关于 tavily-search MCP server
tavily-search MCP 服务使用 Tavily API 根据查询词执行搜索,并以文本形式返回结果。该项目早于官方实现开发,适合希望在 Claude Desktop 或 Cursor 中进行网页搜索的用户。
主要功能
- 01基于查询词执行 Tavily 搜索
- 02支持 basic 和 advanced 搜索深度
- 03返回 AI 回答、URI 和结果标题
- 04可通过 Smithery 安装
适用场景
- 01在 Claude Desktop 中搜索最新信息
- 02在 Cursor 的 Composer Agent 中调用网页搜索
- 03通过 Docker Compose 在本地运行客户端与服务
MCP 相关
该项目是 MCP 服务端,向 MCP 客户端暴露名为 search 的工具,必需参数为 query,可选参数为 search_depth。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
tavily-search MCP 服务
一个 MCP 服务项目
组件
此服务使用 Tavily API 根据指定的查询执行搜索。
- 搜索结果以文本格式返回。
- 搜索结果包含 AI 响应、URI 和搜索结果标题。
工具
此服务实现了以下工具:
- search:根据指定的查询执行搜索
- 必需参数:"query"
- 可选参数:"search_depth"(basic 或 advanced)
通过 Smithery 安装
通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Tavily Search:
npx -y @smithery/cli install tavily-search --client claude
安装
- 下载仓库。
git clone https://github.com/Tomatio13/mcp-server-tavily.git
- 打开 Claude Desktop 配置文件。
On MacOS: `~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json`
On Windows: `C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json`
- 按如下方式编辑配置文件:
"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"
}
}
}
- 重启 Claude Desktop。
使用方法
在 Claude Desktop 中,当你询问“请搜索某些内容”时,将收到搜索结果。
搜索示例:
Please search in detail for today's events in Kamakura
响应示例:
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.
日志存储位置
日志存储在以下位置:
对于 Windows:
C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\logs\mcp-server-tavily-search
使用 Cursor 执行
- 创建一个 Shell 脚本(例如,
script.sh),如下所示:
#!/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
- 按如下方式配置 Cursor 的 MCP 服务设置:
Name: tavily-search
Type: command
Command: /path/to/your/script.sh
-
保存设置。
-
保存设置后,你可以让 Cursor 的 Composer-Agent“搜索某些内容”,它会返回搜索结果。
使用 Docker Compose 在本地环境中运行
目的
对于无法使用 Claude Desktop 的 Windows/MacOS 以外的操作系统, 本节介绍如何使用 Docker compose 在本地环境中设置并运行 MCP 服务和客户端。
步骤
- 安装 Docker。
- 下载仓库。
git clone https://github.com/Tomatio13/mcp-server-tavily.git
- 运行 Docker compose。
docker compose up -d
- 执行客户端。
docker exec mcp_server uv --directory /usr/src/app/mcp-server-tavily/src run client.py
- 执行结果
- 按如下所示搜索可用工具后,将向 Tavily 发送查询并返回响应:
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
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。