ニュース検索の新潮流 MCPサーバーの特長を比較
● 4つの検索ツールの特徴比較
- Firecrawl(MCP)
- データ量: 最も詳細だが、トークン制限(25,000)で頻繁にエラー
- 特徴: ウェブページの完全なスクレイピングが可能だが、今回は容量超過で利用不可
- 用途: 特定ページの詳細分析には最適だが、広範な検索には不向き
- SerpAPI(MCP)
- データ形式: 構造化された検索結果リスト(100件取得)
- 特徴:
- タイトル、URL、ソース、日付を整理して提供
- ニュース専用検索で時系列順に取得可能
- 内容の要約(snippet)は取得できず、見出しのみ
- 強み: 大量の最新ニュース見出しを素早く収集、トレンド把握に優秀
- Perplexity(MCP)
- データ形式: AI生成の要約レポート(引用付き)
- 特徴:
- 複数ソースを統合した包括的な分析
- 財務データ(利益71%減など)の具体的数値を提供
- 文脈を理解した構造化された情報
- 強み: 複雑な状況を理解しやすく整理、因果関係の説明が得意
- WebSearch(Claude内蔵)
- データ形式: 検索結果リンク+AI要約
- 特徴:
- 公式プレスリリースなど信頼性の高いソースを優先
- ソフトウェアアップデートの詳細情報が豊富
- 日付範囲を考慮した検索が可能
- 強み: バランスの取れた情報収集、技術的詳細に強い
情報の違いと補完性
独自情報の例:
- SerpAPI: 株価の日次変動、個別事件(D4vdのテスラで遺体発見など)
- Perplexity: マスク氏の政府役職(DOGE)との兼務問題、抗議デモの影響
- WebSearch: モデルY Juniperの具体的な価格(£60,990)、配送開始時期
共通して報じられた主要トピック:
- ロボタクシーのネバダ州許可
- 株価上昇(9月12日)
- 新報酬パッケージ(1兆ドル規模)
- FSDアップデート
推奨される使い分け
- 速報確認: SerpAPI(大量の見出しから動向把握)
- 深い理解: Perplexity(文脈と分析)
- 技術詳細: WebSearch(公式情報とアップデート)
- 特定記事の全文: Firecrawl(容量に注意)
Perplexityが因果関係の説明に強い具体例
- 利益減少の原因を多角的に説明
Perplexityの回答:
"Tesla's profits fell 71%... Elon Musk was dividing his time between Tesla and his governmental role as head of DOGE, which
many shareholders cited as contributing to recent performance issues"
- 利益71%減という結果に対し
- マスク氏の政府役職との兼務が原因として株主から指摘されていることを明示
- さらに「Tesla faced public protests... impacting the brand's perception and
sales」と、抗議デモ→ブランドイメージ悪化→売上減少という因果の連鎖を説明
- 生産問題の背景説明
"Tesla attributed some production losses in early 2025 to a changeover in Model Y lines at all four global factories"
- 生産減少という現象に対し
- 全4工場でのモデルY生産ライン切り替えが原因であることを明確化
- ただし「successful ramp-up of the new Model Y」と、その後の結果も追跡
- 株価変動の理由を関連付け
"Tesla shares lost about half their value since their December 2024 peak, partly tied to Musk's government role and political
dynamics"
- 株価50%下落という事実を
- マスク氏の政治的活動という要因と関連付けて説明
他ツールとの比較
SerpAPI:
- 「Tesla Stock Jumps Again Friday」(事実のみ)
- 「Tesla bear turns bullish for two reasons」(理由は見出しに含まれず)
- 個別の出来事を羅列するが、相互の関係性は不明
WebSearch:
- 「first-ever annual sales decline」(事実)
- 「numerous incentives」があったにも関わらず(状況説明)
- しかし、なぜ売上が減少したかの根本原因は説明していない
Perplexityの特徴的な表現
- 「which many shareholders cited as contributing」(関係性を示す接続詞)
- 「due to Musk's governmental involvement」(因果を示す前置詞)
- 「attributed to」(原因の帰属を明示)
- 「impacting」(影響の方向性を示す)