关于 Web Search Sse
Web Search Sse 是基于 Tavily 的 MCP 网络搜索服务,面向需要格式化搜索结果的系统。它以 Markdown 返回结果,并可向 MCP 网关注册。
主要功能
- 01基于 Tavily 的网络搜索
- 02Markdown 格式结果
- 03SSE 传输
- 04自动注册到 MCP 网关
- 05支持 Docker 部署
适用场景
- 01通过搜索查询获取最新信息
- 02将搜索结果提供给 MCP 客户端
- 03在 Docker 中运行搜索服务
MCP 相关
提供 `web_search` 工具,接收查询并返回包含标题、URL 和摘要的 Markdown 结果。服务使用 SSE,并可注册到已配置的 MCP 网关。
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。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
1收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| max_length | integer | 否 | 返回的最大字符数。 |
| raw | boolean | 否 | 获取请求页面的实际 HTML 内容,不进行简化。 |
| start_index | integer | 否 | 返回结果时从此字符索引开始;如果先前的获取结果被截断且需要更多上下文,此参数会很有用。 |
| url | string | 是 | 要获取的 URL |
详细介绍
来自项目 READMEweb_search 项目文档
简介
web_search 是一个 MCP SSE 协议的网络搜索服务,允许用户通过简单的接口执行网络查询并获取格式化的搜索结果。该服务使用 Tavily 搜索 API 来获取高质量的网络搜索结果,并以 Markdown 格式返回结果,便于在各种平台上展示。
功能特点
- 通过 MCP 协议提供网络搜索工具
- 使用 SSE (Server-Sent Events) 传输方式实现实时数据流
- 自动注册到 MCP 网关,便于集成到更大的服务生态系统
- 返回格式化的 Markdown 搜索结果,包含标题、URL 和内容摘要
- 支持 Docker 容器化部署
安装与部署
环境要求
- Go 1.24+
- Tavily API 密钥
直接运行
# 设置 Tavily API 密钥
export TAVILY_SEARCH_API_KEY="your_api_key_here"
# 可选:设置 MCP 服务器端口
export MCP_SERVER_PORT="8080"
# 可选:设置 MCP 网关域名
export MCP_GATEWAY_DOMAIN="http://localhost:3121"
# 运行服务
go run main.go
Docker 部署
# 构建 Docker 镜像
docker build -t web_search .
# 运行容器
docker run -p 8080:8080 \
-e TAVILY_SEARCH_API_KEY="your_api_key_here" \
-e MCP_GATEWAY_DOMAIN="http://localhost:3121" \
web_search
环境变量配置
| 环境变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| TAVILY_SEARCH_API_KEY | 无 | Tavily 搜索 API 密钥,必须设置 |
| MCP_SERVER_PORT | 8080 | 服务监听端口 |
| MCP_GATEWAY_DOMAIN | http://localhost:3121 | MCP 网关服务地址 |
API 使用
MCP 工具说明
服务提供了一个名为 web_search 的 MCP 工具,接受以下参数:
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 是 | 要搜索的查询内容 |
返回格式
服务返回的搜索结果以 Markdown 格式组织,每个结果包含:
- 标题(二级标题格式)
- URL(链接格式)
- 内容摘要(引用块格式)
多个结果之间使用水平分割线分隔。
集成到其他服务
web_search 服务会自动向指定的 MCP 网关注册自己,只需确保:
- MCP 网关已启动并可访问
- 已正确配置
MCP_GATEWAY_DOMAIN环境变量
注册成功后,其他服务可以通过 MCP 网关调用 web_search 工具。
示例
通过发送以下请求到 MCP 网关,可以执行网络搜索:
{
"tool": "web_search",
"params": {
"arguments": {
"query": "最新人工智能技术发展"
}
}
}
返回结果示例:
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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。