最近Exa MCP出现了新的更新提供了Exa-code 号称是专为编程代理提供快速高效的网络上下文

这个是官网上面关于Exa-code对于代理进行网络搜索上下文的排行榜，其中数值越低证明查询到的网络上下文的准确性就越高：

其中No RAG的含义就是大模型本身的LLM的上下文，也就是说如果你纯粹的使用大模型本身对于技术栈的信息那么这个大模型的幻觉率高达：45.9% 差不多是使用exa-code幻觉率的的一半多。

我总结一下就是目前很多大模型，包括claude sonnet 4.0、opus 4.1、chatgpt 5、Grok Code Fast 1等等之类的模型，这些模型对于专业的编码技术栈以及相关的成百上千万的文档和最新的更新并不总是能够了解清楚，所以在编码的时候经常会出现属性或者方法过时和不存在的bug，那么这个时候如果你使用exa-code进行查询的话它就可以给你提供最新、最准确的技术栈的讯息。

工作原理(来自官方对于exa-code工作原理的底层核心解释)

如前所述，exa-code 的设计理念在于：为编程智能体提供的网络上下文必须高度相关且高度密集。在后台处理中，我们优先将代码示例纳入上下文，因为它们既高效又实用。完整流程如下：

1. Exa 对超过 10 亿个网页进行混合搜索，找出与搜索查询最相关的网页。
2. 从这些网页中提取代码示例，并通过集成方法重新排序以优化相关度，该方法旨在最大化召回率和质量。
3. 如果代码示例足以回答查询，我们通常会返回一个几百个标记长度的拼接字符串。否则，我们将返回完整的文档页面（例如，某些文档的 API 页面不是用代码而是用英文描述 API）。

上面的内容总结一句话就是：查询的网页多(10亿个网页资源)，返回的结果精简(几百个token的返回结果)

官方还提供了一个示例：

在此示例中，exa-code 展示了如何使用 Nix 设置一个可复现的 Rust 开发环境。它使用了不到 500 个标记，并通过在提示中包含 exa-code 来触发。

通常情况下，代理在以下场景中会发现 exa-code 很有用：

1. 更新应用程序的配置。
2. 调用 API 端点，例如 Exa 或 Slack 的接口。
3. 使用 SDK，如 Boto3（AWS）或 AI-SDK。

也就是说官方推荐在，应用开发的过程中配置项目、依赖、关于API接口的使用、SDK的配置像这些内容的话可以优先采用exa-code进行查询后再进行操作

同时最后我将这个exa-code的配置方法粘贴如下：
smithery mcp:  Smithery
这个是mcp的配置中心，里面有各种各样的mcp工具可以使用，直接双击上面的链接然后就跳转到exa-code的配置界面，然后这个界面中就有exa-code的详细配置方法。

 官方文档：docs.
直接点击上面的连接就可以进入到官方的MCP配置说明文档
里面包含了各种各样的配置方式：

想象一下，如果 LLMs 永远不会产生幻觉——如果它们既能编写新软件，又能极其熟练地使用依赖项。Exa 的使命是消除 LLMs 的知识瓶颈，而 exa-code 正是为编码智能体实现这一目标而设计的。