Was macht exa-mcp-server?
Exa MCP für Websuche und Webcrawling!
Exa MCP für Websuche und Webcrawling!
Dieses Skill integriert die Exa-Suchmaschine als MCP-Server (Model Context Protocol) in KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex. Es ermöglicht leistungsstarke Websuche und Webcrawling-Funktionen, bei denen der Agent aktuelle und relevante Informationen aus dem Internet abrufen kann. Der Server stellt Tools wie `search` für semantische Suchen, `get_contents` zum Abrufen von Webseiteninhalten und `find_similar` für die Suche nach ähnlichen Seiten bereit. Entwickler können damit ihren Agenten die Fähigkeit geben, über das eigene Wissen hinaus aktuelle Recherchen durchzuführen, was besonders für Aufgaben wie Marktanalysen, Dokumentationserstellung oder das Sammeln von Kontextinformationen nützlich ist. Die Einrichtung erfolgt über die Konfiguration des MCP-Clients mit dem Befehl `npx -y exa-mcp-server`, wobei vorher ein Exa-API-Key in der Umgebungsvariablen `EXA_API_KEY` gesetzt werden muss.
npx skills add exa-labs/exa-mcp-serverInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Exa MCP für Websuche und Webcrawling!
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.