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StevenFengLi

tavily-mcp

by StevenFengLi
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Servidor Tavily MCP 🚀

Estrellas del repositorio de GitHubnpminsignia de herrería

🔌 ¡ Compatible con Cline , Cursor , Claude Desktop y cualquier otro cliente MCP!

Tavily MCP también es compatible con cualquier cliente MCP

¡ Tutorial sobre cómo combinar Tavily MCP con el servidor Neo4j MCP!

Tutorial de integración de Tavily MCP con Cline en VS Code (demostración + ejemplos de casos de uso)

Demostración de Tavily MCP

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar abierto que permite que los sistemas de IA interactúen sin problemas con diversas fuentes de datos y herramientas, lo que facilita conexiones bidireccionales seguras.

Desarrollado por Anthropic, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) permite que asistentes de IA como Claude se integren a la perfección con las funciones avanzadas de búsqueda y extracción de datos de Tavily. Esta integración proporciona a los modelos de IA acceso en tiempo real a la información web, con sofisticadas opciones de filtrado y funciones de búsqueda específicas para cada dominio.

El servidor Tavily MCP proporciona:

  • Interacción fluida con las herramientas tavily-search y tavily-extract

  • Capacidades de búsqueda web en tiempo real a través de la herramienta de búsqueda Tavily

  • Extracción inteligente de datos de páginas web mediante la herramienta tavily-extract

Prerrequisitos 🔧

Antes de comenzar, asegúrese de tener:

  • Clave API de Tavily

    • Si no tienes una clave API de Tavily, puedes registrarte para obtener una cuenta gratuita aquí

  • Escritorio o cursor de Claude

  • Node.js (v20 o superior)

    • Puede verificar su instalación de Node.js ejecutando:

      • node --version

  • Git instalado (solo es necesario si se utiliza el método de instalación Git)

    • En macOS: brew install git

    • En Linux:

      • Debian/Ubuntu: sudo apt install git

      • RedHat/CentOS: sudo yum install git

    • En Windows: Descargar Git para Windows

Related MCP server: powerbi-tabular-mcp

Instalación del servidor Tavily MCP ⚡

Corriendo con NPX

npx -y tavily-mcp@0.1.4

Instalación mediante herrería

Para instalar Tavily MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @tavily-ai/tavily-mcp --client claude

Aunque puedes iniciar un servidor por sí solo, no es especialmente útil por sí solo. En su lugar, deberías integrarlo en un cliente MCP. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo configurar la aplicación Claude Desktop para que funcione con el servidor tavily-mcp.

Configuración de clientes MCP ⚙️

Este repositorio explicará cómo configurar Cursor y Claude Desktop para que funcionen con el servidor tavily-mcp.

Configurando Cline 🤖

La forma más sencilla de configurar el servidor Tavily MCP en Cline es a través del mercado con un solo clic:

  1. Abrir Cline en VS Code

  2. Haga clic en el icono de Cline en la barra lateral

  3. Vaya a la pestaña "Servidores MCP" (4 cuadrados)

  4. Busca "Tavily" y haz clic en "instalar".

  5. Cuando se le solicite, ingrese su clave API de Tavily

Alternativamente, puede configurar manualmente el servidor Tavily MCP en Cline:

  1. Abra el archivo de configuración de Cline MCP:

Para macOS:

# Using Visual Studio Code
code ~/Library/Application\ Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

# Or using TextEdit
open -e ~/Library/Application\ Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

Para Windows:

code %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

  1. Agregue la configuración del servidor Tavily al archivo:

    Reemplace your-api-key-here con su clave API de Tavily real.

    {
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tavily-mcp@0.1.4"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

  2. Guarde el archivo y reinicie Cline si ya está ejecutándose.

  3. Al usar Cline, ahora tendrás acceso a las herramientas de Tavily MCP. Puedes pedirle a Cline que use las herramientas de búsqueda y extracción de Tavily directamente en tus conversaciones.

