Tavily MCP Server

产品定位

mcp-tavily 是一个 AI 驱动的网络搜索服务，旨在为大型语言模型提供强大的网络搜索能力，包括综合搜索、直接答案生成和新闻搜索。

核心功能

1. 综合网络搜索：通过 tavily_web_search 工具执行全面的网络搜索，支持 AI 内容提取。
2. 直接答案搜索：通过 tavily_answer_search 工具生成直接答案，并提供支持证据。
3. 新闻搜索：通过 tavily_news_search 工具搜索近期新闻文章，支持按日期过滤。

适用场景

1. 信息检索：快速获取网络上的综合信息。
2. 答案生成：获取 AI 生成的直接答案，适用于问答系统。
3. 新闻监控：跟踪特定主题的近期新闻。

工具列表

• tavily_web_search：执行综合网络搜索，支持内容提取和结果过滤。
• tavily_answer_search：生成直接答案并提供支持证据。
• tavily_news_search：搜索近期新闻文章，支持按日期过滤。

常见问题解答

1. 如何获取 Tavily API 密钥？
2. 从 Tavily 网站 获取。
3. 如何配置 API 密钥？
4. 通过 .env 文件、环境变量或命令行参数配置。
5. 如何调试？
6. 使用 MCP inspector 工具进行调试。

使用教程

使用依赖

• Python 3.11 或更高版本
• Tavily API 密钥
• uv Python 包管理器（推荐）

安装教程

使用 pip 或 uv 安装

# 使用 pip
pip install mcp-tavily

# 或使用 uv（推荐）
uv add mcp-tavily

从源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/RamXX/mcp-tavily.git
cd mcp-tavily

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 安装依赖和构建
uv sync  # 或: pip install -r requirements.txt
uv build  # 或: pip install -e .

# 安装测试依赖
uv sync --dev  # 或: pip install -r requirements-dev.txt

调试方式

使用 MCP inspector 工具进行调试：

# 使用 npx
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_tavily

# 开发模式
cd path/to/mcp-tavily
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_tavily

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。