Tavily MCP サーバー
Tavily APIを用いたAIベースの検索機能を提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このサーバーにより、AIアシスタントは包括的なウェブ検索を実行し、関連性の高い最新情報を取得できます。
特徴
AIを活用した検索機能
基本および高度な検索深度のサポート
タイトル、URL、コンテンツスニペットを含む豊富な検索結果
AIが生成した検索結果の要約
結果のスコアリングと応答時間の追跡
キャッシュ機能を備えた包括的な検索履歴の保存
柔軟なデータアクセスのためのMCPリソース
Related MCP server: Tavily MCP Server
前提条件
Node.js (v16 以上)
npm (ノード パッケージ マネージャー)
Tavily API キー ( Tavily の Web サイトで取得)
MCP クライアント (例: Cline、Claude Desktop、または独自の実装)
インストール
リポジトリをクローンします。
依存関係をインストールします:
プロジェクトをビルドします。
構成
このサーバーはどのMCPクライアントでも使用できます。以下に、一般的なクライアントの設定手順を示します。
傾斜構成
Cline (Claude の VSCode 拡張機能) を使用している場合は、次の場所で MCP 設定ファイルを作成または変更します。
macOS:
~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.jsonWindows:
%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.jsonLinux:
~/.config/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
次の構成を追加します (パスと API キーを独自のものに置き換えます)。
クロードデスクトップ構成
Claude デスクトップ アプリを使用している場合は、次の場所にある構成ファイルを変更します。
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonLinux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
上記と同じ構成形式を使用します。
その他のMCPクライアント
その他のMCPクライアントについては、正しい設定ファイルの場所と形式については、それぞれのドキュメントを参照してください。サーバー設定には以下を含める必要があります。
サーバーを実行するコマンド（通常は
node）コンパイルされたサーバーファイルへのパス
Tavily APIキーを含む環境変数
使用法
ツール
サーバーは、次のパラメータを持つsearchという名前の単一のツールを提供します。
必須パラメータ
query(文字列): 実行する検索クエリ
オプションパラメータ
search_depth（文字列）: 「basic」（高速）または「advanced」（より包括的）のいずれか
使用例
リソース
サーバーは、柔軟なデータ アクセスのために静的リソースと動的リソースの両方を提供します。
静的リソース
tavily://last-search/result: 最新の検索クエリの結果を返しますデータディレクトリ内のディスクに保存されます
サーバーの再起動後も存続
検索が行われていない場合は、「まだ検索は実行されていません」というエラーを返します。
動的リソース（リソーステンプレート）
tavily://search/{query}: 任意のクエリの検索結果にアクセスします{query} を URL エンコードされた検索語に置き換えます
例:
tavily://search/artificial%20intelligence以前にクエリが実行された場合はキャッシュされた結果を返します
クエリが以前に検索されていない場合は、新しい検索を実行して保存します。
検索ツールと同じ形式を返しますが、リソースインターフェースを介して返します。
MCP のリソースは、ツールに比べてデータにアクセスするための代替手段を提供します。
ツールは操作を実行するためのものです（新しい検索を実行するなど）
リソースはデータにアクセスするためのものです（既存の検索結果の取得など）
リソースURIを保存して後でアクセスすることができます
リソースは静的（固定）と動的（テンプレート）の両方のアクセスパターンをサポートします
応答フォーマット
永続ストレージ
サーバーは検索結果用の包括的な永続ストレージを実装します。
保管場所
データは
dataディレクトリに保存されますdata/searches.jsonには過去の検索結果がすべて含まれていますデータはサーバーの再起動後も保持されます
ストレージはサーバーの起動時に自動的に初期化されます
ストレージ機能
完全な検索履歴を保存する
すべての検索結果をキャッシュしてすぐに検索できるようにします
新しい検索結果の自動保存
ディスクベースの永続性
デバッグしやすいJSON形式
ストレージ操作のエラー処理
自動ディレクトリ作成
キャッシュ動作
すべての検索結果は自動的にキャッシュされます
同じクエリに対する後続のリクエストはキャッシュされた結果を返します
キャッシュにより応答時間が改善され、API呼び出しが削減されます
キャッシュはサーバーの再起動後も保持されます
最後の検索が追跡され、すぐにアクセスできます
発達
プロジェクト構造
利用可能なスクリプト
npm run build: TypeScriptをコンパイルし、出力を実行可能にするnpm run start: MCP サーバーを起動します (ビルド後)npm run dev: 開発モードでサーバーを実行する
エラー処理
サーバーは、一般的な問題に関する詳細なエラー メッセージを提供します。
無効なAPIキー
ネットワークエラー
無効な検索パラメータ
APIレート制限
リソースが見つかりません
無効なリソースURI
ストレージの読み取り/書き込みエラー
貢献
リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成します（
git checkout -b feature/amazing-feature）変更をコミットします (
git commit -m 'Add some amazing feature')ブランチにプッシュする (
git push origin feature/amazing-feature)プルリクエストを開く
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
謝辞
サーバーフレームワークのモデルコンテキストプロトコル（MCP）
検索機能を提供するTavily API