Exa Websets MCPサーバー

ExaのWebsets APIをClaude Desktop、Cursor、Windsurf、その他のMCP対応クライアントと統合するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。

Websetsとは？

Websetsは、Webエンティティ（企業、人物、研究論文）のコレクションであり、AIによるWebリサーチを通じて自動的に発見、検証、およびカスタムデータによる拡充が可能です。AIを活用したWebリサーチによって、スマートかつ自動更新されるスプレッドシートのように機能します。

主な機能:

• 🔍 自動検索: 自然言語の条件に一致するエンティティを検索

• 📊 データ拡充: AIエージェントを使用してカスタム情報を抽出

• 🎯 検証: エンティティが条件を満たしているかをAIが検証

• 🔗 Webhook: コレクション更新時のリアルタイム通知

• 📥 インポート: CSVデータをWebsetsに取り込み、拡充やスコープ設定が可能

Related MCP server: Exa Websets MCP Server

利用可能なツール

このMCPサーバーは以下のツールを提供します：

Webset管理

アイテム管理

検索操作

拡充操作

Webhook

インポート

イベント

インストール

Smithery経由でのインストール

Smitheryを使用してExa Websetsを自動的にインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @exa-labs/websets-mcp-server

前提条件

• Node.js v18以上

• Claude Desktop、Cursor、またはその他のMCP対応クライアント

• exa.aiで取得したExa APIキー

Claude Codeの使用（推奨）

Websets MCPをセットアップする最も早い方法：

claude mcp add websets -e EXA_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx -y websets-mcp-server

YOUR_API_KEYをあなたのExa APIキーに置き換えてください。

NPXの使用

# Install globally
npm install -g websets-mcp-server

# Or run directly with npx
npx websets-mcp-server

設定

Claude Desktopの設定

1. 開発者モードを有効にする

   • Claude Desktopを開く

   • メニュー → 開発者モードを有効にする

   • 設定 → 開発者 → 設定を編集

2. 設定ファイルに追加:

   macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

   Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

   {
     "mcpServers": {
       "websets": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "websets-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "EXA_API_KEY": "your-api-key-here"
         }
       }
     }
   }

3. Claude Desktopを再起動

   • Claude Desktopを完全に終了する

   • 再度起動する

   • 🔌アイコンが表示され、接続が確認できるか確認する

CursorおよびClaude Codeの設定

HTTPベースの設定を使用します。Exa APIキーをAuthorizationヘッダーのBearerトークンとして渡します（フォールバックとして?exaApiKey=...クエリパラメータも使用可能です）：

{
  "mcpServers": {
    "websets": {
      "type": "http",
      "url": "https://websetsmcp.exa.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_EXA_API_KEY"
      }
    }
  }
}

ツールスキーマのリファレンス

⚠️ AI呼び出し時の注意: 正確なパラメータ形式と例についてはTOOL_SCHEMAS.mdを参照してください。

主要なスキーマルール:

• criteria はオブジェクトの配列である必要があります: [{description: "..."}] （文字列の配列ではありません）

• entity はオブジェクトである必要があります: {type: "company"} （文字列ではありません）

• options はオブジェクトの配列である必要があります: [{label: "..."}] （文字列の配列ではありません）

これらの形式は、すべてのツール間で一貫性を保ち、Websets API仕様に準拠するために必要です。

使用例

設定が完了したら、ClaudeにWebsetsとの対話を依頼できます：

Websetの作成

Create a webset of AI startups in San Francisco with 20 companies. 
Add enrichments for revenue, employee count, and funding stage.

Websetの一覧表示と閲覧

List all my websets and show me the details of the one called "AI Startups"

アイテムの管理

Show me the first 10 items from my "AI Startups" webset with all their enrichment data

アイテムの追加

Run another search on my "AI Startups" webset for 20 more companies focused on
enterprise voice agents, appending to the existing items

高度な拡充

Add an enrichment to my webset that extracts the company's latest product launch 
and the CEO's LinkedIn profile

ワークフロー例

企業リサーチデータベースを構築するための完全なワークフロー例です：

1. コレクションの作成:

   Create a webset called "SaaS Companies" that searches for 
   "B2B SaaS companies with $10M+ revenue"

2. 拡充の追加:

   Add enrichments to extract: annual recurring revenue, number of customers, 
   primary market segment, and tech stack used

3. イベントの購読:

   Create a webhook to https://example.com/hook subscribed to
   webset.search.completed and webset.enrichment.completed

4. 結果の表示:

   Show me all items with their enrichment data, sorted by revenue

ツールの詳細

create_webset

オプションの自動入力および拡充設定を含む新しいWebsetコレクションを作成します。

パラメータ:

• externalId (任意): Websetの独自の識別子（最大300文字）

• searchQuery (任意): エンティティを見つけるための自然言語クエリ

• searchCount (任意): 見つけるエンティティの数（デフォルト: 10, 最小: 1）

• searchEntity (任意): 検索対象のエンティティタイプ（例: {type: "company"}）。"custom"タイプの場合はdescriptionを含める必要があります。

• searchCriteria (任意): 追加のフィルタリング条件 — [{description: "..."}]（最大5つ）

• searchBehavior (任意): "override"（デフォルト）は既存アイテムを置換、"append"は追加します

• searchExclude (任意): 結果を除外するインポート/Webset — [{source: "webset"|"import", id: "..."}]

