Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Web search API benchmark for AI agents: You.com, Tavily, Exa, Parallel. Results and charts.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcpเปิด 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/mcpclaude 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-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"websearch-api-eval": {
"url": "https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp"
}
}
}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
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"websearch-api-eval": {
"type": "http",
"url": "https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp"
}
}
}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:
https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน
get_overall_resultsHeadline 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_scorecardFull 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_providersCompare 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_providerWhich 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_questionsThe 30 benchmark questions (G1-G10 GTM, I1-I10 insurance, F1-F10 finance): ID, what the agent is asked, the search call and freshness.
get_questionOne 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_chartsThe 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_methodologyHow 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_locallyHow to rerun this benchmark on your own machine with your own API keys, including on your own queries. Nothing runs on this server.
searchSearch the Web Search API Eval benchmark (results, questions, methodology, charts, how to run). Returns matching document IDs, titles and URLs.
fetchFull text of one benchmark document by its ID (for example question-F5, scorecard-finance, overall, methodology).
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub psinglap ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 204 ms (HTTP 200)
ไม่ต้องล็อกอิน
อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 11 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.0) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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) | |
|---|---|---|
| Connect | https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp | npx -y websearch-api-eval-mcp |
| Works in | Claude, ChatGPT, any remote MCP client | Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, any stdio MCP client |
| Benchmark tools | ✅ | ✅ |
run_live_search with your own keys | — | ✅ |
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.
| Tool | Returns |
|---|---|
get_overall_results | Headline, overall scorecard, per-use-case summary, which API fits which agent, developer activation |
get_scorecard | Full scorecard for overall, gtm, insurance or finance |
compare_providers | Two or more providers side by side, optionally filtered by metric keyword |
recommend_provider | Which API fits an agent's need, with supporting numbers |
list_questions | The 30 questions, filterable by use case |
get_question | One question: task, search call, answer key, sources, what each API returned and its score |
get_charts | The published graphs; with chart_id, also the image |
get_methodology | How tests ran and were graded, the 10 metrics and their standards, limits |
how_to_run_locally | Steps and keys to rerun the full benchmark on your own machine |
search, fetch | Generic 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.
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.
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).
No sign-in, no cookies, no storage, no request logging. Privacy Policy · Terms · Support · MIT License