MCP塔维利
Tavily API 的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，提供高级搜索和内容提取功能。
特征
多种搜索工具：
search：具有可自定义选项的基本搜索功能searchContext：上下文感知搜索，提高相关性searchQNA：以问题和答案为重点的搜索
内容提取：使用可配置选项从 URL 中提取内容
丰富的配置选项：搜索深度、过滤和内容包含的广泛选项
与 MCP 一起使用
将 Tavily MCP 服务器添加到您的 MCP 配置中：
{
"mcpServers": {
"tavily": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@mcptools/mcp-tavily"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}注意：请确保将
your-api-key替换为你的实际 Tavily API 密钥。你也可以在运行服务器之前将其设置为环境变量TAVILY_API_KEY。
Related MCP server: Deep Research MCP Server
API 参考
搜索工具
服务器提供了三种可以通过MCP调用的搜索工具：
1. 基本搜索
// Tool name: search
{
query: "artificial intelligence",
options: {
searchDepth: "advanced",
topic: "news",
maxResults: 10
}
}2. 上下文搜索
// Tool name: searchContext
{
query: "latest developments in AI",
options: {
topic: "news",
timeRange: "week"
}
}3. 问答搜索
// Tool name: searchQNA
{
query: "What is quantum computing?",
options: {
includeAnswer: true,
maxResults: 5
}
}提取工具
// Tool name: extract
{
urls: ["https://example.com/article1", "https://example.com/article2"],
options: {
extractDepth: "advanced",
includeImages: true
}
}搜索选项
所有搜索工具都具有以下选项：
interface SearchOptions {
searchDepth?: "basic" | "advanced"; // Search depth level
topic?: "general" | "news" | "finance"; // Search topic category
days?: number; // Number of days to search
maxResults?: number; // Maximum number of results
includeImages?: boolean; // Include images in results
includeImageDescriptions?: boolean; // Include image descriptions
includeAnswer?: boolean; // Include answer in results
includeRawContent?: boolean; // Include raw content
includeDomains?: string[]; // List of domains to include
excludeDomains?: string[]; // List of domains to exclude
maxTokens?: number; // Maximum number of tokens
timeRange?: "year" | "month" | "week" | "day" | "y" | "m" | "w" | "d"; // Time range for search
}提取选项
interface ExtractOptions {
extractDepth?: "basic" | "advanced"; // Extraction depth level
includeImages?: boolean; // Include images in results
}响应格式
所有工具都以以下格式返回响应：
{
content: Array<{
type: "text",
text: string
}>
}对于搜索结果，每项包括：
标题
内容
网址
对于提取的内容，每项包括：
网址
原始内容
失败的 URL 列表（如果有）
错误处理
所有工具都包含适当的错误处理，如果出现问题，将会抛出描述性错误消息。
安装
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Tavily API 服务器：
npx -y @smithery/cli install @kshern/mcp-tavily --client claude手动安装
npm install @mcptools/mcp-tavily或者直接通过 npx 使用：
npx @mcptools/mcp-tavily先决条件
Node.js 16 或更高版本
npm 或 yarn
Tavily API 密钥（从Tavily获取）
设置
克隆存储库
安装依赖项：
npm install设置您的 Tavily API 密钥：
export TAVILY_API_KEY=your_api_key建筑
npm run build使用 MCP Inspector 进行调试
对于开发和调试，我们建议使用MCP Inspector ，它是 MCP 服务器的强大开发工具。
检查器提供了以下用户界面：
测试工具调用
查看服务器响应
调试工具执行
监控服务器状态
贡献
欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。
分叉存储库
创建你的功能分支（
git checkout -b feature/AmazingFeature）提交您的更改（
git commit -m 'Add some AmazingFeature'）推送到分支（
git push origin feature/AmazingFeature）打开拉取请求
执照
该项目已获得 MIT 许可。
支持
如有任何疑问或问题：