什么是 Exa Web Search (免费版)？

Exa Web Search (免费版) 是专为 AI 智能体设计的高性能神经搜索集成。它允许开发人员通过使用神经嵌入来在网络、GitHub 和 Stack Overflow 上查找高相关性信息，从而绕过传统的基于关键词的搜索限制。通过将其整合到 Openclaw Skills 中，用户可以赋予其智能体无缝检索实时新闻、技术文档和商业智能的能力。

该技能通过模型上下文协议 (MCP) 运行，确保智能体以标准化的方式与 Exa 搜索引擎交互。无论您是构建编码助手还是市场调研机器人，该技能都提供了必要的数据检索层，且无需为基础层管理 API 密钥。

下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/whiteknight07/exa-web-search-free

安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

npx clawhub@latest install exa-web-search-free

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

全局模式 ~/.openclaw/skills/ 工作区 <project>/skills/

优先级：工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。

请帮我使用 Clawhub 安装 exa-web-search-free。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。

Exa Web Search (免费版) 应用场景

• 查找有关特定主题（如 AI 趋势或全球事件）的最新新闻和事实。
• 从 GitHub 和 Stack Overflow 检索特定的代码示例和 API 文档以辅助开发。
• 进行商业研究，收集有关特定公司的新闻、描述和见解。
• 通过爬取提取全页内容，进行深度数据分析和总结。

Exa Web Search (免费版) 工作原理

1. 智能体使用可用工具（如 web_search_exa 或 get_code_context_exa）发起请求。
2. Openclaw Skills 基础设施通过 mcporter 将命令路由到 Exa MCP 服务器。
3. Exa 根据提供的查询执行神经搜索，并按要求根据类型（快速、自动或深度）进行过滤。
4. 包含 URL 和内容片段的搜索结果以结构化格式返回给智能体进行处理。

Exa Web Search (免费版) 配置指南

要在您的 Openclaw Skills 设置中开始使用此技能，请验证是否已配置 mcporter：

mcporter list exa

如果未列出 exa 搜索引擎，请使用以下命令添加：

mcporter config add exa https://mcp.exa.ai/mcp

然后，您可以通过调用基础搜索来测试连接：

mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "latest AI news", numResults: 5)'

Exa Web Search (免费版) 数据架构与分类体系

该技能返回针对 AI 消耗优化的结构化 JSON 数据。架构根据调用的工具略有不同：

工具	返回的主要数据
web_search_exa	包含标题、URL 和神经相关性评分的结果列表。
get_code_context_exa	来自代码仓库的代码片段，包括文件路径和源元数据。
company_research_exa	业务概况，包括新闻链接和公司描述。
crawling_exa	从目标网页中提取的全文，用于深度阅读。

name: exa-web-search-free
description: Free AI search via Exa MCP. Web search for news/info, code search for docs/examples from GitHub/StackOverflow, company research for business intel. No API key needed.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"??","requires":{"bins":["mcporter"]}}}

Exa Web Search (Free)

Neural search for web, code, and company research. No API key required.

Setup

Verify mcporter is configured:

mcporter list exa

If not listed:

mcporter config add exa https://mcp.exa.ai/mcp

Core Tools

web_search_exa

Search web for current info, news, or facts.

mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "latest AI news 2026", numResults: 5)'

Parameters:

• query - Search query
• numResults (optional, default: 8)
• type (optional) - "auto", "fast", or "deep"

get_code_context_exa

Find code examples and docs from GitHub, Stack Overflow.

mcporter call 'exa.get_code_context_exa(query: "React hooks examples", tokensNum: 3000)'

Parameters:

• query - Code/API search query
• tokensNum (optional, default: 5000) - Range: 1000-50000

company_research_exa

Research companies for business info and news.

mcporter call 'exa.company_research_exa(companyName: "Anthropic", numResults: 3)'

Parameters:

• companyName - Company name
• numResults (optional, default: 5)

Advanced Tools (Optional)

Six additional tools available by updating config URL:

• web_search_advanced_exa - Domain/date filters
• deep_search_exa - Query expansion
• crawling_exa - Full page extraction
• people_search_exa - Professional profiles
• deep_researcher_start/check - AI research agent

Enable all tools:

mcporter config add exa-full "https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,web_search_advanced_exa,get_code_context_exa,deep_search_exa,crawling_exa,company_research_exa,people_search_exa,deep_researcher_start,deep_researcher_check"

# Then use:
mcporter call 'exa-full.deep_search_exa(query: "AI safety research")'

Tips

• Web: Use type: "fast" for quick lookup, "deep" for thorough research
• Code: Lower tokensNum (1000-2000) for focused, higher (5000+) for comprehensive
• See examples.md for more patterns

Resources

• GitHub
• npm
• Docs