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Tavily MCP Server

by RamXX
GitHub
Python
MIT License
53
  • Linux
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Tavily MCP サーバー

Tavilyの検索APIを活用したAIベースのウェブ検索機能を提供するモデルコンテキストプロトコル（CMP）サーバー。このサーバーにより、LLMは高度なウェブ検索を実行し、質問への直接的な回答を得たり、AIによって抽出された関連コンテンツを含む最近のニュース記事を検索したりすることが可能になります。

特徴

利用可能なツール

  • tavily_web_search - AI を活用したコンテンツ抽出により包括的な Web 検索を実行します。
    • query （文字列、必須）: 検索クエリ
    • max_results (整数、オプション): 返される結果の最大数 (デフォルト: 5、最大: 20)
    • search_depth （文字列、オプション）: 「basic」または「advanced」の検索深度（デフォルト: 「basic」）
    • include_domains (リストまたは文字列、オプション): 結果に具体的に含めるドメインのリスト
    • exclude_domains (リストまたは文字列、オプション): 結果から除外するドメインのリスト
  • tavily_answer_search - Web 検索を実行し、裏付けとなる証拠とともに直接的な回答を生成します。
    • query （文字列、必須）: 検索クエリ
    • max_results (整数、オプション): 返される結果の最大数 (デフォルト: 5、最大: 20)
    • search_depth （文字列、オプション）: 「基本」または「詳細」の検索深度（デフォルト: 「詳細」）
    • include_domains (リストまたは文字列、オプション): 結果に具体的に含めるドメインのリスト
    • exclude_domains (リストまたは文字列、オプション): 結果から除外するドメインのリスト
  • tavily_news_search - 公開日で最近のニュース記事を検索します。
    • query （文字列、必須）: 検索クエリ
    • max_results (整数、オプション): 返される結果の最大数 (デフォルト: 5、最大: 20)
    • days （整数、オプション）：検索までの日数（デフォルト：3）
    • include_domains (リストまたは文字列、オプション): 結果に具体的に含めるドメインのリスト
    • exclude_domains (リストまたは文字列、オプション): 結果から除外するドメインのリスト

プロンプト

サーバーは、各検索タイプに対してプロンプト テンプレートも提供します。

  • tavily_web_search - TavilyのAI搭載検索エンジンを使用してウェブを検索します
  • tavily_answer_search - ウェブを検索し、裏付けとなる証拠とともに AI が生成した回答を取得します
  • tavily_news_search - Tavilyのニュース検索で最近のニュース記事を検索

前提条件

  • Python 3.11以降
  • Tavily API キー ( Tavily の Web サイトから取得)
  • uv Python パッケージ マネージャー (推奨)

インストール

オプション1: pipまたはuvを使用する

# With pip pip install mcp-tavily # Or with uv (recommended) uv add mcp-tavily

次のような出力が表示されます。

Resolved packages: mcp-tavily, mcp, pydantic, python-dotenv, tavily-python [...] Successfully installed mcp-tavily-0.1.4 mcp-1.0.0 [...]

オプション2: ソースから

# Clone the repository git clone https://github.com/RamXX/mcp-tavily.git cd mcp-tavily # Create a virtual environment (optional but recommended) python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate # Install dependencies and build uv sync # Or: pip install -r requirements.txt uv build # Or: pip install -e . # To install with test dependencies: uv sync --dev # Or: pip install -r requirements-dev.txt

インストール中に、パッケージがビルドされ、依存関係とともにインストールされるのを確認できます。

VS Codeでの使用

素早くインストールするには、以下のワンクリック インストール ボタンのいずれかを使用します。

手動でインストールする場合は、VS Code のユーザー設定 (JSON) ファイルに次の JSON ブロックを追加します。Ctrl Ctrl + Shift + Pを押してPreferences: Open User Settings (JSON)と入力すると、このブロックを追加できます。

オプションとして、ワークスペース内の.vscode/mcp.jsonというファイルに追加することもできます。これにより、他のユーザーと設定を共有できるようになります。

.vscode/mcp.jsonファイルではmcpキーは必要ないことに注意してください。

{ "mcp": { "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "apiKey", "description": "Tavily API Key", "password": true } ], "servers": { "tavily": { "command": "uvx", "args": ["mcp-tavily"], "env": { "TAVILY_API_KEY": "${input:apiKey}" } } } } }

構成

APIキーの設定

サーバーには Tavily API キーが必要です。これは次の 3 つの方法で提供できます。

  1. プロジェクト ディレクトリ内の.envファイルを通じて:
    TAVILY_API_KEY=your_api_key_here
  2. 環境変数として:
    export TAVILY_API_KEY=your_api_key_here
  3. コマンドライン引数として:
    python -m mcp_server_tavily --api-key=your_api_key_here

Claude.app 用に設定する

Claude 設定に追加:

"mcpServers": { "tavily": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server_tavily"] }, "env": { "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here" } }

問題が発生した場合、Pythonインタープリターへのフルパスを指定する必要があるかもしれません。正確なパスを確認するには、 which pythonを実行してください。

使用例

通常のウェブ検索の場合:

Tell me about Anthropic's newly released MCP protocol

ドメイン フィルタリングを使用してレポートを生成するには:

Tell me about redwood trees. Please use MLA format in markdown syntax and include the URLs in the citations. Exclude Wikipedia sources.

