Tavily 搜索 MCP 服务器

集成 Tavily Search API 的 MCP 服务器实现，为 LLM 提供优化的搜索功能。

特征

• **网络搜索：**执行针对 LLM 优化的网络搜索，并控制搜索深度、主题和时间范围。
• **内容提取：**从搜索结果中提取最相关的内容，优化质量和大小。
• **可选功能：**包括图像、图像描述、LLM 生成的简短答案和原始 HTML 内容。
• **域名过滤：**在搜索结果中包含或排除特定域名。

工具

• tavily_search
  • 使用 Tavily Search API 执行网络搜索。
  • 输入：
    • query （字符串，必需）：搜索查询。
    • search_depth （字符串，可选）：“basic”或“advanced”（默认值：“basic”）。
    • topic （字符串，可选）：“一般”或“新闻”（默认：“一般”）。
    • days （数字，可选）：新闻搜索的天数（默认值：3）。
    • time_range （字符串，可选）：时间范围过滤器（“day”、“week”、“month”、“year”或“d”、“w”、“m”、“y”）。
    • max_results （数字，可选）：最大结果数（默认值：5）。
    • include_images （布尔值，可选）：包含相关图像（默认值：false）。
    • include_image_descriptions （布尔值，可选）：包含图像描述（默认值：false）。
    • include_answer （布尔值，可选）：包含一个简短的 LLM 生成的答案（默认值：false）。
    • include_raw_content （布尔值，可选）：包含原始 HTML 内容（默认值：false）。
    • include_domains （string[]，可选）：要包含的域。
    • exclude_domains （string[]，可选）：要排除的域。

设置指南🚀

1. 先决条件

• 您的计算机上安装了Claude Desktop 。
• Tavily API 密钥：a. 注册Tavily API 帐户。b. 选择一个计划（提供免费套餐）。c. 从 Tavily 仪表板生成您的 API 密钥。

2.安装

1. 将此存储库克隆到您的计算机上的某个位置：
   git clone https://github.com/apappascs/tavily-search-mcp-server.git
2. 安装依赖项并构建项目：
   cd tavily-search-mcp-server
   npm install
   npm run build

3. 与 Claude Desktop 集成

1. 打开您的 Claude Desktop 配置文件：
   # On Mac: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json # On Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
2. 根据您是否要使用npm或docker运行服务器，将以下内容之一添加到配置中的mcpServers对象：选项 A：使用 NPM（stdio 传输）
   { "mcpServers": { "tavily-search-server": { "command": "node", "args": [ "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server/dist/index.js" ], "env": { "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }
   选项 B：使用 NPM（SSE 传输）
   { "mcpServers": { "tavily-search-server": { "command": "node", "args": [ "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server/dist/sse.js" ], "env": { "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here" }, "port": 3001 } } }
   选项 C：使用 Docker
   { "mcpServers": { "tavily-search-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "TAVILY_API_KEY", "-v", "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server:/app", "tavily-search-mcp-server" ], "env": { "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }
3. 重要步骤：
   • 将/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server替换为您克隆存储库的实际完整路径。
   • 在env部分添加你的 Tavily API 密钥。将 API 密钥之类的机密信息保存为环境变量总是更好的选择。
   • 确保在路径中使用正斜杠（ / ），即使在 Windows 上也是如此。
   • 如果您正在使用 docker，请确保首先使用docker build -t tavily-search-mcp-server:latest .
4. 重新启动 Claude Desktop 以使更改生效。

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动安装 Tavily Search for Claude Desktop：

环境设置（用于 npm）

1. 将.env.example复制到.env ：
   cp .env.example .env
2. 使用您的实际 Tavily API 密钥更新.env文件：
   TAVILY_API_KEY=your_api_key_here
   注意：切勿将实际的 API 密钥提交到版本控制。出于安全原因，git 会忽略.env文件。

使用 NPM 运行

使用 Node.js 启动服务器：

对于 sse 传输：

使用 Docker 运行

1. 构建 Docker 镜像（如果还没有）：
   docker build -t tavily-search-mcp-server:latest .
2. 使用以下命令运行 Docker 容器：对于 stdio 传输：
   docker run -it --rm -e TAVILY_API_KEY="your_api_key_here" tavily-search-mcp-server:latest
   对于 sse 传输：
   docker run -it --rm -p 3001:3001 -e TAVILY_API_KEY="your_api_key_here" -e TRANSPORT="sse" tavily-search-mcp-server:latest
   您还可以直接利用 shell 的环境变量，这是一种更安全的做法：
   docker run -it --rm -p 3001:3001 -e TAVILY_API_KEY=$TAVILY_API_KEY -e TRANSPORT="sse" tavily-search-mcp-server:latest
   **注意：**第二条命令演示了推荐使用-e TAVILY_API_KEY=$TAVILY_API_KEY的方法，将TAVILY_API_KEY环境变量的值传递到 Docker 容器中。这样可以使您的 API 密钥不出现在命令历史记录中，通常比在命令中硬编码密钥更受欢迎。
3. 使用 docker compose跑步：
   docker compose up -d
   要停止服务器：
   docker compose down

执照

此 MCP 服务器采用 MIT 许可证。这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件，但须遵守 MIT 许可证的条款和条件。更多详情，请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。