Tavily Search MCP Server

Tavily Search MCP サーバー

LLM 向けに最適化された検索機能を提供する、Tavily Search API を統合した MCP サーバーの実装です。

機能

• ウェブ検索： 検索の深さ、トピック、期間を指定して、LLM 向けに最適化されたウェブ検索を実行します。
• コンテンツ抽出： 検索結果から最も関連性の高いコンテンツを抽出し、品質とサイズを最適化します。
• オプション機能： 画像、画像の説明、LLM が生成する短い回答、生の HTML コンテンツを含められます。
• ドメインフィルタリング： 検索結果に特定のドメインを含める、または除外できます。

ツール

• tavily_search
  • Tavily Search API を使用してウェブ検索を実行します。
  • 入力：
    • query (string, required)：検索クエリ。
    • search_depth (string, optional)："basic" または "advanced"（デフォルト："basic"）。
    • topic (string, optional)："general" または "news"（デフォルト："general"）。
    • days (number, optional)：ニュース検索で遡る日数（デフォルト：3）。
    • time_range (string, optional)：期間フィルター（"day"、"week"、"month"、"year" または "d"、"w"、"m"、"y"）。
    • max_results (number, optional)：結果の最大数（デフォルト：5）。
    • include_images (boolean, optional)：関連画像を含めます（デフォルト：false）。
    • include_image_descriptions (boolean, optional)：画像の説明を含めます（デフォルト：false）。
    • include_answer (boolean, optional)：LLM が生成する短い回答を含めます（デフォルト：false）。
    • include_raw_content (boolean, optional)：生の HTML コンテンツを含めます（デフォルト：false）。
    • include_domains (string[], optional)：含めるドメイン。
    • exclude_domains (string[], optional)：除外するドメイン。

セットアップガイド 🚀

1. 前提条件

• Claude Desktop がコンピューターにインストールされていること。
• Tavily API キー： a. Tavily API アカウントを作成します。 b. プランを選択します（無料プランも利用できます）。 c. Tavily ダッシュボードから API キーを生成します。

2. インストール

1. このリポジトリをコンピューター上の任意の場所にクローンします：

   git clone https://github.com/apappascs/tavily-search-mcp-server.git 
   

2. 依存関係をインストールしてプロジェクトをビルドします：

   cd tavily-search-mcp-server
   

   npm install
   

   npm run build
   

3. Claude Desktop との統合

1. Claude Desktop の設定ファイルを開きます。

   # Mac の場合：
   ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   
   # Windows の場合：
   %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   

2. npm または docker のどちらを使ってサーバーを実行するかに応じて、次のいずれか1つを設定の mcpServers オブジェクトに追加します。

   オプション A：NPM を使用（stdio トランスポート）

   {
       "mcpServers": {
           "tavily-search-server": {
               "command": "node",
               "args": [
                   "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server/dist/index.js"
               ],
               "env": {
                   "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here"
               }
           }
       }
   }
   

   オプション B：NPM を使用（SSE トランスポート）

   {
       "mcpServers": {
           "tavily-search-server": {
               "command": "node",
               "args": [
                   "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server/dist/sse.js"
               ],
               "env": {
                   "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here"
               },
               "port": 3001
           }
       }
   }
   

   オプション C：Docker を使用

   {
       "mcpServers": {
           "tavily-search-server": {
               "command": "docker",
               "args": [
                   "run",
                   "-i",
                   "--rm",
                   "-e",
                   "TAVILY_API_KEY",
                   "-v",
                   "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server:/app",
                   "tavily-search-mcp-server"
               ],
               "env": {
                   "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here"
               }
           }
       }
   }
   

3. 重要な手順：

   • /Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server を、リポジトリをクローンした場所の実際のフルパスに置き換えます。
   • env セクションに Tavily API キーを追加します。API キーなどのシークレットは、環境変数として設定することを常に推奨します。
   • Windows の場合も含め、パスにはスラッシュ（/）を使用してください。
   • docker を使用する場合は、まず docker build -t tavily-search-mcp-server:latest . でイメージをビルドしてください。

4. 変更を反映するには、Claude Desktop を再起動します。

Smithery 経由でインストールする

Smithery 経由で Claude Desktop 用の Tavily Search を自動的にインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @apappascs/tavily-search-mcp-server --client claude

環境のセットアップ（npm 用）

1. .env.example を .env にコピーします。

   cp .env.example .env
   

2. .env ファイルに実際の Tavily API キーを設定します。

   TAVILY_API_KEY=your_api_key_here
   

   注：実際の API キーをバージョン管理にコミットしないでください。セキュリティ上の理由から、.env ファイルは git の対象外になっています。

NPM で実行する

Node.js を使用してサーバーを起動します。

node dist/index.js

SSE トランスポートの場合：

node dist/sse.js

Docker で実行する

1. Docker イメージをビルドします（まだビルドしていない場合）。

   docker build -t tavily-search-mcp-server:latest .
   

2. 次のコマンドで Docker コンテナを実行します。

   stdio トランスポートの場合：

   docker run -it --rm -e TAVILY_API_KEY="your_api_key_here" tavily-search-mcp-server:latest
   

   SSE トランスポートの場合：

   docker run -it --rm -p 3001:3001 -e TAVILY_API_KEY="your_api_key_here" -e TRANSPORT="sse" tavily-search-mcp-server:latest
   

   より安全な方法として、シェルの環境変数を直接利用することもできます。

    docker run -it --rm -p 3001:3001 -e TAVILY_API_KEY=$TAVILY_API_KEY -e TRANSPORT="sse" tavily-search-mcp-server:latest
   

   Note: The second command demonstrates the recommended approach of using -e TAVILY_API_KEY=$TAVILY_API_KEY to pass the value of your TAVILY_API_KEY environment variable into the Docker container. This keeps your API key out of your command history, and it is generally preferred over hardcoding secrets in commands.

3. Using docker compose

   Run:

   docker compose up -d
   

   To stop the server:

   docker compose down
   

License

This MCP server is licensed under the MIT License. This means you are free to use, modify, and distribute the software, subject to the terms and conditions of the MIT License. For more details, please see the LICENSE file in the project repository.