直接回答を得るために回答検索モードを使用するには:

I want a concrete answer backed by current web sources: What is the average lifespan of redwood trees?

ニュース検索:

Give me the top 10 AI-related news in the last 5 days

テスト

このプロジェクトには包括的なテストスイートが含まれています。テストを実行するには、以下の手順に従ってください。

  1. テストの依存関係をインストールします。
    source .venv/bin/activate # If using a virtual environment uv sync --dev # Or: pip install -r requirements-dev.txt
  2. テストを実行します。
    ./tests/run_tests.sh

次のような出力が表示されます。

======================================================= test session starts ======================================================== platform darwin -- Python 3.13.3, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 rootdir: /Users/ramirosalas/workspace/mcp-tavily configfile: pyproject.toml plugins: cov-6.0.0, asyncio-0.25.3, anyio-4.8.0, mock-3.14.0 asyncio: mode=Mode.STRICT, asyncio_default_fixture_loop_scope=function collected 50 items tests/test_docker.py .. [ 4%] tests/test_integration.py ..... [ 14%] tests/test_models.py ................. [ 48%] tests/test_server_api.py ..................... [ 90%] tests/test_utils.py ..... [100%] ---------- coverage: platform darwin, python 3.13.3-final-0 ---------- Name Stmts Miss Cover ------------------------------------------------------- src/mcp_server_tavily/__init__.py 16 2 88% src/mcp_server_tavily/__main__.py 2 2 0% src/mcp_server_tavily/server.py 149 16 89% ------------------------------------------------------- TOTAL 167 20 88%

テストスイートには、データモデル、ユーティリティ関数、統合テスト、エラー処理、パラメータ検証のテストが含まれています。ドメインフィルターや様々な入力形式の処理を含め、すべてのAPI機能が正しく動作することを確認することに重点を置いています。

ドッカー

Docker イメージをビルドします。

make docker-build

あるいは、Docker で直接ビルドします。

docker build -t mcp_tavily .

デタッチされた Docker コンテナを実行します (デフォルト名はmcp_tavily_container 、ポートは 8000 → 8000)。

make docker-run

または手動で:

docker run -d --name mcp_tavily_container \ -e TAVILY_API_KEY=your_api_key_here \ -p 8000:8000 mcp_tavily

コンテナを停止して削除します。

make docker-stop

コンテナのログを追跡します:

make docker-logs

環境変数を設定することでデフォルトを上書きできます。

  • DOCKER_IMAGE: イメージ名（デフォルトはmcp_tavily ）
  • DOCKER_CONTAINER: コンテナ名（デフォルトはmcp_tavily_container ）
  • HOST_PORT: バインドするホストポート（デフォルトは8000 ）
  • CONTAINER_PORT: コンテナポート（デフォルト8000 ）

デバッグ

MCP インスペクタを使用してサーバーをデバッグできます。

# Using npx npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_tavily # For development cd path/to/mcp-tavily npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_tavily

貢献

mcp-tavily の改善に向けた貢献を歓迎します。ご協力いただける方法は次のとおりです:

  1. リポジトリをフォークする
  2. 機能ブランチを作成する ( git checkout -b feature/amazing-feature )
  3. 変更を加える
  4. テストを実行して合格することを確認する
  5. 変更をコミットします（ git commit -m 'Add amazing feature' ）
  6. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )
  7. プルリクエストを開く

他の MCP サーバーと実装パターンの例については、https: //github.com/modelcontextprotocol/serversを参照してください。

ライセンス

mcp-tavily は MIT ライセンスに基づきます。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tavily の検索 API を使用して AI を活用した Web 検索機能を提供します。これにより、LLM は高度な Web 検索を実行し、質問に直接回答し、最近のニュース記事を検索できるようになります。

  1. 特徴
    1. 利用可能なツール
    2. プロンプト
  2. 前提条件
    1. インストール
      1. オプション1: pipまたはuvを使用する
      2. オプション2: ソースから
      3. VS Codeでの使用
    2. 構成
      1. APIキーの設定
      2. Claude.app 用に設定する
    3. 使用例
      1. テスト
        1. ドッカー
          1. デバッグ
            1. 貢献
              1. ライセンス

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                  quality
                  Tavily AI search API
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                • MCP Tavily Search Server

                  spences10
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                  license
                  A
                  quality
                  Integrates Tavily's search API with LLMs to provide advanced web search capabilities, including intelligent result summaries, domain filtering for quality control, and configurable search parameters.
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                  security
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                  license
                  A
                  quality
                  An MCP server implementation that integrates the Tavily Search API, providing optimized search capabilities for LLMs.
                  Last updated -
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                  TypeScript
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                • Tavily MCP Serverofficial

                  tavily-ai
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                  security
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                  license
                  A
                  quality
                  This server enables AI systems to integrate with Tavily's search and data extraction tools, providing real-time web information access and domain-specific searches.
                  Last updated -
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