Web Search API Eval

Name: Web Search API Eval
Author: psinglap

作者：psinglapバージョン 1.1.0i★ –iパソコンでもクラウドでも

レジストリ名io.github.psinglap/websearch-api-eval

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンでもクラウドでも
トランスポート: stdio, Streamable HTTP
カテゴリ: 検索・AIの記憶
入力が必要なもの：YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
自分で入力するもの： YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：

Settings → Connectors を開く
Add custom connector を押す
下のアドレスを貼り付けて Add を押す
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

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

または、パソコンで動かす

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：

ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://websearch-api-eval.psberkeleymba.workers.dev/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント psinglap で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
エンドポイントが応答する
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
… 未チェック
OAuthでサインイン
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7223件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7223件のうち77%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7223件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Web Search API Evalは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.1.0）がレジストリに届いたのは10 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT3 日前更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT44 日前更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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)
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	—	✅

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

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.

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

Web Search API Eval

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

Web Search API Eval: MCP server

Install

Tools

Example questions

Data and updates

Develop

Privacy and support