Tavily MCP 密钥池

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为什么？ 如果你有多个 Tavily API 密钥（多个账户、团队预算、批量购买的积分等）并通过 AI 编码代理使用它们，你会很快遇到三个问题：

1. 单密钥瓶颈 — 一个密钥的速率限制会拖慢一切。

2. 静默失败 — 密钥过期、达到配额或被撤销，你的搜索就会……停止工作。

3. 缺乏可见性 — 你不知道哪些密钥正在被使用，以及使用了多少。

本项目解决了这三个问题：一个微型 MCP 服务器，轮询你的密钥池，自动停用失效密钥，并暴露使用统计信息 — 你可以直接将其放入 Claude Desktop、Cursor、DeepSeek Harness 或任何 MCP 客户端，而无需改变你的工作流程。

一个基于 SQLite 的轮询 API 密钥池的 Tavily MCP 服务器，内置使用追踪、自动健康故障转移，以及一个独立的 FastAPI 仪表盘。标准 MCP 协议 — 适用于任何兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Cursor、DeepSeek Harness 等）。

亮点

• 🔄 轮询密钥轮换，适用于 N 个 Tavily API 密钥（SQLite，零启动成本）。

• 📊 使用追踪：每个密钥的请求次数、错误次数、消耗的积分。

• 🩺 自动健康检查：通过轻量搜索探测所有密钥，自动停用失效密钥；通过 tavily_pool_status 暴露结果。

• 🛠️ 六个核心 MCP 工具（与 Tavily 一致：搜索、提取、爬取、地图、研究）外加 tavily_pool_status 和 tavily_research_status（异步获取）。

• 🌐 独立的 FastAPI 仪表盘（启用 CORS，仅回环地址）包含统计信息、每个密钥的视图、添加/删除/停用/激活，以及一键健康探测。

• 🔌 即插即用，适用于任何 MCP 客户端，通过 stdio；DSH 集成只需一页补丁 + 一个示例客户端插件（参见 examples/dsh-integration/）。

Related MCP server: tavily-mcp-proxy

与官方 tavily-mcp 的区别

架构

+--------------------------------------------------+
|  MCP clients (Claude Desktop / Cursor / DSH …)   |
+--------+---------------------+-------------------+
         | stdio (JSON-RPC)     | HTTPS / CORS
+--------▼--------------+     +▼-----------------------+
|  mcp_server.py (FastMCP)|     |  dashboard.py (FastAPI) |
|  + key_pool.py (SQLite) |     |  uvicorn 127.0.0.1:8000 |
+----------------------+--+     +-----+----------------+
                       |              |
                       v              v
                tavily_keys.db  <— SQLite-backed pool
                       |
                       v
              Tavily REST API (round-robin over N keys)

快速开始

1. 安装依赖

python -m venv .venv
. .venv/bin/activate        # Linux/macOS
# or:  .venv\Scripts\Activate.ps1   (Windows PowerShell)
pip install -r requirements.txt

requirements.txt 中固定的 mcp 约束是 <2.0：参见 DSH 集成 / 陷阱 #1 — FastMCP 导入路径在 mcp 2.x 中已更改。

2. 添加 API 密钥

创建一个 keys.txt，每行一个密钥：

tvly-xxxxxxxxxxxxxxxx
tvly-yyyyyyyyyyyyyyyy

然后导入它们：

python cli.py add --from-file keys.txt

或者启动仪表盘（下一步）并将它们粘贴到 添加 API 密钥 表单中。密钥以明文形式存储在 tavily_keys.db（SQLite）中，这样池子可以零启动成本轮询 — 参见 安全。

3. 启动 MCP 服务器

对于直接 stdio MCP 服务器（任何 MCP 客户端）：

./run_mcp.sh                                # Linux/macOS
# or:  .venv\Scripts\python.exe mcp_server.py   (Windows)

服务器宣布七个工具；在支持 MCP 的客户端中，公共名称看起来像 tavily_search、tavily_extract 等。

4. 启动仪表盘（可选，独立进程）

./run_dashboard.sh                          # default port 8000
# or:  .venv\Scripts\python.exe -m uvicorn dashboard:app --host 127.0.0.1 --port 8000

在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000。仪表盘启用 CORS，仅允许回环源，因此其他 UI 中的嵌入设置面板可以调用它。

MCP 工具

命令行

python cli.py list                 # all keys
python cli.py list --active        # only active
python cli.py stats                # JSON dump of pool state
python cli.py health               # probe every active key; deactivate dead ones
python cli.py recent -n 20         # recent request log
python cli.py add tvly-... [...]   # add one or more keys
python cli.py add --from-file keys.txt
python cli.py activate tvly-xx****yy     # masked id, see `list`
python cli.py deactivate tvly-xx****yy --reason "manually disabled"
python cli.py remove tvly-xx****yy

