ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Web Search API Eval

โดย psinglapรุ่น 1.1.0i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.psinglap/websearch-api-eval

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Web search API benchmark for AI agents: You.com, Tavily, Exa, Parallel. Results and charts.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "websearch-api-eval": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "websearch-api-eval-mcp"
      ],
      "env": {
        "YDC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TAVILY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EXA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "PARALLEL_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http websearch-api-eval https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add websearch-api-eval --env YDC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env TAVILY_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env EXA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env PARALLEL_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y websearch-api-eval-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "websearch-api-eval": {
      "url": "https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "websearch-api-eval": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "websearch-api-eval-mcp"
      ],
      "env": {
        "YDC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TAVILY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EXA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "PARALLEL_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "websearch-api-eval": {
      "type": "http",
      "url": "https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "websearch-api-eval": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "websearch-api-eval-mcp"
      ],
      "env": {
        "YDC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TAVILY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EXA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "PARALLEL_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • YDC_API_KEY ความลับ env
    Optional. You.com API key, used only by run_live_search
  • TAVILY_API_KEY ความลับ env
    Optional. Tavily API key, used only by run_live_search
  • EXA_API_KEY ความลับ env
    Optional. Exa API key, used only by run_live_search
  • PARALLEL_API_KEY ความลับ env
    Optional. Parallel API key, used only by run_live_search

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • get_overall_results

    Headline findings and the overall scorecard across all 30 queries (90 calls per API): accuracy, fully correct, precision@5, freshness, empty responses, failed calls, latency p50/p95, cost per correct answer. Also the per-use-case summary, which API fits which agent, and developer

  • get_scorecard

    Full metric scorecard for one use case (gtm, insurance, finance) or 'overall'. Metrics: search-only latency p50/p95 (server and client), calls under 1 s, accuracy, freshness (% in window, newest relevant result age), content in one call, tokens, search cost.

  • compare_providers

    Compare two or more of You.com, Tavily, Exa and Parallel side by side, overall or within one use case, optionally filtered to metrics whose name contains a keyword (e.g. 'latency', 'accuracy', 'fresh', 'cost', 'empty').

  • recommend_provider

    Which web search API fits an agent, based on this benchmark: live voice/chat turns, deep research, semantic or long-tail queries, docs lookups, or a specific use case (GTM, insurance, finance). Returns the guidance with the supporting numbers.

  • list_questions

    The 30 benchmark questions (G1-G10 GTM, I1-I10 insurance, F1-F10 finance): ID, what the agent is asked, the search call and freshness.

  • get_question

    One benchmark question by ID (e.g. G3, I4, F5): the task, search call, parameters, answer key with sources, and what each API returned with its accuracy score (0-2, mean of 3 runs).

  • get_charts

    The published graphs: overall scorecard, key metrics and per-query grids for GTM, insurance and finance, and developer activation. Without chart_id, lists them with titles and image links; with chart_id, also returns the image.

  • get_methodology

    How the benchmark was run and graded: query design, identical request parameters, 3 runs per query, latency timing, SimpleQA and FreshQA grading, the 10 metrics and the standards they follow, and limits.

  • how_to_run_locally

    How to rerun this benchmark on your own machine with your own API keys, including on your own queries. Nothing runs on this server.

  • search

    Search the Web Search API Eval benchmark (results, questions, methodology, charts, how to run). Returns matching document IDs, titles and URLs.

  • fetch

    Full text of one benchmark document by its ID (for example question-F5, scorecard-finance, overall, methodology).

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub psinglap ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 204 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 11 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 76% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Web Search API Eval ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.0) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Web Search API Eval: MCP server

An MCP server that lets Claude, ChatGPT, Cursor and other AI assistants answer questions about the Web Search API Eval benchmark (You.com, Tavily, Exa and Parallel on 30 agent queries), and run your own live search spot checks.

Use it two ways:

Hosted (no install)Local (npm)
Connecthttps://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcpnpx -y websearch-api-eval-mcp
Works inClaude, ChatGPT, any remote MCP clientClaude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, any stdio MCP client
Benchmark tools✅✅
run_live_search with your own keys—✅

Install

Claude Code

claude mcp add websearch-api-eval -- npx -y websearch-api-eval-mcp

Claude Desktop, Cursor, VS Code (add to the client's MCP config):

{

"mcpServers": { "websearch-api-eval": { "command": "npx", "args": ["-y", "websearch-api-eval-mcp"], "env": { "YDC_API_KEY": "optional", "TAVILY_API_KEY": "optional", "EXA_API_KEY": "optional", "PARALLEL_API_KEY": "optional" } } } }

The keys are optional and only used by run_live_search. Leave out any provider you don't have a key for. Requires Node.js 18 or later.

Hosted, no install: in Claude, Settings → Connectors → Add custom connector → paste the hosted URL. In ChatGPT, create an app in Developer mode with the same URL and no authentication.

Tools

ToolReturns
get_overall_resultsHeadline, overall scorecard, per-use-case summary, which API fits which agent, developer activation
get_scorecardFull scorecard for overall, gtm, insurance or finance
compare_providersTwo or more providers side by side, optionally filtered by metric keyword
recommend_providerWhich API fits an agent's need, with supporting numbers
list_questionsThe 30 questions, filterable by use case
get_questionOne question: task, search call, answer key, sources, what each API returned and its score
get_chartsThe published graphs; with chart_id, also the image
get_methodologyHow tests ran and were graded, the 10 metrics and their standards, limits
how_to_run_locallySteps and keys to rerun the full benchmark on your own machine
search, fetchGeneric search and document fetch (used by ChatGPT research features)
run_live_search (local only)Sends one query to each provider using your own API keys and returns latency, result count and top results

The benchmark tools are read-only and read the published results (run Oct 8, 2026). run_live_search calls the providers directly from your machine with your keys and uses your own credits; a single call is a spot check, not a graded benchmark. For the full graded run, use the harness.

Example questions

  • "Which web search API is fastest for a voice agent?"
  • "Compare Exa and Parallel on finance."
  • "What was question F5 and who got it right?"
  • "Show me the overall scorecard chart."
  • "Run a live search for 'FOMC minutes' and compare the providers."

Data and updates

Results come from data/*.json on the published site, built from the Evaluation page by data/build_data.py. After a new benchmark run, rebuild the data and push; both the hosted and npm servers pick it up with no redeploy or new release.

Develop

cd mcp

npm install npx wrangler dev # hosted server locally at http://localhost:8787/mcp npm run build # npm package entry at dist/cli.js npx @modelcontextprotocol/inspector@0.17.2 node dist/cli.js # call tools by hand npx wrangler deploy # deploy the hosted server npm publish # publish the npm package

Built with the official MCP TypeScript SDK. Registry entry: io.github.psinglap/websearch-api-eval (server.json).

Privacy and support

No sign-in, no cookies, no storage, no request logging. Privacy Policy · Terms · Support · MIT License

ถาม PopNx