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。
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。
必须配置 Exa MCP 服务器。添加到 ~/.claude.json：
"exa-web-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "exa-mcp-server"],
"env": { "EXA_API_KEY": "YOUR_EXA_API_KEY_HERE" }
}
在 exa.ai 获取 API 密钥。
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。
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。
用于当前信息、新闻或事实的通用网页搜索。
web_search_exa(query: "2026年最新人工智能发展", numResults: 5)
参数：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
query | 字符串 | 必填 | 搜索查询 |
numResults | 数字 | 8 | 结果数量 |
type | 字符串 | auto | 搜索模式 |
livecrawl | 字符串 | fallback | 需要时优先使用实时爬取 |
category | 字符串 | 无 | 可选焦点，例如 company 或 research paper |
从 GitHub、Stack Overflow 和文档站点查找代码示例和文档。
get_code_context_exa(query: "Python asyncio patterns", tokensNum: 3000)
参数：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
query | string | 必需 | 代码或 API 搜索查询 |
tokensNum | number | 5000 | 内容令牌数（1000-50000） |
web_search_exa(query: "Node.js 22 新功能", numResults: 3)
get_code_context_exa(query: "Rust错误处理模式Result类型", tokensNum: 3000)
web_search_exa(query: "Vercel 2026年融资估值", numResults: 3, category: "company")
web_search_exa(query: "site:linkedin.com/in Anthropic AI安全研究员", numResults: 5)
web_search_exa(query: "WebAssembly 组件模型状态与采用情况", numResults: 5)
get_code_context_exa(query: "WebAssembly 组件模型示例", tokensNum: 4000)
web_search_exa 获取最新信息、公司查询和广泛发现site:、引号内的短语和 intitle: 等搜索运算符来缩小结果范围tokensNum (1000-2000)；对于全面的上下文，使用较高的值 (5000+)get_code_context_exadeep-research — 使用 firecrawl + exa 的完整研究工作流market-research — 带有决策框架的业务导向研究