tavily-firecrawl-mcp
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@tavily-firecrawl-mcpsearch for recent developments in quantum computing"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
tavily-firecrawl-mcp
一个用于网页抓取和搜索的 MCP(Model Context Protocol)服务器。
web_fetch—— 把网页正文提取为 Markdown(或纯文本)。以 Tavily Extract 为主用,失败或返回空时自动回退到 Firecrawl Scrape。web_search—— 用 Tavily Search 搜索网页(返回标题、URL、摘要,可选合成答案)。无备用。
API key 从环境变量读取。未配置 key 的 provider 会被直接跳过,不会向它发起任何请求。
适用场景
抓取单个网页的正文内容(博客、文档、新闻等)。
当主用服务(Tavily)不可用时,自动用备用服务(Firecrawl)兜底,提高可用性。
用 Tavily 做联网搜索,获取最新信息。
Related MCP server: OneSearch MCP Server
环境要求
Python ≥ 3.11
Tavily API key(
TAVILY_API_KEY)可选:Firecrawl API key(
FIRECRAWL_API_KEY),用于抓取回退。不配则web_fetch仅用 Tavily。
运行方式
本服务用 Python 实现,推荐用 uvx(uv 的命令运行器)运行 —— 无需全局安装、自动隔离环境。
方式一:uvx(推荐)
无需 pip install,直接运行。两种来源:
# 已发布到 PyPI 时
uvx tavily-firecrawl-mcp
# 未发布时,直接从 git 仓库运行(把 bpx/web-fetch-mcp 换成你的仓库地址)
uvx --from "git+https://github.com/bpx/tavily-firecrawl-mcp" tavily-firecrawl-mcpuvx 会根据
pyproject.toml的[project.scripts]入口点(tavily-firecrawl-mcp = tavily_firecrawl_mcp.server:main)找到并运行服务。首次运行会自动创建隔离环境并安装依赖。
方式二:本地 pip 安装
在本目录下:
pip install -e .然后即可通过命令 tavily-firecrawl-mcp 或 python -m tavily_firecrawl_mcp 启动。
调试 / 检查
用官方 MCP Inspector 可视化调试:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx tavily-firecrawl-mcp配置 API key
在环境(或 MCP 客户端加载的 .env)中设置:
export TAVILY_API_KEY=tvly-xxxxxxxxxxxx
export FIRECRAWL_API_KEY=fc-xxxxxxxxxxxx # 可选仓库内附 .env.example。
出站代理(可选)
当 Tavily / Firecrawl 的 API 端点在你的网络下无法直连或不稳定(例如国内网络),可通过 WEB_FETCH_PROXY 指定本地代理:
export WEB_FETCH_PROXY=http://127.0.0.1:7890设置 WEB_FETCH_PROXY 后它优先级最高,并禁用 httpx 的环境变量回退;未设置时,httpx 仍会读取标准的 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY / ALL_PROXY 环境变量。
工具
web_fetch(url, ...)
参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
| 必填 | 要抓取的页面 URL。 |
|
|
| Tavily 会按该意图对提取内容重排。 |
|
|
| 输出格式。 |
|
|
| Tavily 提取深度。 |
|
|
| 仅 Firecrawl 生效 —— 去掉导航/广告/页脚。 |
|
|
| 单次请求超时,单位秒。 |
返回 { ok, url, provider, content, format, used_fallback, failed_providers, metadata }。
当结果由 Firecrawl 在 Tavily 失败后产出时,used_fallback 为 true。
web_search(query, ...)
参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|
| 必填 | 搜索词。 |
|
|
| 结果数量(1–20)。 |
|
|
| advanced 更慢但更深入。 |
|
|
| 切换为新闻搜索。 |
|
|
| 是否同时返回合成答案。 |
返回 { ok, query, answer, results: [{title, url, content, score}] }。
回退机制说明
web_fetch 按顺序遍历 provider 链:Tavily → Firecrawl。
若 Tavily 已配置且返回非空内容 → 直接返回。
若 Tavily 因可重试错误失败(auth、限流、5xx、网络、空内容)且 Firecrawl 已配置 → 尝试 Firecrawl,标记
used_fallback: true,并把 Tavily 的失败记录写入failed_providers。不可重试错误(如 404)会立即抛出,不尝试备用。
所有 provider 都失败或都未配置时,工具返回
ok: false及结构化的failures列表,便于调用方处理。
未配置 key 的 provider 不会出现在链中,因此只配一个 key 即可实现 Tavily-only 或 Firecrawl-only。
客户端配置
ZCode(~/.zcode/mcp.json 或项目内 .zcode/mcp.json)
注意:ZCode 的配置文件格式与 Claude Desktop 不同 —— 顶层的 key 直接就是每个 server 的名字,没有
mcpServers外层包裹,且每个 server 对象里需要带"type": "stdio"。
{
"tavily-firecrawl": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["tavily-firecrawl-mcp"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "tvly-xxxxxxxxxxxx",
"FIRECRAWL_API_KEY": "fc-xxxxxxxxxxxx",
"WEB_FETCH_PROXY": "http://127.0.0.1:7890"
}
}
}如果还没发布到 PyPI,改为从 git 运行(把
bpx/tavily-firecrawl-mcp换成你的仓库地址):"args": ["--from", "git+https://github.com/bpx/tavily-firecrawl-mcp", "tavily-firecrawl-mcp"]
Claude Desktop / Claude Code(claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"tavily-firecrawl": {
"command": "uvx",
"args": ["tavily-firecrawl-mcp"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "tvly-xxxxxxxxxxxx",
"FIRECRAWL_API_KEY": "fc-xxxxxxxxxxxx",
"WEB_FETCH_PROXY": "http://127.0.0.1:7890"
}
}
}
}通用 stdio 客户端
{
"command": "uvx",
"args": ["tavily-firecrawl-mcp"]
}确保服务端继承的环境中已导出 TAVILY_API_KEY(以及可选的 FIRECRAWL_API_KEY / WEB_FETCH_PROXY)。
开发
pip install -e ".[dev]"
pytest许可证
MIT
Maintenance
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