Best fit
- 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。
affaan-m/ECC
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。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/exa-search"Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026
Reorganized from the pinned upstream SKILL.md
According to the pinned SKILL.md from affaan-m/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。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/exa-search"Best fit
Bring this context
Expected outputs
Key source sections
Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.
ユーザーが最新のウェブ情報やニュースを必要としている場合
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:
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。
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。
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。
SkillSignal prompt templates
These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.
Task-start prompt
Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.
Use exa-search to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.
Source-guided execution
Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.
Apply the pinned exa-search source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “アクティベートするタイミング”, “MCP要件”, “コアツール”, “websearchexa”, “getcodecontextexa”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].
Result-review prompt
Check omissions, permissions, and source drift before delivery.
Review the current exa-search result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.
Output checklist
The task matches the purpose documented in the SKILL.md.
The source section “アクティベートするタイミング” has been checked.
The source section “MCP要件” has been checked.
The source section “コアツール” has been checked.
The source section “websearchexa” has been checked.
Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.
Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.
Any file, command, network, or data action has been reviewed.
Choose a different workflow
Call Exa Search (POST /search) for semantic web retrieval with ranked results, filters, freshness, highlights/text, structured output, or streaming. Use when the agent needs open-ended web search, competitor discovery, news, people, or research papers and does not already have URLs. Prefer Exa MCP web_search_exa / web_search_advanced_exa when available; otherwise raw HTTP with EXA_API_KEY. NOT for known-URL extraction (use exa-contents or firecrawl) or multi-step list-building (use company-resea
A separate implementation from MoizIbnYousaf/marketing-cli; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailWeb toolkit powered by Exa, tuned for scientific and technical content. Use this skill when the user needs to search the web or fetch/extract URL content. Covers: web search (semantic lookups, research, current info — with optional research-paper category and academic domain filtering) and URL extraction (fetching pages, articles, academic PDFs in batch). Use this skill for web-related tasks when the user wants high-quality search or scholarly filtering via category=research paper. Triggers on r
A separate implementation from K-Dense-AI/scientific-agent-skills; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailNeural search via Exa MCP for web, code, and company research. Use when the user needs web search, code examples, company intel, people lookup, or AI-powered deep research with Exa's neural search engine.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailFAQ
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。
The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/exa-search". Inspect the command and pinned source before running it.
No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Compare before choosing
These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.
Call Exa Search (POST /search) for semantic web retrieval with ranked results, filters, freshness, highlights/text, structured output, or streaming. Use when the agent needs open-ended web search, competitor discovery, news, people, or research papers and does not already have URLs. Prefer Exa MCP web_search_exa / web_search_advanced_exa when available; otherwise raw HTTP with EXA_API_KEY. NOT for known-URL extraction (use exa-contents or firecrawl) or multi-step list-building (use company-resea
Web toolkit powered by Exa, tuned for scientific and technical content. Use this skill when the user needs to search the web or fetch/extract URL content. Covers: web search (semantic lookups, research, current info — with optional research-paper category and academic domain filtering) and URL extraction (fetching pages, articles, academic PDFs in batch). Use this skill for web-related tasks when the user wants high-quality search or scholarly filtering via category=research paper. Triggers on r
Neural search via Exa MCP for web, code, and company research. Use when the user needs web search, code examples, company intel, people lookup, or AI-powered deep research with Exa's neural search engine.
Neural search via Exa MCP for web, code, and company research. Use when the user needs web search, code examples, company intel, people lookup, or AI-powered deep research with Exa's neural search engine.
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。
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