---

name: exa-search description: 通过Exa MCP进行神经搜索，适用于网络、代码和公司研究。当用户需要网络搜索、代码示例、公司情报、人员查找，或使用Exa神经搜索引擎进行AI驱动的深度研究时使用。 origin: ECC

Exa 搜索

通过 Exa MCP 服务器实现网页内容、代码、公司和人物的神经搜索。

何时激活

• 用户需要当前网页信息或新闻
• 搜索代码示例、API 文档或技术参考资料
• 研究公司、竞争对手或市场参与者
• 查找特定领域的专业资料或人物
• 为任何开发任务进行背景调研
• 用户提到“搜索”、“查找”、“寻找”或“关于……的最新消息是什么”

MCP 要求

必须配置 Exa MCP 服务器。添加到 ~/.claude.json：

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

在 exa.ai 获取 API 密钥。 此仓库当前的 Exa 设置记录了此处公开的工具接口：web_search_exa 和 get_code_context_exa。 如果你的 Exa 服务器公开了其他工具，请在文档或提示中依赖它们之前，先核实其确切名称。

核心工具

web_search_exa

用于当前信息、新闻或事实的通用网页搜索。

web_search_exa(query: "2026年最新人工智能发展", numResults: 5)

参数：

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |-------|------|---------|-------| | query | 字符串 | 必填 | 搜索查询 | | numResults | 数字 | 8 | 结果数量 | | type | 字符串 | auto | 搜索模式 | | livecrawl | 字符串 | fallback | 需要时优先使用实时爬取 | | category | 字符串 | 无 | 可选焦点，例如 company 或 research paper |

get_code_context_exa

从 GitHub、Stack Overflow 和文档站点查找代码示例和文档。

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

参数：

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |-------|------|---------|-------| | query | string | 必需 | 代码或 API 搜索查询 | | tokensNum | number | 5000 | 内容令牌数（1000-50000） |

使用模式

快速查找

web_search_exa(query: "Node.js 22 新功能", numResults: 3)

代码研究

get_code_context_exa(query: "Rust错误处理模式Result类型", tokensNum: 3000)

公司或人物研究

web_search_exa(query: "Vercel 2026年融资估值", numResults: 3, category: "company")
web_search_exa(query: "site:linkedin.com/in Anthropic AI安全研究员", numResults: 5)

技术深度研究

web_search_exa(query: "WebAssembly 组件模型状态与采用情况", numResults: 5)
get_code_context_exa(query: "WebAssembly 组件模型示例", tokensNum: 4000)

提示

• 使用 web_search_exa 获取最新信息、公司查询和广泛发现
• 使用 site:、引号内的短语和 intitle: 等搜索运算符来缩小结果范围
• 对于聚焦的代码片段，使用较低的 tokensNum (1000-2000)；对于全面的上下文，使用较高的值 (5000+)
• 当你需要 API 用法或代码示例而非通用网页时，使用 get_code_context_exa

相关技能

• deep-research — 使用 firecrawl + exa 的完整研究工作流
• market-research — 带有决策框架的业务导向研究