Web Search API Eval

Name: Web Search API Eval
Author: psinglap

제작자: psinglap버전 1.1.0i★ –i컴퓨터 또는 클라우드

레지스트리 이름io.github.psinglap/websearch-api-eval

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 컴퓨터 또는 클라우드
전송 방식: stdio, Streamable HTTP
카테고리: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
직접 입력할 값: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요
npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

Settings → Connectors 열기
Add custom connector 누르기
아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

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

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 psinglap 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 77%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Web Search API Eval, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: YDC_API_KEY, TAVILY_API_KEY, EXA_API_KEY, PARALLEL_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.1.0)은 10일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

Web Search API Eval: MCP server

Install

Tools

Example questions

Data and updates

Develop

Privacy and support