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🛠️ 開発・MCP コミュニティ

web-search

AIを活用し、TavilyやExaでウェブ検索や情報抽出を行い、調査やファクトチェック、RAGパイプライン構築に役立つSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Web search and content extraction with Tavily and Exa via inference.sh CLI. Apps: Tavily Search, Tavily Extract, Exa Search, Exa Answer, Exa Extract. Capabilities: AI-powered search, content extraction, direct answers, research. Use for: research, RAG pipelines, fact-checking, content aggregation, agents. Triggers: web search, tavily, exa, search api, content extraction, research, internet search, ai search, search assistant, web scraping, rag, perplexity alternative

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

AIを活用し、TavilyやExaでウェブ検索や情報抽出を行い、調査やファクトチェック、RAGパイプライン構築に役立つSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o web-search.zip https://jpskill.com/download/6219.zip && unzip -o web-search.zip && rm web-search.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/6219.zip -OutFile "$d\web-search.zip"; Expand-Archive "$d\web-search.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\web-search.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して web-search.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → web-search フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

ウェブ検索と抽出

Web Search & Extraction

inference.sh CLI を介してウェブを検索し、コンテンツを抽出します。

クイックスタート

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login

# ウェブを検索
infsh app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI developments 2024"}'

利用可能なアプリ

Tavily

アプリ アプリ ID 説明
Search Assistant tavily/search-assistant 回答付きの AI 搭載検索
Extract tavily/extract URL からコンテンツを抽出

Exa

アプリ アプリ ID 説明
Search exa/search AI を搭載したスマートなウェブ検索
Answer exa/answer 直接的な事実の回答
Extract exa/extract ウェブコンテンツを抽出・分析

例

Tavily Search

infsh app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "What are the best practices for building AI agents?"
}'

ソースと画像を含む AI 生成の回答を返します。

Tavily Extract

infsh app run tavily/extract --input '{
  "urls": ["https://example.com/article1", "https://example.com/article2"]
}'

複数の URL からクリーンなテキストと画像を抽出します。

Exa Search

infsh app run exa/search --input '{
  "query": "machine learning frameworks comparison"
}'

コンテキスト付きで関連性の高いリンクを返します。

Exa Answer

infsh app run exa/answer --input '{
  "question": "What is the population of Tokyo?"
}'

直接的な事実の回答を返します。

Exa Extract

infsh app run exa/extract --input '{
  "url": "https://example.com/research-paper"
}'

ウェブページコンテンツを抽出・分析します。

ワークフロー: リサーチ + LLM

# 1. 情報を検索
infsh app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "latest developments in quantum computing"
}' > search_results.json

# 2. Claude で分析
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "Based on this research, summarize the key trends: <search-results>"
}'

ワークフロー: 抽出 + 要約

# 1. URL からコンテンツを抽出
infsh app run tavily/extract --input '{
  "urls": ["https://example.com/long-article"]
}' > content.json

# 2. LLM で要約
infsh app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{
  "prompt": "Summarize this article in 3 bullet points: <content>"
}'

ユースケース

  • リサーチ: あらゆるトピックに関する情報を収集
  • RAG: 検索拡張生成
  • ファクトチェック: ソースで主張を検証
  • コンテンツ集約: 複数のソースからデータを収集
  • エージェント: リサーチ能力のある AI エージェントを構築

関連スキル

# フルプラットフォームスキル (全 150 以上のアプリ)
npx skills add inferencesh/skills@inference-sh

# LLM モデル (RAG のために検索と組み合わせる)
npx skills add inferencesh/skills@llm-models

# 画像生成
npx skills add inferencesh/skills@ai-image-generation

すべてのアプリを参照: infsh app list

ドキュメント

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Web Search & Extraction

Web Search & Extraction

Search the web and extract content via inference.sh CLI.

Quick Start

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login

# Search the web
infsh app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI developments 2024"}'

Available Apps

Tavily

App App ID Description
Search Assistant tavily/search-assistant AI-powered search with answers
Extract tavily/extract Extract content from URLs

Exa

App App ID Description
Search exa/search Smart web search with AI
Answer exa/answer Direct factual answers
Extract exa/extract Extract and analyze web content

Examples

Tavily Search

infsh app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "What are the best practices for building AI agents?"
}'

Returns AI-generated answers with sources and images.

Tavily Extract

infsh app run tavily/extract --input '{
  "urls": ["https://example.com/article1", "https://example.com/article2"]
}'

Extracts clean text and images from multiple URLs.

Exa Search

infsh app run exa/search --input '{
  "query": "machine learning frameworks comparison"
}'

Returns highly relevant links with context.

Exa Answer

infsh app run exa/answer --input '{
  "question": "What is the population of Tokyo?"
}'

Returns direct factual answers.

Exa Extract

infsh app run exa/extract --input '{
  "url": "https://example.com/research-paper"
}'

Extracts and analyzes web page content.

Workflow: Research + LLM

# 1. Search for information
infsh app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "latest developments in quantum computing"
}' > search_results.json

# 2. Analyze with Claude
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "Based on this research, summarize the key trends: <search-results>"
}'

Workflow: Extract + Summarize

# 1. Extract content from URL
infsh app run tavily/extract --input '{
  "urls": ["https://example.com/long-article"]
}' > content.json

# 2. Summarize with LLM
infsh app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{
  "prompt": "Summarize this article in 3 bullet points: <content>"
}'

Use Cases

  • Research: Gather information on any topic
  • RAG: Retrieval-augmented generation
  • Fact-checking: Verify claims with sources
  • Content aggregation: Collect data from multiple sources
  • Agents: Build research-capable AI agents

Related Skills

# Full platform skill (all 150+ apps)
npx skills add inferencesh/skills@inference-sh

# LLM models (combine with search for RAG)
npx skills add inferencesh/skills@llm-models

# Image generation
npx skills add inferencesh/skills@ai-image-generation

Browse all apps: infsh app list

Documentation