메타서치 MCP 서버
메타검색을 위한 MCP 서버
구성 요소
이 서버는 Tavily API를 사용하여 지정된 쿼리를 기반으로 검색을 수행합니다.
검색 결과는 텍스트 형식으로 반환됩니다.
검색 결과에는 AI 응답, URI, 검색 결과 제목이 포함됩니다.
도구
이 서버는 다음 도구를 구현합니다.
검색: 지정된 쿼리를 기반으로 검색을 수행합니다.
필수 인수: "query"
선택 인수: "search_depth"(기본 또는 고급)
설치하다
저장소를 다운로드하세요.
지엑스피1
Claude Desktop 구성 파일을 엽니다.
On MacOS: `~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json`
On Windows: `C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json`다음과 같이 구성 파일을 편집합니다.
"mcpServers": {
"tavily-search": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\your_path\\mcp-server-tavily",
"run",
"tavily-search"
],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
}
}
}Claude Desktop을 다시 시작합니다.
Related MCP server: tavily-search-mcp-server
용법
Claude Desktop에서 "무언가를 검색해 주세요"라고 요청하면 검색 결과가 나옵니다.
검색 예:
Please search in detail for today's events in Kamakura응답 예:
According to the search results, the following events start today, December 1st:
"Kamakura Promotion Photo Contest 2025"
Period: December 1, 2024 - January 31, 2025
A photo contest for those who love Kamakura
Applications start accepting from today
Also, as a related upcoming event:
On December 7th, an exhibition by 12 Kamakura artists will be held at the Seibu Press Inn Kamakura Ofuna Station East Exit Lounge.로그 저장 위치
로그는 다음 위치에 저장됩니다.
Windows의 경우:
C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\logs\mcp-server-tavily-search커서를 사용한 실행
아래와 같이 쉘 스크립트(예:
script.sh)를 만듭니다.
#!/bin/bash
TARGET_DIR=/path/to/mcp-server-tavily
cd "${TARGET_DIR}"
export TAVILY_API_KEY="your-api-key"
export PYTHONIOENCODING=utf-8
uv --directory $PWD run tavily-search커서의 MCP 서버 설정을 다음과 같이 구성하세요.
Name: tavily-search
Type: command
Command: /path/to/your/script.sh설정을 저장합니다.
설정을 저장한 후 Cursor의 Composer-Agent에 "무언가를 검색"하도록 요청하면 검색 결과가 반환됩니다.
Docker Compose를 사용하여 로컬 환경에서 실행
목적
Claude Desktop을 사용할 수 없는 Windows/MacOS 이외의 운영 체제의 경우, 이 섹션에서는 Docker Compose를 사용하여 로컬 환경에서 MCP 서버와 클라이언트를 설정하고 실행하는 방법을 설명합니다.
단계
Docker를 설치합니다.
저장소를 다운로드하세요.
git clone https://github.com/YeonwooSung/metasearch-mcp.gitDocker Compose를 실행합니다.
docker compose up -d클라이언트를 실행합니다.
docker exec mcp_server uv --directory /usr/src/app/mcp-server-tavily/src run client.py실행 결과
아래와 같이 사용 가능한 도구를 검색한 후 Tavily에게 쿼리가 발행되고 응답이 반환됩니다.