详细介绍
参数和配置
Exa MCP 服务器 🔍
简介
Exa MCP 服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的工具，允许 Claude 等 AI 助手通过 Exa AI 搜索 API 执行网页搜索。通过该服务器，AI 模型能够以安全可控的方式获取实时网络信息，适用于需要最新数据的问答、研究、竞争分析等场景。
前置条件 📋
使用前需准备：
- Exa API 密钥：从 Exa 官网 注册账号并获取有效 API 密钥。
可用工具及启用方式
服务器包含以下工具，可通过添加 --tools 参数启用。每个工具针对不同场景优化，支持自然语言查询和结构化结果输出：
| 工具名称 | 功能描述 |
|---|---|
web_search_exa |
实时网页搜索，优化结果排序并提取关键内容（如标题、正文、链接），适合通用信息查询。 |
research_paper_search |
学术论文专项搜索，聚焦期刊、会议论文及预印本资源，支持关键词、作者或机构检索。 |
company_research |
企业深度调研工具，爬取公司官网及公开信息，提取业务范围、团队、新闻动态等详情。 |
crawling |
从指定 URL 提取内容，支持文章、PDF、网页等格式，适用于已知链接的内容解析。 |
competitor_finder |
竞争对手识别工具，通过产品或服务关键词搜索同行业企业，辅助市场分析。 |
linkedin_search |
LinkedIn 搜索工具，支持公司名称、人名或 LinkedIn 链接查询，获取职业社交信息。 |
wikipedia_search_exa |
维基百科内容检索，返回结构化知识摘要，适合权威定义或背景信息查询。 |
github_search |
GitHub 仓库实时搜索，支持代码、问题、用户或仓库名称检索，适用于开发者场景。 |
核心功能场景
1. 实时信息获取
- 通用搜索：通过
web_search_exa查找新闻、产品评测等实时内容。
示例：查询2024年全球新能源汽车销量数据 - 学术研究：使用
research_paper_search检索特定领域论文（如“人工智能+医疗影像”）。
2. 企业与竞争分析
- 公司调研：
company_research爬取目标公司官网，提取联系方式、产品目录、最新公告。
示例：分析特斯拉2024年Q3财报要点 - 竞品识别：
competitor_finder根据“智能家居传感器”关键词，列出行业主要参与者。
3. 特定平台内容提取
- URL 解析：
crawling提取指定网页内容（如https://example.com/report.pdf的正文）。 - 职业社交搜索：
linkedin_search查找某公司员工背景或行业专家联系方式。
4. 权威与开源资源检索
- 维基百科知识：
wikipedia_search_exa获取“量子计算发展历程”的结构化概述。 - GitHub 开发资源：
github_search查找星标数 > 10k 的 Python 开源项目。
优势总结
- 多场景覆盖：从通用搜索到垂直领域（学术、企业、代码），满足多样化需求。
- 实时性与准确性：直接对接 Exa 搜索引擎，结果更新频率高，结构化摘要便于快速阅读。
- 低门槛集成：兼容 MCP 协议，可直接在 Claude、Cursor 等工具中调用，无需复杂配置。
Exa
通过 Exa AI 搜索 API 执行网页搜索，适用于需要最新数据的问答、研究、竞争分析等场景
最新发布
2 天前
开发语言
js
执行环境
所有
价格
免费