与 Claude Desktop / Cursor / 其他通用 MCP 客户端一起使用

对于任何接受 MCP stdio 命令的客户端：

{
  "mcpServers": {
    "tavily": {
      "command": "/absolute/path/to/.venv/bin/python3",
      "args": ["mcp_server.py"],
      "cwd": "/absolute/path/to/this/repo"
    }
  }
}

或者可流式 HTTP，如果你的客户端支持且你已自己将服务器包装在 HTTP 传输中 — 这不在本仓库的范围之内。

DeepSeek Harness（DSH）集成

已在 @deepseek-ai/dsh 0.1.0-rc.6（web 配置）上测试。

DeepSeek Harness（dsh）使用 Cordis 插件框架，并附带官方 MCP 客户端桥接器（@deepseek-ai/dsh-mcp-client）。因此集成非常薄：一个用户补丁层 + 一个示例浏览器端插件（本仓库的 examples/dsh-integration/client-tavily-panel/）。

A. 在 DSH 中注册 Tavily MCP 服务器

编辑 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml（用户补丁层，应用于每个包之后）。添加一个新的 insert 块 — 下面的值假设仓库位于 C:\Users\ASUS\.dsh\tavily-pool\：

- insert:
    - id: mcp-tavily
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        transport: stdio
        serverName: tavily
        command: 'C:\Users\ASUS\.dsh\tavily-pool\.venv\Scripts\python.exe'
        args: ['mcp_server.py']
        cwd: 'C:\Users\ASUS\.dsh\tavily-pool'
        # research can take >2 minutes on big topics; the default 30s is too tight
        toolCallTimeoutMs: 600000
        failOnStartupError: false

在重启之前，使用 dsh --profile web --dump-config 验证合并。然后 MCP 服务器在代理的工具列表中显示为 mcp__tavily__tavily_search（等）。

B. （可选）将仪表盘嵌入 DSH 设置中

将 examples/dsh-integration/client-tavily-panel/ 复制到磁盘上的任意位置。该示例使用 @deepseek-ai/dsh-client-ui-slots 的 settings.section 插槽 — 插件注册了一个 Tavily 号池 面板，通过 fetch 调用仪表盘。安装方法：

1. 放置包（例如 ~/.dsh/plugins/client-tavily-panel/）。

2. 将其链接到配置文件的 node_modules 中，以便 require.resolve 可以找到它（DSH 通过其包名解析链加载客户端插件）：

   New-Item -ItemType Junction `
     -Path "$env:DSH_HOME\profiles\node_modules\dsh-client-tavily-panel" `
     -Target "C:\Users\ASUS\.dsh\plugins\client-tavily-panel"

   使用连接点（非符号链接）可以避免需要管理员权限。如果跳过此步骤并在本地 pnpm add 包也可以，但要注意：pnpm 可能会因为配置文件中其他无关的 file: / GitHub 源依赖而卡住。

3. 在 cordis.patch.yml 中添加一个 roster 条目：

   - insert:
       - id: client-tavily-panel
         name: 'dsh-client-tavily-panel'

4. 重启 dsh web。（参见陷阱 #6 — 故意禁用了 web 配置文件的 HMR；补丁更改仅在完全重启后加载。）

重启后，打开 ⚙️ 设置 — Tavily 号池 条目出现在左侧导航中。

DeepSeek 集成过程中遇到的陷阱

以下是我（原始集成者）遇到的实际错误。在开始之前按以下顺序阅读 —— 每个都浪费了时间。

陷阱 #1：mcp SDK 版本

mcp_server.py 执行 from mcp.server.fastmcp import FastMCP。该模块在 mcp 2.0 中被移除（FastMCP 实现移到了单独的 fastmcp 包中，API 不同）。如果你运行 pip install mcp 并获取最新版本，MCP 服务器将拒绝启动：

ModuleNotFoundError: No module named 'mcp.server.fastmcp'

固定版本：

# requirements.txt
mcp>=1.0.0,<2.0.0

已在 mcp 1.29.0 上测试。

陷阱 #2：tavily_research 是异步的，并且绑定到创建它的密钥

这包含三个子错误：

• tavily-python SDK 将 research() 的第一个位置参数从 query 重命名为 input。调用 client.research(query=…) 会失败，提示 missing 1 required positional argument: 'input'。

• SDK 在运行时强制 model ∈ {"mini", "pro", "auto"}，但 Tavily REST API 本身接受 model=standard|pro。传递 standard 会引发 model must be one of: mini, pro or auto。

• research() 立即返回一个 status: pending 的封装 — 实际结果在 30–120 秒后到达。你必须轮询 get_research(request_id) 直到 status == "completed"。否则工具总是返回“pending”，你的模型会认为调用失败。

