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name: exa-search
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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。
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origin: ECC
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# Exa 搜索
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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。
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## 何时激活
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* 用户需要当前网页信息或新闻
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* 搜索代码示例、API 文档或技术参考资料
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* 研究公司、竞争对手或市场参与者
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* 查找特定领域的专业资料或人物
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* 为任何开发任务进行背景调研
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* 用户提到“搜索”、“查找”、“寻找”或“关于……的最新消息是什么”
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## MCP 要求
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必须配置 Exa MCP 服务器。添加到 `~/.claude.json`：
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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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"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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## 核心工具
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### web\_search\_exa
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用于当前信息、新闻或事实的通用网页搜索。
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```
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web_search_exa(query: "latest AI developments 2026", 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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| `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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### get\_code\_context\_exa
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从 GitHub、Stack Overflow 和文档站点查找代码示例和文档。
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```
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get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)
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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 | 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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web_search_exa(query: "Node.js 22 new features", numResults: 3)
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```
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### 代码研究
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```
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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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```
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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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```
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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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```
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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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## 相关技能
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* `deep-research` — 使用 firecrawl + exa 的完整研究工作流
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* `market-research` — 带有决策框架的业务导向研究
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