Web Search by Exa

• Семантический веб-поиск — Вам нужно находить страницы по смыслу, а не по точным ключевым словам (например, «посты в блогах об использовании векторных баз данных для рекомендаций»).
• Целенаправленные исследования — Вам нужны научные статьи, новости, твиты, корпоративная аналитика или профессиональные профили с фильтрацией по категориям.
• Извлечение контента — У вас есть конкретный URL, и вы хотите получить из него чистый структурированный контент, включая страницы с JavaScript-рендерингом или PDF-файлы.
• Глубокие исследовательские отчёты — Вам нужен многошаговый исследовательский агент для изучения темы, синтеза результатов и формирования подробного отчёта с подтверждёнными ссылками.
• Агентные пайплайны — Вы создаёте многошаговый агентный рабочий процесс, которому необходим актуальный веб-контекст с экономным использованием токенов.

• Локальные файловые операции — этот навык работает только в интернете; он не может читать или обрабатывать файлы на вашем локальном устройстве.
• Задачи, не связанные с интернетом — любая задача, не требующая получения контента из интернета, выходит за рамки возможностей этого навыка.
• Офлайн-среды или изолированные среды — все инструменты требуют исходящего HTTPS-доступа к mcp.exa.ai.

web_search_exa от Web Search by Exa находит страницы по смыслу, а не по совпадению ключевых слов. Опишите на естественном языке страницу, которую вы ищете, и Exa вернёт наиболее семантически релевантные результаты с настраиваемым количеством результатов, актуальностью и размером контента.

web_search_advanced_exa добавляет списки разрешённых/заблокированных доменов, фильтры по диапазону дат, таргетинг по категориям контента (научные статьи, новости, твиты, персоны, компании, финансовые отчёты), управление актуальностью через maxAgeHours, а также несколько режимов извлечения контента, включая ключевые фрагменты, полный текст и сводки, сгенерированные LLM, с опциональным выводом в формате JSON-схемы.

company_research_exa предоставляет обзоры компаний в одном запросе, включая последние новости, информацию о финансировании и конкурентах. people_search_exa находит профили LinkedIn и профессиональные биографии по должности, местоположению или области экспертизы.

get_code_context_exa выполняет поиск по репозиториям GitHub, Stack Overflow и официальной документации, чтобы находить релевантные примеры кода и шаблоны использования API для любой библиотеки или фреймворка.

crawling_exa извлекает чистый markdown-контент с любого конкретного URL, обрабатывая страницы с JavaScript-рендерингом, PDF-файлы и сложные макеты — без необходимости настройки скрапинга.

deep_researcher_start / deep_researcher_check запускают асинхронный многоэтапный исследовательский агент, который выполняет поиск, читает материалы и составляет подробный отчёт. deep_search_exa предоставляет альтернативу в виде одного вызова, возвращающего синтезированный ответ с подтверждёнными ссылками, и поддерживает структурированный вывод в формате JSON через outputSchema.

Используйте web_search_advanced_exa с параметром category: "research paper" для поиска статей на arXiv и рецензируемых публикаций по заданной теме, затем применяйте crawling_exa для извлечения полного содержимого конкретных статей. Комбинируйте с deep_researcher_start для составления структурированного обзора литературы.

Запустите company_research_exa, чтобы получить обзор, новости и карту конкурентов для любой компании в одном запросе. Затем используйте web_search_advanced_exa с фильтрацией по домену или диапазону дат для отслеживания последних объявлений о финансировании или запусках продуктов.

Используйте people_search_exa или web_search_advanced_exa с параметром category: "people" для поиска специалистов по должности, компании, местоположению и набору навыков. Передайте известный URL профиля LinkedIn в качестве запроса в web_search_advanced_exa, чтобы найти семантически схожие профили кандидатов.

Используйте get_code_context_exa в рамках агентного рабочего процесса для разработки, чтобы получать актуальные примеры реализации, шаблоны API и документацию с GitHub и Stack Overflow, не покидая контекст агента.