| name | exa-search |
| description | Exa MCP 기반의 웹, 코드, 회사 조사용 신경망 검색입니다. 웹 검색, 코드 예제, 회사 정보, 사람 조회, AI 기반 심층 조사가 필요할 때 사용합니다. |
| origin | ECC |
Exa Search
Exa MCP 서버를 통해 웹 콘텐츠, 코드, 회사, 사람을 신경망 검색으로 찾습니다.
활성화 시점
- 사용자가 최신 웹 정보나 뉴스를 필요로 할 때
- 코드 예제, API 문서, 기술 레퍼런스를 찾을 때
- 회사, 경쟁사, 시장 플레이어를 조사할 때
- 특정 분야의 사람이나 프로필을 찾을 때
- 개발 작업을 위한 배경 조사를 할 때
- 사용자가 "search for", "look up", "find", "what's the latest on"처럼 요청할 때
MCP 요구사항
Exa MCP 서버가 설정되어 있어야 합니다. ~/.claude.json에 다음을 추가합니다.
"exa-web-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "exa-mcp-server"],
"env": { "EXA_API_KEY": "YOUR_EXA_API_KEY_HERE" }
}
API 키는 exa.ai에서 발급받습니다.
이 저장소의 현재 Exa 설정은 여기서 노출되는 도구 표면으로 web_search_exa와 get_code_context_exa를 문서화합니다.
서버가 추가 도구를 노출하더라도 문서나 프롬프트에 의존하기 전에 정확한 이름을 검증합니다.
핵심 도구
web_search_exa
현재 정보, 뉴스, 사실을 위한 일반 웹 검색입니다.
web_search_exa(query: "latest AI developments 2026", numResults: 5)
get_code_context_exa
GitHub, Stack Overflow, 문서 사이트에서 코드 예제와 문서를 찾습니다.
get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)
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 사람 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 조사
web_search_exa(query: "WebAssembly component model status and adoption", numResults: 5)
get_code_context_exa(query: "WebAssembly component model examples", tokensNum: 4000)
팁
- 현재 정보, 회사 조회, 넓은 탐색에는
web_search_exa
site:, 따옴표, intitle: 같은 검색 연산자로 범위를 좁힙니다
tokensNum은 짧은 코드 조각이면 낮게, 넓은 문맥이면 높게 설정합니다
- 일반 웹페이지보다 API 사용법이나 코드 예제가 필요하면
get_code_context_exa를 사용합니다
관련 스킬
deep-research — firecrawl + exa를 함께 쓰는 전체 조사 워크플로
market-research — 의사결정 프레임워크가 포함된 사업 조사