| name | exa-search |
| description | 웹, 코드 및 회사 조사를 위한 Exa MCP를 통한 신경망 검색. 사용자가 웹 검색, 코드 예시, 회사 정보, 인물 찾기 또는 Exa의 신경망 검색 엔진을 이용한 AI 기반 심층 조사가 필요할 때 사용하세요. |
| origin | ECC |
Exa 검색 (Exa Search)
Exa MCP 서버를 통한 웹 콘텐츠, 코드, 회사 및 인물에 대한 신경망 검색입니다.
활성화 시점
- 사용자가 최신 웹 정보나 뉴스가 필요할 때
- 코드 예시, API 문서 또는 기술 참조 자료를 검색할 때
- 회사, 경쟁사 또는 시장 참여자를 조사할 때
- 특정 분야의 전문가 프로필이나 인물을 찾을 때
- 모든 개발 작업을 위한 배경 조사를 수행할 때
- 사용자가 "검색해 줘", "찾아봐", "최신 소식이 뭐야"라고 말할 때
MCP 요구 사항
Exa MCP 서버가 구성되어 있어야 합니다. ~/.claude.json에 추가하세요:
"exa-web-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "exa-mcp-server"],
"env": { "EXA_API_KEY": "YOUR_EXA_API_KEY_HERE" }
}
API 키는 exa.ai에서 발급받을 수 있습니다.
이 저장소의 현재 Exa 설정은 web_search_exa 및 get_code_context_exa 도구 표면을 문서화합니다. Exa 서버가 추가 도구를 노출하는 경우, 문서나 프롬프트에서 사용하기 전에 정확한 이름을 확인하세요.
핵심 도구
web_search_exa
최신 정보, 뉴스 또는 사실을 위한 일반 웹 검색입니다.
web_search_exa(query: "latest AI developments 2026", numResults: 5)
파라미터:
| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 비고 |
|---|
query | string | 필수 | 검색어 |
numResults | number | 8 | 결과 개수 |
type | string | auto | 검색 모드 |
livecrawl | string | fallback | 필요 시 실시간 크롤링 선호 |
category | string | none | company 또는 research paper와 같은 선택적 카테고리 |
get_code_context_exa
GitHub, Stack Overflow 및 문서 사이트에서 코드 예시와 문서를 찾습니다.
get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)
파라미터:
| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 비고 |
|---|
query | string | 필수 | 코드 또는 API 검색어 |
tokensNum | number | 5000 | 콘텐츠 토큰 수 (1000-50000) |
사용 패턴
빠른 조회
web_search_exa(query: "Node.js 22 new features", numResults: 3)
코드 조사
get_code_context_exa(query: "Rust error handling patterns Result type", tokensNum: 3000)
회사 또는 인물 조사
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)
기술 심층 분석
web_search_exa(query: "WebAssembly component model status and adoption", numResults: 5)
get_code_context_exa(query: "WebAssembly component model examples", tokensNum: 4000)
팁
- 최신 정보, 회사 조회 및 광범위한 탐색에는
web_search_exa를 사용하세요.
- 결과를 좁히기 위해
site:, 큰따옴표 문구, intitle:과 같은 검색 연산자를 활용하세요.
- 집중된 코드 스니펫에는
tokensNum을 낮게(1000-2000), 포괄적인 컨텍스트에는 높게(5000+) 설정하세요.
- 일반 웹 페이지보다 API 사용법이나 코드 예시가 필요할 때는
get_code_context_exa를 사용하세요.
관련 스킬
deep-research: firecrawl과 exa를 함께 사용하는 전체 조사 워크플로우
market-research: 의사 결정 프레임워크를 갖춘 비즈니스 중심 조사