Web_Search_MCP
2025.03.16
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Python网络搜索实时搜索语言模型集成搜索工具
Web_Search_MCP 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的服务器，集成了 Tavily API 提供实时网络搜索功能。该项目通过 FastMCP 类自动生成工具定义，结合 Langchain 的 TavilySearchResults 工具，实现了高效的网络搜索能力。主要功能包括接受搜索查询、返回详细的搜索结果（包括网站内容、URL、相关性评分等）、格式化输出以及错误处理。适用于需要为语言模型或应用程序提供实时网络搜索能力的场景。
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Overview
基本能力
产品定位
Web_Search_MCP 是一个基于 MCP 协议的服务器，旨在为语言模型或应用程序提供实时网络搜索功能。
核心功能
- Web Search: 接受搜索查询并返回相关搜索结果。
- Detailed Results: 提供详细的搜索结果，包括网站内容、URL、相关性评分等。
- Formatted Output: 以结构化的 JSON 格式返回搜索结果。
- Error Handling: 优雅地处理搜索过程中的错误。
- Asynchronous processing: 基于异步处理，可以同时处理多个请求。
适用场景
- 为语言模型提供实时网络搜索能力。
- 在应用程序中集成高效的网络搜索功能。
工具列表
- search_web: 提供网络搜索功能，输入为搜索查询，输出为结构化的 JSON 格式搜索结果。
常见问题解答
- 如何获取 Tavily API Key: 需要在 Tavily 网站上注册并获取 API Key。
- 如何配置
.env文件: 在.env文件中添加TAVILY_API_KEY='your_tavily_api_key'。 - 如何配置
claude_desktop_config.json: 确保路径正确，并修改args字段以指向项目目录。
使用教程
使用依赖
- Python 3.8+: 需要安装 Python 3.8 或更高版本。
- Tavily API Key: 需要在 Tavily 网站上注册并获取 API Key。
- uv: 使用以下命令安装 uv：
bash pip install uv
安装教程
- 创建项目目录:
bash uv init Web_Search_MCP - 创建项目文件: 创建
main.py和.env文件。 - 激活虚拟环境: 进入
.venv/Scripts/activate并激活虚拟环境。 - 复制代码: 将代码复制到
main.py和.env文件中。 - 安装依赖:
bash uv add "mcp[cli]" python-dotenv langchain-community tavily-python
调试方式
- 配置
.env文件: 确保TAVILY_API_KEY已正确设置。 - 配置
claude_desktop_config.json: 确保路径正确。 - 启动服务器: 在 Claude 桌面应用程序中启动服务器。
- 测试搜索功能: 使用
search_web工具进行搜索测试。