• 研究任务绑定到创建它的 API 密钥。 池中的其他密钥无法获取结果（返回 404）。始终使用同一个 TavilyClient 实例进行轮询 — 不要在每次轮询迭代中重新调用 pool.next_key()，否则你会不断命中错误的密钥。

本仓库的 tavily_research 已经封装了完整的生命周期：轮询最多约 570 秒，然后返回一个 status: timeout 的封装，其中包含 request_id，以便调用者稍后获取。第二个工具 tavily_research_status(request_id) 遍历活动密钥列表，找到正确的密钥进行临时获取 — 这是因为工具调用可能已在不同进程上超时。

陷阱 #3：Windows 上的 dashboard.py UTF-8 读取错误

dashboard.py 执行：

DASHBOARD_HTML = TPL.read_text()

Path.read_text() 默认使用 locale.getpreferredencoding()，在 Windows（zh-CN）上是 GBK。捆绑的 templates/dashboard.html 是 UTF-8 格式并包含中文字符，因此仪表盘会抛出：

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xb6 in position 4308

修复：

DASHBOARD_HTML = TPL.read_text(encoding="utf-8")

陷阱 #4：run_*.sh 中的跨平台路径

run_mcp.sh 和 run_dashboard.sh 硬编码了 .venv/bin/python3（Linux 约定），且从未在 Windows 上测试过。脚本作者还附带了一个使用 /home/user/code/Tavily 的 systemd 单元 — 显然是仅限 Linux 的。

在 Windows 上你完全不需要这些脚本；只需直接调用 .venv\Scripts\python.exe（参见上面的 YAML）。它们保留在仓库中是为了原来的 Linux 用例。

陷阱 #5：DSH 补丁配置仅在启动时加载

cordis.patch.yml 在 web 配置文件启动时读取。更改不会热重载 — web 应用包补丁中的 hmr 行被故意禁用：

- id: hmr
  disabled: true
# TODO: Re-enable shared HMR for Web after its reload lifecycle is tested.

因此，每次编辑 cordis.patch.yml 后，重启 dsh web（参见陷阱 #6 如何安全地执行此操作）。

使用 dsh --profile web --dump-config 验证你的补丁是否正确合并，而无需实际启动 GUI。这比启动、检查 GUI、杀死、修复、重复要快得多。

陷阱 #6：如何安全地重启 dsh web 而不自毁

dsh web 是运行此会话的主机进程，包括你的工具进程。如果你天真地运行

Stop-Process -Id <dsh-web-pid> -Force
Start-Process dsh.cmd web

从同一个 dsh web 生成的 pwsh 中，你会在新实例启动之前就在命令中途自毁。我第一次尝试时，PowerShell 会话以 exit code 4294967295 终止，什么也没发生。

修复方法：将重启任务交给 Windows 任务计划程序，它会在 svchost（而非 dsh web 下）运行脚本：

$script = "$env:TEMP\dsh_restart.ps1"
@"
Start-Sleep -Seconds 8
Stop-Process -Id <dsh-web-pid> -Force
Get-CimInstance Win32_Process |
  Where-Object { `$_.CommandLine -match 'dsh web' } |
  ForEach-Object { Stop-Process -Id `$_.ProcessId -Force }
Start-Sleep -Seconds 3
Start-Process 'C:\…\dsh.cmd' web -WorkingDirectory 'H:\…' -WindowStyle Hidden
"@ | Out-File $script -Encoding utf8

schtasks /create /tn dsh-restart /tr "powershell -NoProfile -File $script" /sc once /st 23:59 /f
schtasks /run /tn dsh-restart
schtasks /delete /tn dsh-restart /f

然后你大约有 8 秒时间返回最终答案，然后旧实例才会终止。告诉用户在 20–30 秒后刷新 http://127.0.0.1:3080。

陷阱 #7：在 MCP 服务器运行时迁移工具目录

在 MCP 服务器运行时迁移工具目录...

DSH 的 mcp-client 在连接丢失时会以指数退避方式重新连接 （initialDelayMs 500，maxAttempts 10）。杀死 Python 子进程 会触发重新连接——这会立即生成一个新的子进程。如果你随后 尝试使用 Move-Item 移动该目录，新的 .venv\Scripts\python.exe 会 锁定文件，导致 robocopy 失败，返回 [Result: 32] / "正在被另一个进程使用"。

两种可行的策略：

• 先复制，再删除源文件。 Copy-Item 通过 Windows 文件共享读取锁定的文件； 它不需要独占访问。复制成功后，杀死旧的 MCP 服务器并删除源文件。只要 pyvenv.cfg 中的 home = 行仍然指向同一个基础 Python 安装，.venv 就是 完全可重定位的。

