使用 firecrawl 和 exa MCP 工具,从多个网络来源生成详尽且有引用的研究报告。
至少需要以下之一:
firecrawl_search, firecrawl_scrape, firecrawl_crawl
web_search_exa, web_search_advanced_exa, crawling_exa
两者结合可提供最佳覆盖范围。在 ~/.claude.json 或 ~/.codex/config.toml 中配置。
提出 1-2 个快速澄清性问题:
如果用户说"直接研究即可"——则跳过此步,使用合理的默认设置。
将主题分解为 3-5 个研究子问题。例如:
对每个子问题,使用可用的 MCP 工具进行搜索:
使用 firecrawl:
firecrawl_search(query: "<sub-question keywords>", limit: 8)
使用 exa:
web_search_exa(query: "<sub-question keywords>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<keywords>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")
搜索策略:
对于最有希望的 URL,获取完整内容:
使用 firecrawl:
firecrawl_scrape(url: "<url>")
使用 exa:
crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)
完整阅读 3-5 个关键来源以获得深度信息。不要仅依赖搜索片段。
构建报告结构:
# [主题]:研究报告
*生成日期:[date] | 来源数量:[N] | 置信度:[高/中/低]*
## 执行摘要
[3-5 句关键发现概述]
## 1. [第一个主要主题]
[带有内联引用的发现]
- 关键点 ([Source Name](url))
- 支持性数据 ([Source Name](url))
## 2. [第二个主要主题]
...
## 3. [第三个主要主题]
...
## 关键要点
- [可执行的见解 1]
- [可执行的见解 2]
- [可执行的见解 3]
## 来源
1. [Title](url) — [一行摘要]
2. ...
## 方法论
搜索了网络和新闻中的 [N] 个查询。分析了 [M] 个来源。
调查的子问题:[列表]
对于广泛的主题,使用 Claude Code 的 Task 工具进行并行处理:
Launch 3 research agents in parallel:
1. Agent 1: Research sub-questions 1-2
2. Agent 2: Research sub-questions 3-4
3. Agent 3: Research sub-question 5 + cross-cutting themes
每个代理负责搜索、阅读来源并返回发现结果。主会话将其综合成最终报告。
"Research the current state of nuclear fusion energy"
"Deep dive into Rust vs Go for backend services in 2026"
"Research the best strategies for bootstrapping a SaaS business"
"What's happening with the US housing market right now?"
"Investigate the competitive landscape for AI code editors"