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

Related MCP server: Tavily MCP Server with Proxy Support

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

# With pip
pip install mcp-tavily

# Or with uv (recommended)
uv add mcp-tavily

Вы должны увидеть примерно такой вывод:

Resolved packages: mcp-tavily, mcp, pydantic, python-dotenv, tavily-python [...]
Successfully installed mcp-tavily-0.1.4 mcp-1.0.0 [...]

Вариант 2: Из источника

# Clone the repository
git clone https://github.com/RamXX/mcp-tavily.git
cd mcp-tavily

# Create a virtual environment (optional but recommended)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies and build
uv sync  # Or: pip install -r requirements.txt
uv build  # Or: pip install -e .

# To install with test dependencies:
uv sync --dev  # Or: pip install -r requirements-dev.txt

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 .

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "apiKey",
        "description": "Tavily API Key",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "tavily": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-tavily"],
        "env": {
          "TAVILY_API_KEY": "${input:apiKey}"
        }
      }
    }
  }
}

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:

"mcpServers": {
  "tavily": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "mcp_server_tavily"]
  },
  "env": {
    "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here"
  }
}

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:

Tell me about Anthropic's newly released MCP protocol

Чтобы создать отчет с фильтрацией доменов:

Tell me about redwood trees. Please use MLA format in markdown syntax and include the URLs in the citations. Exclude Wikipedia sources.

Чтобы использовать режим поиска ответов для прямых ответов:

I want a concrete answer backed by current web sources: What is the average lifespan of redwood trees?

Для поиска новостей:

Give me the top 10 AI-related news in the last 5 days

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:

======================================================= test session starts ========================================================
platform darwin -- Python 3.13.3, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0
rootdir: /Users/ramirosalas/workspace/mcp-tavily
configfile: pyproject.toml
plugins: cov-6.0.0, asyncio-0.25.3, anyio-4.8.0, mock-3.14.0
asyncio: mode=Mode.STRICT, asyncio_default_fixture_loop_scope=function
collected 50 items                                                                                                                 

tests/test_docker.py ..                                                                                                      [  4%]
tests/test_integration.py .....                                                                                              [ 14%]
tests/test_models.py .................                                                                                       [ 48%]
tests/test_server_api.py .....................                                                                               [ 90%]
tests/test_utils.py .....                                                                                                    [100%]

---------- coverage: platform darwin, python 3.13.3-final-0 ----------
Name                                Stmts   Miss  Cover
-------------------------------------------------------
src/mcp_server_tavily/__init__.py      16      2    88%
src/mcp_server_tavily/__main__.py       2      2     0%
src/mcp_server_tavily/server.py       149     16    89%
-------------------------------------------------------
TOTAL                                 167     20    88%

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:

make docker-build

Либо выполните сборку напрямую с помощью Docker:

docker build -t mcp_tavily .

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

make docker-run

Или вручную:

docker run -d --name mcp_tavily_container \
  -e TAVILY_API_KEY=your_api_key_here \
  -p 8000:8000 mcp_tavily

Остановитесь и удалите контейнер:

make docker-stop

Следите за журналами контейнеров:

make docker-logs

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:

# Using npx
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_tavily

# For development
cd path/to/mcp-tavily
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_tavily

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 .