tavily-search MCP server について
tavily-search MCP サーバーは、Tavily API を利用して指定したクエリで検索を行い、結果をテキスト形式で返します。公式版が提供される前に開発されたプロジェクトです。Claude Desktop や Cursor から Web 検索を行いたい利用者に適しています。
主な機能
- 01Tavily によるクエリ検索
- 02basic と advanced の検索深度に対応
- 03AI 回答、URI、検索結果のタイトルを返却
- 04Smithery 経由のインストールに対応
活用シーン
- 01Claude Desktop で最新情報を検索する
- 02Cursor の Composer エージェントから Web 検索を呼び出す
- 03Docker Compose でクライアントとサーバーをローカル実行する
MCP 対応
MCP サーバーであり、MCP クライアントに search ツールを公開します。必須引数は query、任意引数は search_depth です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
tavily-search MCP サーバー
MCP サーバーのプロジェクトです
コンポーネント
このサーバーは Tavily API を使用して、指定されたクエリに基づいて検索を実行します。
- 検索結果はテキスト形式で返されます。
- 検索結果には、AI の回答、URI、検索結果のタイトルが含まれます。
ツール
このサーバーは次のツールを実装しています。
- search:指定されたクエリに基づいて検索を実行します
- 必須の引数:「query」
- オプションの引数:「search_depth」(basic または advanced)
Smithery 経由でのインストール
Smithery 経由で Claude Desktop に Tavily Search を自動的にインストールするには:
npx -y @smithery/cli install tavily-search --client claude
インストール
- リポジトリをダウンロードします。
git clone https://github.com/Tomatio13/mcp-server-tavily.git
- Claude Desktop の設定ファイルを開きます。
On MacOS: `~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json`
On Windows: `C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json`
- 次のように設定ファイルを編集します。
"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 Desktop を再起動します。
使用方法
Claude Desktop で「何かを検索してください」と尋ねると、検索結果が返されます。
検索例:
Please search in detail for today's events in Kamakura
応答例:
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.
ログの保存場所
ログは次の場所に保存されます。
Windows の場合:
C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\logs\mcp-server-tavily-search
Cursor での実行
- 以下のようにシェルスクリプト(例:
script.sh)を作成します。
#!/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-search
- Cursor の MCP サーバー設定を次のように構成します。
Name: tavily-search
Type: command
Command: /path/to/your/script.sh
-
設定を保存します。
-
設定を保存すると、Cursor の Composer-Agent に「何かを検索して」と尋ねることで、検索結果が返されます。
Docker Compose を使用したローカル環境での実行
目的
Claude Desktop を使用できない Windows/MacOS 以外のオペレーティングシステム向けに、 このセクションでは Docker compose を使用して、ローカル環境に MCP サーバーとクライアントを セットアップして実行する方法を説明します。
手順
- Docker をインストールします。
- リポジトリをダウンロードします。
git clone https://github.com/Tomatio13/mcp-server-tavily.git
- Docker compose を実行します。
docker compose up -d
- クライアントを実行します。
docker exec mcp_server uv --directory /usr/src/app/mcp-server-tavily/src run client.py
- 実行結果
- 以下のように利用可能なツールを検索すると、Tavily にクエリが送信され、応答が返されます。
2024-12-01 11:21:56,930 - tavily-search-server - INFO - Starting Tavily search server
2024-12-01 11:21:56,932 - tavily-search-server - INFO - Server initialized, starting main loop
2024-12-01 11:21:56,936 - mcp.server - INFO - Processing request of type ListToolsRequest
2024-12-01 11:21:56,936 - tavily-search-server - INFO - Listing available tools
利用可能なツール: nextCursor=None tools=[Tool(name='search', description='Search the web using Tavily API', inputSchema={'type': 'object', 'properties': {'query': {'type': 'string', 'description': 'Search query'}, 'search_depth': {'type': 'string', 'description': 'Search depth (basic or advanced)', 'enum': ['basic', 'advanced']}}, 'required': ['query']})]
2024-12-01 11:21:56,937 - mcp.server - INFO - Processing request of type CallToolRequest
2024-12-01 11:21:56,937 - tavily-search-server - INFO - TOOL_CALL_DEBUG: Tool called - name: search, arguments: {'query': '今日の東京タワーのイベントを教えて下さい'}
2024-12-01 11:21:56,937 - tavily-search-server - INFO - Executing search with query: '今日の東京タワーのイベントを教えて下さい'
2024-12-01 11:22:00,243 - httpx - INFO - HTTP Request: POST https://api.tavily.com/search "HTTP/1.1 200 OK"
2024-12-01 11:22:00,243 - tavily-search-server - INFO - Search successful - Answer generated
2024-12-01 11:22:00,243 - tavily-search-server - INFO - Search successful - Results available
ツール実行結果: content=[TextContent(type='text', text='AI Answer:\n今日の東京タワーのイベントは以下の通りです:\n1. Candlelight: エド・シーランとコールドプレイのヒットメドレー - 12月01日\n2. チームラボプラネッツ TOKYO - 12月01日から1月21日\n\n他にもイベントがある可能性がありますので、公式ウェブサイト等で最新情報をご確認ください。\n\n\n\nSearch Results:\n\n1. 東京タワー (東京): 現在のイベントとチケット | Fever\nURL: https://feverup.com/ja/tokyo/venue/tokyo-tower\nSummary: Summary not found\n\n\n2. 東京タワー(東京都)の施設で開催するイベント一覧|ウォーカープラス\nURL: https://www.walkerplus.com/spot/ar0313s03867/e_list.html\nSummary: Summary not found\n\n\n3. 東京タワー - Tokyo Tower\nURL: https://www.tokyotower.co.jp/event/\nSummary: Summary not found\n')] isError=False
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。