Configurando el cursor 🖥️

Nota : Requiere la versión de Cursor 0.45.6 o superior

Para configurar el servidor Tavily MCP en Cursor:

  1. Abrir configuración del cursor

  2. Vaya a Características > Servidores MCP

  3. Haga clic en el botón "+ Agregar nuevo servidor MCP"

  4. Complete la siguiente información:

    • Nombre : Ingrese un apodo para el servidor (por ejemplo, "tavily-mcp")

    • Tipo : Seleccione "comando" como tipo

    • Comando : Ingrese el comando para ejecutar el servidor:

      env TAVILY_API_KEY=your-api-key npx -y tavily-mcp@0.1.4

      Importante : Reemplace your-api-key con su clave API de Tavily. Puede obtenerla en app.tavily.com/home.

Después de agregar el servidor, debería aparecer en la lista de servidores MCP. Es posible que deba presionar manualmente el botón de actualización en la esquina superior derecha del servidor MCP para completar la lista de herramientas.

El Agente de Composer usará automáticamente las herramientas de Tavily MCP cuando sea relevante para sus consultas. Es mejor solicitar explícitamente el uso de las herramientas describiendo lo que desea hacer (por ejemplo, "Usar tavily-search para buscar en la web las últimas noticias sobre IA"). En Mac, presione Comando + L para abrir el chat, seleccione la opción de Composer en la parte superior de la pantalla, junto al botón de envío, seleccione el agente y envíe la consulta cuando esté lista.

Ejemplo de interfaz de cursor

Configurando la aplicación Claude Desktop 🖥️

Para macOS:

# Create the config file if it doesn't exist
touch "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"

# Opens the config file in TextEdit 
open -e "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"

# Alternative method using Visual Studio Code (requires VS Code to be installed)
code "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"

Para Windows:

code %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Agregue la configuración del servidor Tavily:

Reemplace your-api-key-here con su clave API de Tavily real.

{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tavily-mcp@0.1.2"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

2. Instalación de Git

  1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp.git
cd tavily-mcp

  1. Instalar dependencias:

npm install

  1. Construir el proyecto:

npm run build

Configuración de la aplicación Claude Desktop ⚙️

Siga los pasos de configuración descritos en la sección Configuración de la aplicación Claude Desktop anterior, utilizando la siguiente configuración JSON.

Reemplace your-api-key-here con su clave API de Tavily real y /path/to/tavily-mcp con la ruta real donde clonó el repositorio en su sistema.

{
  "mcpServers": {
    "tavily": {
      "command": "npx",
      "args": ["/path/to/tavily-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Uso en la aplicación de escritorio Claude 🎯

Una vez completada la instalación y configurada la aplicación de escritorio de Claude, debe cerrarla por completo y volver a abrirla para ver el servidor Tavily-MCP. Debería ver un icono de martillo en la esquina inferior izquierda de la aplicación, que indica las herramientas MCP disponibles. Puede hacer clic en él para obtener más información sobre las herramientas Tavily-search y Tavily-extract.

Texto alternativo

Ahora Claude tendrá acceso completo al servidor Tavily-MCP, incluyendo las herramientas Tavily-Search y Tavily-Extract. Si inserta los siguientes ejemplos en la aplicación de escritorio de Claude, debería ver las herramientas del servidor Tavily-MCP en acción.

Ejemplos de búsqueda de Tavily

  1. Búsqueda web general :

Can you search for recent developments in quantum computing?

  1. Búsqueda de noticias :

Search for news articles about AI startups from the last 7 days.

  1. Búsqueda específica de dominio :

Search for climate change research on nature.com and sciencedirect.com

Ejemplos de extractos de Tavily

  1. Extraer el contenido del artículo :

Extract the main content from this article: https://example.com/article

✨ Combinar búsqueda y extracción ✨

También puede combinar las herramientas tavily-search y tavily-extract para realizar tareas más complejas.

Search for news articles about AI startups from the last 7 days and extract the main content from each article to generate a detailed report.

