDate）が必要な場合は、REST Search API を直接呼び出します。LINKUP_API_KEY が必要です。

curl -sS -X POST "https://api.linkup.so/v1/search" \
  -H "Authorization: Bearer $LINKUP_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"q":"...","depth":"standard","outputType":"searchResults"}'

データ要求をもとに判断する（q を書く前に）

次の3つの質問に順番に答えます。それぞれの回答で条件を絞り込み、適切な depth が決まります。

1. すでにどのような入力がありますか？ URL がある場合は、直接スクレイピングします（見つけるために検索しないでください）。名前やトピックだけの場合は検索します。両方ある場合は組み合わせます（URL をスクレイピングし、残りを検索します）。
2. データはどこにありますか？ 通常はスニペットにある単一の事実（CEO、価格、日付など）なら fast。スニペットにまたがる複数の事実なら standard。ページ全体（表、仕様、長文）にある情報なら、スクレイピングが必要です。判断できない場合は deep。
3. 手順を連鎖させる必要がありますか？ すべての作業が並行して行えるなら standard。URL を見つけてからスクレイピングする場合や、複数のページ、または見つけたページをスクレイピングする場合は deep。迷った場合は deep。

次に、出力タイプを選びます。ソースを確認・統合する場合は searchResults、人間が出典付きの直接的な回答を必要とする場合は sourcedAnswer、ソフトウェアがフィールドを必要とする場合は structured（必ず structuredOutputSchema を含めてください）です。ハードフィルター（includeDomains、excludeDomains、fromDate、toDate）は、ソースの種類や期間が実際に指定されている場合にのみ設定します。ドメインを捏造してはいけません。

重要なルール：standard では、1回の呼び出しで URL の特定からスクレイピングまで行うことはできません。「まず公式ページを見つけてからスクレイピングする」と指示して deep を使用するか、2回に分けて呼び出してください。

クエリを検索計画として記述する

計画を明確にしてください。対象のエンティティ／URL、検索アクション（検索／スクレイピング／件数確認／比較）、ソースの範囲、返す正確なフィールド、順序（deep のみ）、および「ソース URL を返す／見つからない場合はその旨を伝える」を指定します。同じ検索を言い換えるのではなく、異なる観点を挙げてください。曖昧な名称は引用符で囲み、区別できる情報を付けます（"Clause AI" legal-tech startup）。

実例

Input: company name only · need: CEO (one fact) · not sequential
→ depth=fast · q: "Who is the CEO of {company}?"

Input: company name only · need: latest funding amount (lives in snippets) · not sequential
→ depth=standard · q: "Find {company}'s latest funding round amount and date"

Input: company name only · need: pricing (lives on a full page) · sequential (find page, then scrape)
→ depth=deep · q: "Find the pricing page for {company}. Scrape it. Extract plan names, prices, and features."

Input: a known URL · need: pricing from that page · not sequential
→ depth=standard (or the linkup-fetch skill) · q: "Scrape {url}. Extract plan names, prices, and included features."

Input: company name · need: ICP inferred from homepage + blog + case studies · sequential
→ depth=deep · q: "Find and scrape {company}'s homepage, use-case pages, and 2-3 recent blog posts. Extract industries, company sizes, job titles, and pain points."

Linkup を使った開発（統合コード）

上記の内容は、コードから送信するクエリにも同様に適用されます。現在検索を実行するのではなく統合コードを書く場合は、SDK（pip install linkup-sdk／npm install linkup-sdk）または POST https://api.linkup.so/v1/search を使用し、製品がクエリを組み立てる方法にリクエスト形式のルールを組み込んでください。また、コピーして使える関数呼び出し用ツール定義については、エンドポイントごとのエージェント向け概要（docs.linkup.so）を参照してください。Linkup MCP ツールを利用できる場合は、リリース前にそれらを使って作成したクエリを実際にテストしてください。

複雑なクエリを実行する前に、ナレッジ全体を確認する

このスキルは要約です。depth の正確な動作、クエリテンプレート、ソース制約のルール、LinkedIn の表現、ローカルな場所に関するルール、既知のアンチパターンについては、このスキルに含まれる references/ ディレクトリ内のファイルをお読みください。

• references/LINKUP_AGENT_QUERY_MENTAL_MODEL.md — データ要求から適切なリクエスト形式を判断する方法。
• references/LINKUP_PROMPT_OPTIMIZER_KNOWLEDGE.md — 詳細なルールブック。depth のルール、テンプレート、フィルター、LinkedIn、アンチパターンを記載しています。
• references/LINKUP_API_REFERENCE.md — エンドポイント、出力タイプ、認証、使用例。

既知の URL をスクレイピングするには、linkup-fetch スキルを使用します。複数のソースを対象とする数分間の調査には、linkup-research を使用します。1つのリスティングページから大量の構造化レコードを取得するには、linkup-extract を使用します。ビジネス目標を複数ステップのワークフローに変換するには、linkup-workflow を使用します。