Тавилийский MCP-сервер

Сервер Model Context Protocol, который предоставляет возможности веб-поиска на базе ИИ с использованием поискового API Tavily. Этот сервер позволяет LLM выполнять сложный веб-поиск, получать прямые ответы на вопросы и искать последние новостные статьи с извлеченным ИИ релевантным контентом.

Функции

Доступные инструменты

• tavily_web_search — выполняет комплексный веб-поиск с извлечением контента с помощью искусственного интеллекта.

  • query (строка, обязательно): Поисковый запрос

  • max_results (целое число, необязательно): максимальное количество возвращаемых результатов (по умолчанию: 5, максимум: 20)

  • search_depth (строка, необязательно): «базовая» или «расширенная» глубина поиска (по умолчанию: «базовая»)

  • include_domains (список или строка, необязательно): Список доменов, которые следует включить в результаты.

  • exclude_domains (список или строка, необязательно): Список доменов для исключения из результатов

• tavily_answer_search — выполняет поиск в Интернете и генерирует прямые ответы с подтверждающими доказательствами.

  • query (строка, обязательно): Поисковый запрос

  • max_results (целое число, необязательно): максимальное количество возвращаемых результатов (по умолчанию: 5, максимум: 20)

  • search_depth (строка, необязательно): «базовая» или «расширенная» глубина поиска (по умолчанию: «расширенная»)

  • include_domains (список или строка, необязательно): Список доменов, которые следует включить в результаты.

  • exclude_domains (список или строка, необязательно): Список доменов для исключения из результатов

• tavily_news_search — Поиск последних новостных статей по датам публикации.

  • query (строка, обязательно): Поисковый запрос

  • max_results (целое число, необязательно): максимальное количество возвращаемых результатов (по умолчанию: 5, максимум: 20)

  • days (целое число, необязательно): Количество дней назад для поиска (по умолчанию: 3)

  • include_domains (список или строка, необязательно): Список доменов, которые следует включить в результаты.

  • exclude_domains (список или строка, необязательно): Список доменов для исключения из результатов

Подсказки

Сервер также предоставляет шаблоны подсказок для каждого типа поиска:

• tavily_web_search — Поиск в Интернете с помощью поисковой системы Tavily на базе искусственного интеллекта

• tavily_answer_search - Поиск в Интернете и получение ответа, сгенерированного ИИ, с подтверждающими доказательствами

• tavily_news_search - Поиск последних новостных статей с помощью поиска новостей Tavily

Предпосылки

• Python 3.11 или более поздняя версия

• Ключ API Tavily (получить на сайте Tavily )

• uv Менеджер пакетов Python (рекомендуется)

Установка

Вариант 1: Использование pip или uv

Вы должны увидеть примерно такой вывод:

Вариант 2: Из источника

Во время установки вы должны увидеть сборку и установку пакета со всеми его зависимостями.

Использование с VS Code

Для быстрой установки используйте одну из кнопок установки в один клик ниже:

Для ручной установки добавьте следующий блок JSON в файл настроек пользователя (JSON) в VS Code. Это можно сделать, нажав Ctrl + Shift + P и введя Preferences: Open User Settings (JSON) .

При желании вы можете добавить его в файл .vscode/mcp.json в вашем рабочем пространстве. Это позволит вам поделиться конфигурацией с другими.

Обратите внимание, что ключ mcp не нужен в файле .vscode/mcp.json .

Конфигурация

Настройка API-ключа

Серверу требуется ключ API Tavily, который можно предоставить тремя способами:

1. Через файл .env в каталоге вашего проекта:

   TAVILY_API_KEY=your_api_key_here

2. В качестве переменной среды:

   export TAVILY_API_KEY=your_api_key_here

3. В качестве аргумента командной строки:

   python -m mcp_server_tavily --api-key=your_api_key_here

Настроить для Claude.app

Добавьте в настройки Клода:

Если у вас возникли проблемы, вам может потребоваться указать полный путь к интерпретатору Python. Запустите which python чтобы узнать точный путь.

Примеры использования

Для обычного поиска в Интернете:

Чтобы создать отчет с фильтрацией доменов:

Чтобы использовать режим поиска ответов для прямых ответов:

Для поиска новостей:

Тестирование

Проект включает в себя комплексный набор тестов. Для запуска тестов:

1. Установите тестовые зависимости:

   source .venv/bin/activate # If using a virtual environment uv sync --dev # Or: pip install -r requirements-dev.txt

2. Запустите тесты:

   ./tests/run_tests.sh

Вы должны увидеть примерно такой вывод:

Тестовый набор включает тесты для моделей данных, служебных функций, интеграционного тестирования, обработки ошибок и проверки параметров. Он фокусируется на проверке корректности работы всех возможностей API, включая обработку доменных фильтров и различных форматов ввода.

Докер

Создайте образ Docker:

Либо выполните сборку напрямую с помощью Docker:

Запустите отсоединенный Docker-контейнер (имя по умолчанию mcp_tavily_container , порт 8000 → 8000):

Или вручную:

Остановитесь и удалите контейнер:

Следите за журналами контейнеров:

Вы можете переопределить значения по умолчанию, установив переменные среды:

• DOCKER_IMAGE: имя образа (по умолчанию mcp_tavily )

• DOCKER_CONTAINER: имя контейнера (по умолчанию mcp_tavily_container )

• HOST_PORT: порт хоста для привязки (по умолчанию 8000 )

• CONTAINER_PORT: порт контейнера (по умолчанию 8000 )

Отладка

Для отладки сервера можно использовать инспектор MCP:

Внося вклад

Мы приветствуем вклады в улучшение mcp-tavily! Вот как вы можете помочь:

1. Форк репозитория

2. Создайте ветку функций ( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. Внесите изменения

4. Проведите тесты, чтобы убедиться, что они пройдены

5. Зафиксируйте свои изменения ( git commit -m 'Add amazing feature' )

6. Отправить в ветку ( git push origin feature/amazing-feature )

7. Открыть запрос на извлечение

Примеры других серверов MCP и шаблонов реализации см. по ссылке: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Лицензия

mcp-tavily распространяется по лицензии MIT. Подробности см. в файле LICENSE .