• searchScope (任意): 既存のインポートまたはWebsetに検索範囲を限定 — relationshipを使用したホップ検索を有効にします

• searchRecall (任意): 検索の再現率メトリクスを計算するかどうか

• searchMaxPeoplePerCompany (任意): 人物検索における雇用主あたりの人数のソフトキャップ

• searchMetadata (任意): 検索に関連付けるキーバリュー形式のメタデータ

• enrichments (任意): 各アイテムに対して自動的に抽出するデータ拡充

• metadata (任意): Websetに関連付けるキーバリュー形式のメタデータ

• excludes (任意): グローバル除外 — このWebsetに対するすべての操作で結果が省略されるソース

注意: Webset自体にはトップレベルのnameやdescriptionパラメータはありません。作成後にupdate_websetでtitleを更新するか、metadataを使用して任意のキーバリューペアを付与してください。

例:

{
  "externalId": "tech-unicorns-2024",
  "searchQuery": "Technology companies valued over $1 billion",
  "searchCount": 50,
  "searchEntity": {"type": "company"},
  "searchCriteria": [
    {"description": "Valued at over $1 billion"},
    {"description": "Technology sector"}
  ],
  "enrichments": [
    {
      "description": "Current company valuation in USD",
      "format": "number"
    },
    {
      "description": "Names of company founders",
      "format": "text"
    },
    {
      "description": "Company stage",
      "format": "options",
      "options": [
        {"label": "Series A"},
        {"label": "Series B"},
        {"label": "Series C+"},
        {"label": "Public"}
      ]
    }
  ]
}

create_enrichment

各Websetアイテムからカスタム情報を抽出するための新しいデータ拡充を追加します。

パラメータ:

• websetId: WebsetのID

• description: 抽出内容の詳細な説明

• format (任意): "text", "date", "number", "options", "email", "phone", "url" のいずれか — 省略時は自動選択されます

• options (任意): formatが"options"の場合、拡充エージェントが選択する選択肢 — [{label: "..."}]

• metadata (任意): この拡充に関連付けるキーバリュー形式のメタデータ

例:

{
  "websetId": "webset_abc123",
  "description": "Total number of full-time employees as of the most recent data",
  "format": "number"
}

モニター（スケジュールされた更新/検索）は基盤となるWebsets APIによって提供されていますが、現時点ではこのサーバーのMCPツールとしては公開されていません。モニターの設定はWebsets APIまたはwebsets.exa.aiから直接行ってください。

APIエンドポイント

このサーバーはExaのWebsets API (https://api.exa.ai/websets/v0) に接続します。

完全なAPIドキュメント: docs.exa.ai/reference/websets

高度な設定

特定のツールのみを有効にする

特定のツールのみを有効にするには、enabledTools設定を使用します：

{
  "mcpServers": {
    "websets": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "websets-mcp-server",
        "--tools=create_webset,list_websets,list_webset_items"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

デバッグモード

問題をトラブルシューティングするためにデバッグログを有効にします：

{
  "mcpServers": {
    "websets": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "websets-mcp-server",
        "--debug"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

トラブルシューティング

接続の問題

1. APIキーが有効であることを確認してください

2. APIキーの周囲にスペースや引用符が含まれていないことを確認してください

3. MCPクライアントを完全に再起動してください（ウィンドウを閉じるだけでなく）

4. MCPログでエラーメッセージを確認してください

APIレート制限

Websets APIには以下の制限があります：

• exa.ai/dashboardでプランの制限を確認してください

• 大規模なWebsetにはページネーションを使用してください

• ダッシュボードでAPI使用状況を監視してください

一般的なエラー

• 401 Unauthorized: APIキーが無効または未設定

• 404 Not Found: Webset IDが存在しないか、削除されています

• 422 Unprocessable: クエリまたは条件の形式が無効

• 429 Rate Limited: リクエストが多すぎます。時間を置いて再試行してください

リソース

• Exa Websetsドキュメント

• Exaダッシュボード

• MCPプロトコル仕様

• Exa APIキーの取得

開発

ソースからのビルド

git clone https://github.com/exa-labs/websets-mcp-server.git
cd websets-mcp-server
npm install
npm run build

プロジェクト構造

websets-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts              # Main server setup
│   ├── types.ts              # TypeScript type definitions
│   ├── tools/                # MCP tool implementations
│   │   ├── config.ts         # API configuration
│   │   ├── createWebset.ts
│   │   ├── listWebsets.ts
│   │   ├── getWebset.ts
│   │   ├── updateWebset.ts
│   │   ├── deleteWebset.ts
│   │   ├── listItems.ts
│   │   ├── createEnrichment.ts
│   │   ├── createSearch.ts
│   │   ├── createWebhook.ts
│   │   ├── createImport.ts
│   │   └── ...
│   └── utils/
│       ├── api.ts            # Shared API client and error handling
│       └── logger.ts         # Logging utilities
├── package.json
└── tsconfig.json

ライセンス

MIT

貢献

貢献を歓迎します！github.com/exa-labs/websets-mcp-serverでIssueまたはPRを作成してください。

サポート

• ドキュメント: docs.exa.ai

• Discord: Exaコミュニティに参加

• メール: support@exa.ai