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https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git
synced 2026-04-17 15:43:30 +08:00
docs(zh-CN): sync Chinese docs with latest upstream changes
This commit is contained in:
neo
@@ -24,17 +24,14 @@ origin: ECC
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```json
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"exa-web-search": {
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"command": "npx",
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"args": [
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"-y",
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"exa-mcp-server",
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"tools=web_search_exa,web_search_advanced_exa,get_code_context_exa,crawling_exa,company_research_exa,people_search_exa,deep_researcher_start,deep_researcher_check"
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],
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"args": ["-y", "exa-mcp-server"],
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"env": { "EXA_API_KEY": "YOUR_EXA_API_KEY_HERE" }
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}
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```
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在 [exa.ai](https://exa.ai) 获取 API 密钥。
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如果省略 `tools=...` 参数，可能只会启用较小的默认工具集。
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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`。
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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。
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## 核心工具
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@@ -50,32 +47,11 @@ web_search_exa(query: "latest AI developments 2026", numResults: 5)
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|-------|------|---------|-------|
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| `query` | string | 必需 | 搜索查询 |
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| `numResults` | number | 8 | 结果数量 |
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### web\_search\_advanced\_exa
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具有域名和日期约束的过滤搜索。
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```
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web_search_advanced_exa(
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query: "React Server Components best practices",
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numResults: 5,
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includeDomains: ["github.com", "react.dev"],
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startPublishedDate: "2025-01-01"
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)
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```
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**参数：**
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|-------|------|---------|-------|
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| `query` | string | 必需 | 搜索查询 |
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| `numResults` | number | 8 | 结果数量 |
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| `includeDomains` | string\[] | 无 | 限制在特定域名 |
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| `excludeDomains` | string\[] | 无 | 排除特定域名 |
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| `startPublishedDate` | string | 无 | ISO 日期过滤器（开始） |
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| `endPublishedDate` | string | 无 | ISO 日期过滤器（结束） |
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| `query` | 字符串 | 必填 | 搜索查询 |
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| `numResults` | 数字 | 8 | 结果数量 |
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| `type` | 字符串 | `auto` | 搜索模式 |
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| `livecrawl` | 字符串 | `fallback` | 需要时优先使用实时爬取 |
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| `category` | 字符串 | 无 | 可选焦点，例如 `company` 或 `research paper` |
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### get\_code\_context\_exa
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@@ -92,56 +68,6 @@ get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)
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| `query` | string | 必需 | 代码或 API 搜索查询 |
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| `tokensNum` | number | 5000 | 内容令牌数（1000-50000） |
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### company\_research\_exa
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用于商业情报和新闻的公司研究。
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```
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company_research_exa(companyName: "Anthropic", numResults: 5)
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```
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**参数：**
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|-------|------|---------|-------|
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| `companyName` | string | 必需 | 公司名称 |
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| `numResults` | number | 5 | 结果数量 |
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### people\_search\_exa
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查找专业资料和个人简介。
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```
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people_search_exa(query: "AI safety researchers at Anthropic", numResults: 5)
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```
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### crawling\_exa
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从 URL 提取完整页面内容。
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```
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crawling_exa(url: "https://example.com/article", tokensNum: 5000)
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```
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**参数：**
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|-------|------|---------|-------|
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| `url` | string | 必需 | 要提取的 URL |
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| `tokensNum` | number | 5000 | 内容令牌数 |
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### deep\_researcher\_start / deep\_researcher\_check
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启动一个异步运行的 AI 研究代理。
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```
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# Start research
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deep_researcher_start(query: "comprehensive analysis of AI code editors in 2026")
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# Check status (returns results when complete)
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deep_researcher_check(researchId: "<id from start>")
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```
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## 使用模式
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### 快速查找
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@@ -156,29 +82,26 @@ web_search_exa(query: "Node.js 22 new features", numResults: 3)
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get_code_context_exa(query: "Rust error handling patterns Result type", tokensNum: 3000)
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```
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### 公司尽职调查
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### 公司或人物研究
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```
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company_research_exa(companyName: "Vercel", numResults: 5)
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web_search_advanced_exa(query: "Vercel funding valuation 2026", numResults: 3)
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||||
web_search_exa(query: "Vercel funding valuation 2026", numResults: 3, category: "company")
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web_search_exa(query: "site:linkedin.com/in AI safety researchers Anthropic", numResults: 5)
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```
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### 技术深度研究
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```
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# Start async research
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deep_researcher_start(query: "WebAssembly component model status and adoption")
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# ... do other work ...
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deep_researcher_check(researchId: "<id>")
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||||
web_search_exa(query: "WebAssembly component model status and adoption", numResults: 5)
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get_code_context_exa(query: "WebAssembly component model examples", tokensNum: 4000)
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```
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## 提示
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* 使用 `web_search_exa` 进行广泛查询，使用 `web_search_advanced_exa` 获取过滤结果
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* 较低的 `tokensNum`（1000-2000）用于聚焦的代码片段，较高的（5000+）用于全面的上下文
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* 结合 `company_research_exa` 和 `web_search_advanced_exa` 进行彻底的公司分析
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* 使用 `crawling_exa` 从搜索结果中的特定 URL 获取完整内容
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* `deep_researcher_start` 最适合受益于 AI 综合的全面主题
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* 使用 `web_search_exa` 获取最新信息、公司查询和广泛发现
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* 使用 `site:`、引号内的短语和 `intitle:` 等搜索运算符来缩小结果范围
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||||
* 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+)
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* 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`
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## 相关技能
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