Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Web Search API Eval

von psinglapVersion 1.1.0i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.psinglap/websearch-api-eval

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Computer oder Cloud
  • Transport: stdio, Streamable HTTP
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Das trägst du selbst ein: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

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

Führe das in deinem Terminal aus

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

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add websearch-api-eval --env YDC_API_KEY=your-value --env TAVILY_API_KEY=your-value --env EXA_API_KEY=your-value --env PARALLEL_API_KEY=your-value -- npx -y websearch-api-eval-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

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

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto psinglap bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7220 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 77 % der anderen 7220 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7220 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Web Search API Eval sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 10 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

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

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

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).

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