linkup-search

Linkup Search

Linkup 是面向 Agent 的网页搜索 API：它会将自然语言指令转化为检索操作（网页搜索、抓取、LinkedIn 等），并返回准确、附带引文的实时结果。

Linkup 查询是发给检索系统的指令，而不是要回答的问题。优化查询时，应关注要查找什么以及到哪里查找，然后自行综合结果。

如何调用

• 如果有可用的 linkup-search MCP 工具，请使用它：传入自然语言查询和 depth。
• 否则，或者在需要结构化 JSON 输出、域名筛选（includeDomains/excludeDomains）或日期筛选（fromDate/toDate）时，请直接调用 REST Search API。需要 LINKUP_API_KEY：

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"}'

根据数据请求进行推理（编写 q 之前）

依次回答三个问题——每个问题都会进一步缩小范围，并确定 depth：

1. 我已经有哪些输入？ 有 URL → 直接抓取它（不要通过搜索来查找它）。只有名称或主题 → 搜索。两者都有 → 结合使用（抓取 URL + 搜索其余内容）。
2. 数据在哪里？ 单条事实通常能在摘要中找到（CEO、价格、日期）→ fast。几条事实分散在摘要中 → standard。数据在完整页面中（表格、规格、长篇内容）→ 必须抓取。不确定 → deep。
3. 我需要串联步骤吗？ 所有工作都能并行完成 → standard。必须先找到 URL 再抓取，或抓取多个页面/发现的页面 → deep。不确定时，选 deep。

然后选择输出类型——searchResults（你将检查/综合来源）、sourcedAnswer（用户需要直接且附带引文的答案）、structured（软件需要字段；务必包含 structuredOutputSchema）——并仅在确实能推断出来源类型或时间范围时设置硬筛选条件（includeDomains、excludeDomains、fromDate、toDate）。切勿臆造域名。

关键规则：standard 不能在同一次调用中先发现 URL 再抓取它——请使用 deep（“先找到官方页面，再抓取”），或拆分为两次调用。

将查询编写为检索计划

让计划清晰可见：目标实体/URL、检索操作（查找/抓取/计数/比较）、来源范围、要返回的确切字段、排序方式（仅限 deep），以及“返回来源 URL / 若未找到则说明未找到”。针对不同的维度分别提出查询，不要只是换种说法重复同一个搜索。对有歧义的名称加引号并注明具体含义（"Clause AI" legal-tech startup）。

示例

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."

使用 Linkup 构建集成

以上内容同样适用于代码发送的查询。如果当前任务是编写集成，而不是立即执行搜索：请使用 SDK（pip install linkup-sdk / npm install linkup-sdk），或调用 POST https://api.linkup.so/v1/search；将请求格式规则融入产品构造查询的方式，并查看 docs.linkup.so 中各端点的 Agent 简介，以获取可复制粘贴的函数调用工具定义。如果有可用的 Linkup MCP 工具，请在发布前用它们对编写的查询进行实时测试。

对于复杂查询，请先阅读完整知识库

本技能是摘要。如需了解确切的 depth 行为、查询模板、来源约束规则、LinkedIn 表述、本地地点规则和已知的不良模式，请阅读本技能 references/ 目录中的文件：

• references/LINKUP_AGENT_QUERY_MENTAL_MODEL.md — 如何根据数据请求推理出合适的请求格式。
• references/LINKUP_PROMPT_OPTIMIZER_KNOWLEDGE.md — 详细规则手册：depth 规则、模板、筛选条件、LinkedIn 和不良模式。
• references/LINKUP_API_REFERENCE.md — 端点、输出类型、身份验证和示例。

如需抓取已知 URL，请使用 linkup-fetch 技能。如需进行耗时数分钟的多来源调查，请使用 linkup-research。如需从单个列表页面批量获取结构化记录，请使用 linkup-extract。如需将业务目标转化为多步骤工作流，请使用 linkup-workflow。