metasearch-mcp

by YeonwooSung
Verified
MIT License
1
  • Apple
  • Linux

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Integrations

  • Provides a Docker Compose setup to run the MCP server and client in a local environment for operating systems where Claude Desktop is not available

servidor MCP de metabúsqueda

Un servidor MCP para metabúsqueda

Componentes

Este servidor utiliza la API de Tavily para realizar búsquedas basadas en consultas específicas.

  • Los resultados de la búsqueda se devuelven en formato de texto.
  • Los resultados de la búsqueda incluyen respuestas de IA, URI y títulos de los resultados de la búsqueda.

Herramientas

Este servidor implementa las siguientes herramientas:

  • búsqueda: realiza búsquedas basadas en consultas específicas
    • Argumento obligatorio: "consulta"
    • Argumento opcional: "search_depth" (básico o avanzado)

Instalar

  1. Descargar el repositorio.
git clone https://github.com/YeonwooSung/metasearch-mcp.git
  1. Abra el archivo de configuración de Claude Desktop.
On MacOS: `~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json` On Windows: `C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json`
  1. Edite el archivo de configuración de la siguiente manera:
"mcpServers": { "tavily-search": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "C:\\your_path\\mcp-server-tavily", "run", "tavily-search" ], "env": { "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY", "PYTHONIOENCODING": "utf-8" } } }
  1. Reinicie Claude Desktop.

Uso

En Claude Desktop, cuando pides "Busca algo", recibirás resultados de la búsqueda.

Ejemplo de búsqueda:

Please search in detail for today's events in Kamakura

Ejemplo de respuesta:

According to the search results, the following events start today, December 1st: "Kamakura Promotion Photo Contest 2025" Period: December 1, 2024 - January 31, 2025 A photo contest for those who love Kamakura Applications start accepting from today Also, as a related upcoming event: On December 7th, an exhibition by 12 Kamakura artists will be held at the Seibu Press Inn Kamakura Ofuna Station East Exit Lounge.

Ubicación de almacenamiento de registros

Los registros se almacenan en la siguiente ubicación:

Para Windows:

C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\logs\mcp-server-tavily-search

Ejecución con cursor

  1. Cree un script de shell (por ejemplo, script.sh ) como se muestra a continuación:
#!/bin/bash TARGET_DIR=/path/to/mcp-server-tavily cd "${TARGET_DIR}" export TAVILY_API_KEY="your-api-key" export PYTHONIOENCODING=utf-8 uv --directory $PWD run tavily-search
  1. Configure los ajustes del servidor MCP de Cursor de la siguiente manera:
Name: tavily-search Type: command Command: /path/to/your/script.sh
  1. Guardar la configuración.
  2. Una vez guardadas las configuraciones, puedes pedirle a Cursor's Composer-Agent que "busque algo" y te devolverá los resultados de la búsqueda.

Ejecución en entorno local con Docker Compose

Objetivo

Para sistemas operativos distintos de Windows/MacOS donde no se puede usar Claude Desktop, esta sección explica cómo configurar y ejecutar un servidor y un cliente MCP en un entorno local utilizando Docker Compose.

Pasos

  1. Instalar Docker.
  2. Descargar el repositorio.
git clone https://github.com/YeonwooSung/metasearch-mcp.git
  1. Ejecutar Docker Compose.
docker compose up -d
  1. Ejecutar el cliente.
docker exec mcp_server uv --directory /usr/src/app/mcp-server-tavily/src run client.py
  1. Resultados de la ejecución
  2. Después de buscar las herramientas disponibles como se muestra a continuación, se enviará una consulta a Tavily y se devolverá una respuesta.
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Servidor MCP para usar diversas herramientas de búsqueda, como la API de Tavily. Se prevé la compatibilidad con diversas herramientas de búsqueda (como búsqueda wiki, searxng, etc.).

  1. Components
    1. Tools
    2. Install
  2. Usage
    1. Log Storage Location
      1. Execution with Cursor
        1. Running in Local Environment Using Docker Compose
          1. Purpose
          2. Steps
        ID: xxb4uogn02