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Exa MCPによるウェブ、コード、企業調査のためのニューラル検索。ユーザーがウェブ検索、コード例、企業情報、人物検索、またはExaのニューラル検索エンジンを使ったAI駆動の詳細調査を必要とする場合に使用します。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Best practices for Remotion - Video creation in React. 29 domain-specific rules covering 3D, animations, audio, captions, charts, transitions, and more.
Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.
Project-specific skill template covering architecture, patterns, testing, and deployment guidance.
| name | exa-search |
| description | Exa MCPによるウェブ、コード、企業調査のためのニューラル検索。ユーザーがウェブ検索、コード例、企業情報、人物検索、またはExaのニューラル検索エンジンを使ったAI駆動の詳細調査を必要とする場合に使用します。 |
| origin | ECC |
変化が早いスキル。 Exa MCPのツール名、パラメーター、アカウント制限は変更される可能性があります。特定の検索モード、カテゴリー、またはライブクロール動作に依存する前に、公開されているツール一覧と最新のExaドキュメントを確認してください。
Exa MCPサーバーを通じたウェブコンテンツ、コード、企業、人物のニューラル検索。
Exa MCPサーバーを設定する必要があります。~/.claude.jsonに追加してください:
"exa-web-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "exa-mcp-server"],
"env": { "EXA_API_KEY": "YOUR_EXA_API_KEY_HERE" }
}
APIキーはexa.aiで取得してください。
このリポジトリの現在のExa設定は、公開されているツール一覧を文書化しています: web_search_exa と get_code_context_exa。
Exaサーバーが追加のツールを公開している場合は、ドキュメントやプロンプトで依存する前に正確な名前を確認してください。
最新情報、ニュース、または事実のための一般的なウェブ検索。
web_search_exa(query: "latest AI developments 2026", numResults: 5)
パラメーター:
| パラメーター | 型 | デフォルト | 備考 |
|---|---|---|---|
query | string | 必須 | 検索クエリ |
numResults | number | 8 | 結果数 |
type | string | auto | 検索モード |
livecrawl | string | fallback | 必要に応じてライブクロールを優先 |
category | string | なし | company や research paper などのオプションフォーカス |
GitHub、Stack Overflow、ドキュメントサイトからコード例とドキュメントを検索。
get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)
パラメーター:
| パラメーター | 型 | デフォルト | 備考 |
|---|---|---|---|
query | string | 必須 | コードまたはAPI検索クエリ |
tokensNum | number | 5000 | コンテンツのトークン数（1000-50000） |
web_search_exa(query: "Node.js 22 new features", numResults: 3)
get_code_context_exa(query: "Rust error handling patterns Result type", tokensNum: 3000)
web_search_exa(query: "Vercel funding valuation 2026", numResults: 3, category: "company")
web_search_exa(query: "site:linkedin.com/in AI safety researchers Anthropic", numResults: 5)
web_search_exa(query: "WebAssembly component model status and adoption", numResults: 5)
get_code_context_exa(query: "WebAssembly component model examples", tokensNum: 4000)
web_search_exaを使用するsite:、引用フレーズ、intitle:などの検索オペレーターを使用して結果を絞り込むtokensNum（1000-2000）、包括的なコンテキストには高い値（5000+）を使用するget_code_context_exaを使用するdeep-research — firecrawl + exaを組み合わせた完全な調査ワークフローmarket-research — 意思決定フレームワークを含むビジネス指向の調査