• 循环执行 kill + robocopy /MOVE，直到它在退避窗口内成功。 虽然丑陋但有效。

原始迁移使用了：

Copy-Item -Path D:\Downloads\Tavily -Destination C:\Users\ASUS\.dsh\tavily-pool -Recurse -Force
# verify copy
Get-CimInstance Win32_Process | Where-Object { $_.CommandLine -match 'python.exe' -and $_.CommandLine -match 'mcp_server' } | ForEach-Object { Stop-Process -Id $_.ProcessId -Force -ErrorAction SilentlyContinue }
# loop until deletion succeeds
for ($i=0; $i -lt 8; $i++) {
  Get-CimInstance Win32_Process | Where-Object { $_.CommandLine -match 'mcp_server' } | ForEach-Object { Stop-Process -Id $_.ProcessId -Force -ErrorAction SilentlyContinue }
  Start-Sleep -Milliseconds 200
  Remove-Item D:\Downloads\Tavily -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue
  if (-not (Test-Path D:\Downloads\Tavily)) { break }
  Start-Sleep -Seconds 2
}

陷阱 #8：pnpm add 可能因无关依赖而卡住

当你运行 dsh plugin --profile web add <dir> 安装本地插件时， pnpm 会解析整个 profile 工作区——包括你的 package.json 中列出的任何 GitHub 来源或 HTTP 来源的包。如果你的 profile 已经包含类似 dsh-files: https://codeload.github.com/...tar.gz/... 的内容，并且该下载 卡住（防火墙、DNS、冷缓存、注册表配额），你的本地插件永远不会安装， pnpm 会挂起直到超时。

解决方法：跳过 pnpm，自己创建解析：

New-Item -ItemType Junction `
  -Path "$env:DSH_HOME\profiles\node_modules\dsh-client-tavily-panel" `
  -Target "<absolute path to your plugin package>"

连接点（不是符号链接）无需管理员权限即可工作，并且对于 require.resolve 的行为完全相同。补丁层随后通过其 name 字段引用该包， 就像 pnpm 已经安装了一样。

陷阱 #9：设置面板客户端插件格式

如果你编写自己的 DSH 客户端插件（浏览器端），运行时格式 不是 ESM，也不是 Cordis-from-source。dsh-client-modules 插件 托管一个小的内存模块加载器，并从 /plugins/<id>/client.js 获取每个客户端包。 该包必须调用：

window.__ModuleLoader__.load({
  id: "your-package-name",   // matches package.json "name"
  factory: (require) => {
    var module = { exports: {} };
    var exports = module.exports;
    var react = require("react");           // available
    var jsx = require("react/jsx-runtime"); // available
    // ... define components ...
    function apply(ctx) {
      ctx.slots.inject("settings.section", () => ctx.slots.register({
        name: "settings.section",
        id: "your-id",
        order: 100,
        label: "Your Label"
      }, YourComponent));
    }
    exports.apply = apply;
    exports.inject = ["slots"];             // services you depend on
    return module.exports;
  }
});

并且你的 package.json 必须包含：

{
  "main": "lib/index.js",
  "exports": { "./client": { "default": "./lib/client.js" } },
  "dsh": { "client": { "inject": ["@deepseek-ai/dsh-client-ui-slots"], "platform": "web" } }
}

lib/index.js 是主机入口——它在服务器端运行；它可以是一个 空操作（function apply() {}; export { apply };）。

安全

• 密钥以明文存储。 tavily_keys.db 以明文形式存储你的 Tavily API 密钥， 因为基于 SQLite 的池在每次请求时都会被查询。使用文件系统权限保护该文件 （Linux：chmod 600）。 切勿提交 tavily_keys.db（参见 .gitignore）。

• 默认仅回环仪表板。 dashboard.py 绑定 127.0.0.1:8000。 如果你在局域网中暴露它，请立即添加身份验证。

• CORS 故意保持开放——仪表板旨在由同一主机上的嵌入式 UI 调用。 由于回环绑定，这是安全的，但如果你更改绑定地址，请缩小 CORSMiddleware.allow_origins 以匹配。

• 轮换泄露的密钥：python cli.py remove tvly-xxxxxxxx****yyyy， 在 Tavily 仪表板中撤销它，对池中的每一行重复此操作。

故障排除

致谢

池管理代码（key_pool.py、dashboard.py、FastMCP mcp_server.py 骨架、cli.py）最初由一位未署名的作者编写并公开发布。此仓库添加了：

• mcp 1.x 兼容性（query→input、model 映射、研究轮询）。

• 一个新的 tavily_research_status 工具，用于异步获取。

• Windows 跨平台修复（dashboard.py 中的 UTF-8 读取）。

• 一个用于 DSH 的即用型设置面板客户端插件，以及上述集成陷阱日志。

如果你知道原作者，请提出一个 issue，以便我添加致谢。

许可证

MIT。参见 LICENSE。