tavily-mcp-server/
├── app/
│   ├── config.py       # 环境变量配置加载（.env）
│   ├── tavily_tools.py # TavilyToolkit：封装 web_search / web_fetch
│   ├── server.py        # FastMCP 实例与工具注册
│   └── main.py          # FastAPI 应用 + uvicorn 入口，挂载 Streamable HTTP
├── client/
│   └── test_client.py   # 本地测试客户端（连接 MCP 服务并调用工具）
├── deploy/
│   ├── deploy.sh                # 一键同步 + 部署到远程服务器
│   └── tavily-mcp.service       # systemd 服务单元
├── requirements.txt
├── .env.example
└── .gitignore

cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 TAVILY_API_KEY；本地测试保持 MCP_HOST=127.0.0.1

conda activate llm_factory_envs
pip install -r requirements.txt

python -m app.main
# 服务启动后监听 http://127.0.0.1:20260/mcp
# 健康检查: curl http://127.0.0.1:20260/health

conda activate llm_factory_envs
python -m client.test_client --url http://127.0.0.1:20260/mcp

python -m client.test_client --url http://127.0.0.1:20260/mcp --deep-research
# 也可自定义研究任务描述:
python -m client.test_client --url http://127.0.0.1:20260/mcp --deep-research "近期国产大模型有哪些重要发布"

bash deploy/deploy.sh

# firewalld
ssh root@101.47.67.15 "firewall-cmd --permanent --add-port=20260/tcp && firewall-cmd --reload"

curl http://101.47.67.15:20260/health
python -m client.test_client --url http://101.47.67.15:20260/mcp

ssh root@101.47.67.15 "systemctl status tavily-mcp.service --no-pager"
ssh root@101.47.67.15 "journalctl -u tavily-mcp.service -f"
ssh root@101.47.67.15 "systemctl restart tavily-mcp.service"

{
  "mcpServers": {
    "tavily-web-search": {
      "type": "streamable_http",
      "url": "http://101.47.67.15:20260/mcp"
    }
  }
}