Solución de problemas 🛠️

Problemas comunes

  1. Servidor no encontrado

    • Verifique la instalación de npm ejecutando npm --verison

    • Verifique la sintaxis de configuración de Claude Desktop ejecutando code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Asegúrese de que Node.js esté instalado correctamente ejecutando node --version

  2. Problemas relacionados con NPX

  • Si encuentra errores relacionados con npx , es posible que deba utilizar la ruta completa al ejecutable npx.

  • Puede encontrar esta ruta ejecutando which npx en su terminal, luego reemplace la línea "command": "npx" con "command": "/full/path/to/npx" en su configuración.

  1. Problemas con la clave API

    • Confirme que su clave API de Tavily es válida

    • Compruebe que la clave API esté configurada correctamente en la configuración

    • Verifique que no haya espacios ni comillas alrededor de la clave API

Agradecimientos ✨

Available Tools

2 tools
tavily-extractC

A powerful web content extraction tool that retrieves and processes raw content from specified URLs, ideal for data collection, content analysis, and research tasks.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
urlsYesList of URLs to extract content from
extract_depthNoDepth of extraction - 'basic' or 'advanced', if usrls are linkedin use 'advanced' or if explicitly told to use advancedbasic
include_imagesNoInclude a list of images extracted from the urls in the response

TDQS

C2.9/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It mentions 'retrieves and processes raw content' but lacks details on rate limits, authentication needs, error handling, or what 'processes' entails (e.g., formatting, cleaning). For a web extraction tool with potential complexities, this leaves significant gaps in understanding its behavior beyond basic functionality.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is a single, efficient sentence that front-loads the core purpose ('retrieves and processes raw content from specified URLs') and adds value with ideal use cases. There's no wasted wording, though it could be slightly more structured by separating functional description from usage contexts.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's complexity (web content extraction with processing), lack of annotations, and no output schema, the description is incomplete. It doesn't explain what 'processes' means, the format or structure of returned content, potential limitations (e.g., site restrictions), or how it differs from siblings. For a tool with three parameters and no structured behavioral hints, more context is needed.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The input schema has 100% description coverage, clearly documenting all three parameters. The description adds no parameter-specific information beyond what the schema provides, such as examples or contextual usage tips. However, since the schema is comprehensive, a baseline score of 3 is appropriate as the description doesn't need to compensate for gaps.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool's purpose as 'retrieves and processes raw content from specified URLs' with specific verbs and resources. It distinguishes itself from potential siblings by focusing on extraction rather than crawling, mapping, or searching, though it doesn't explicitly name alternatives. The description is specific but could be more precise about what 'processes' entails.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides minimal guidance with 'ideal for data collection, content analysis, and research tasks,' but offers no explicit when-to-use rules, exclusions, or comparisons to sibling tools like tavily-crawl, tavily-map, or tavily-search. There's no mention of prerequisites, limitations, or scenarios where this tool is preferred over alternatives.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 2 tool updates
    • First observedtavily-extract
    • First observedtavily-search
Deploy Server
Give agents eyes on the webHosted screenshot MCP. Send a URL, get a pixel-perfect image. $0.002 per grab. Works with Claude, Cursor, and Codex.grabbit.liveAd

TDQS

A3.6/5.0

Scored across 2 tools

Disambiguation5/5

The two tools have clearly distinct purposes: tavily-extract is for extracting content from specific URLs, while tavily-search is for performing web searches with customizable parameters. There is no overlap or ambiguity between them.

Naming Consistency5/5

Both tools follow a consistent 'tavily-verb' pattern (tavily-extract and tavily-search), making them predictable and easy to identify. The naming is uniform and follows the same style throughout.

Tool Count2/5

With only 2 tools, the server feels thin for a web content and search domain. While the tools cover extraction and search, the scope suggests more operations (e.g., filtering, summarization, or advanced querying) could be included to provide a more complete surface.

Completeness3/5

The server covers basic web content retrieval (extract and search), but there are notable gaps. For example, it lacks tools for processing or analyzing the extracted content (e.g., summarization, translation, or sentiment analysis), which could limit agent workflows in research or data analysis tasks.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

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Appeared in Searches