Brave Research - Web調査スキル

Brave Search API を活用した Web 調査スキル。単発検索から複数クエリの深掘り調査まで対応する。

調査開始前の確認フロー

調査を開始する前に、AskUserQuestion ツールで以下を確認する。

確認項目

項目	選択肢	説明
調査タイプ	`quick` / `deep`	quick: 単発検索、deep: マルチステップ深掘り
検索カテゴリ	`web` / `news` / `images` / `videos`	検索対象のタイプ
言語	`ja` / `en` / `auto`	検索結果の言語
出力形式	`text` / `file`	会話内テキスト or ファイル保存

調査タイプ別の推奨設定

ケース	タイプ	カテゴリ	備考
技術調査	deep	web	複数ソースの交差検証が有効
最新ニュース確認	quick	news	freshness フィルターで鮮度制御
トレンド把握	quick	web	count=10 で俯瞰
競合分析	deep	web + news	複数クエリで多角的に調査
画像リソース探索	quick	images	参照画像の発見に有効

ツール一覧

ツール	説明
`search.py`	Brave Search API 検索（web/news/images/videos）
`extract.py`	URL からコンテンツをマークダウン抽出

前提条件

•uv: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh でインストール
•BRAVE_API_KEY: 環境変数に Brave Search API キーを設定（https://brave.com/search/api/ で取得）

APIキー未設定時のフォールバック

BRAVE_API_KEY が未設定の場合、search.py は取得手順と料金情報を含むガイダンスを出力する。この場合、以下の手順で対応する:

•search.py の出力（API キー取得手順）をユーザーに提示する
•代替手段として Claude Code 内蔵の WebSearch ツールを使用して検索を実行する
•WebSearch の結果を brave-research と同じフォーマット（タイトル、URL、スニペット）で整理して提示する
•コンテンツ抽出が必要な場合は WebFetch ツールで代替する

WebSearch/WebFetch は API キー不要で即座に使用可能。ただし Brave Search API と比較して検索演算子（site:, filetype: 等）や鮮度フィルター、画像・動画検索には対応していない点をユーザーに伝える。

1. search.py - Brave Search API 検索

bash

uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "クエリ" [オプション]

オプション

オプション	説明	デフォルト
`-t`, `--type`	検索タイプ (`web`, `news`, `images`, `videos`)	`web`
`-c`, `--count`	結果件数 (1-20)	`5`
`-l`, `--lang`	検索言語 (`ja`, `en`, 等) ※`ja`→`jp`等は自動変換	なし
`--country`	国コード (`JP`, `US`, 等)	なし
`--freshness`	鮮度フィルター (`pd`:24h, `pw`:1週, `pm`:1月, `py`:1年)	なし
`--offset`	ページネーション開始位置	`0`
`-o`, `--output`	結果をファイルに保存	なし
`--summary`	AI要約キーを取得（web検索のみ）	なし

例

bash

# 基本的なWeb検索
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "Claude Code plugin development"

# 日本語ニュース検索（直近1週間）
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "AI開発ツール" -t news --freshness pw -l ja

# 画像検索
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "system architecture diagram" -t images -c 10

# 結果をファイルに保存
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server best practices" -c 10 -o results.md

# 検索演算子の活用
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "site:github.com MCP server brave search"

検索演算子

Brave Search はネイティブ検索演算子をサポートする:

演算子	説明	例
`site:`	特定ドメインに限定	`site:github.com MCP`
`-site:`	特定ドメインを除外	`-site:reddit.com AI`
`filetype:`	ファイルタイプ指定	`filetype:pdf AI whitepaper`
`intitle:`	タイトル内検索	`intitle:"best practices"`
`"..."`	完全一致フレーズ	`"Claude Code plugin"`
`before:`	日付以前	`before:2026-01-01 AI`
`after:`	日付以降	`after:2025-06-01 MCP`

2. extract.py - コンテンツ抽出

bash

uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "URL" [オプション]

オプション

オプション	説明	デフォルト
`-o`, `--output`	抽出結果をファイルに保存	なし
`--max-length`	最大文字数	`5000`

例

bash

# URLからコンテンツを抽出
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://example.com/article"

# ファイルに保存
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://example.com/article" -o article.md

ワークフロー例

Quick Search: 単発技術調査

bash

# 1. Web検索で概要把握
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "Brave Search API rate limits pricing" -c 5

# 2. 有用な結果のコンテンツを抽出
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://brave.com/search/api/"

Deep Research: マルチステップ調査

bash

# Phase 1: 広範な検索で主要ソースを特定
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server architecture best practices 2026" -c 10

# Phase 2: 特定トピックの深掘り
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server security authentication patterns" -c 5
uv run --with requests ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/search.py "MCP server performance optimization" -c 5

# Phase 3: 主要ソースのコンテンツ抽出
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://source1.com/article"
uv run --with requests --with readability-lxml --with lxml_html_clean ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/extract.py "https://source2.com/article"

# Phase 4: レポートファイルに結果を統合
# → Claude が検索結果とコンテンツを統合し、構造化レポートを生成

Deep Research プロセス

マルチステップ深掘り調査の標準プロセス:

1. Planning（計画）

•ユーザーの調査目的を分析し、サブトピックに分解
•各サブトピックに最適な検索クエリを設計

2. Execution（実行）

•各サブトピックを順次検索
•有望な結果のコンテンツを抽出
•情報の矛盾や不足を記録

3. Verification（検証）

•複数ソースの情報を交差検証
•情報の鮮度と信頼性を評価
•不足があれば追加検索を実行

4. Synthesis（統合）

•全情報を構造化レポートにまとめる
•引用リンクを付与
•調査の限界と注意点を記載

コスト最適化

Brave API プラン	月間クエリ	QPS	価格
Free AI	2,000	1	無料
Base AI	20,000+	20	$5/1K件
Pro AI	無制限	50	$9/1K件

コスト節約のヒント

•Quick Search（count=5）で概要把握 → 必要時のみ Deep Research
•--freshness フィルターで不要な結果を除外
•site: 演算子で信頼性の高いソースに限定
•同一トピックの再検索を避け、前回結果を参照

ファイル構成

code

brave-research/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json
├── skills/
│   └── brave-research/
│       └── SKILL.md            # このドキュメント
├── commands/
│   ├── search.md               # /brave-research:search コマンド
│   └── research.md             # /brave-research:research コマンド
├── scripts/
│   ├── search.py               # Brave Search API 検索
│   └── extract.py              # URL コンテンツ抽出
└── README.md