mcp-tavily-search
2025.04.05
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JavaScript搜索工具搜索工具
mcp-tavily-search 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务，用于将 Tavily 的搜索 API 与大型语言模型 (LLMs) 集成。该服务提供了智能的网页搜索能力，优化了高质量、事实性结果的获取，包括为 RAG 应用生成上下文和直接回答问题。
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Overview
基本能力
产品定位
mcp-tavily-search 是一个搜索工具，专注于提供高质量的网页搜索结果，并支持与大型语言模型的集成。
核心功能
- 🔍 通过 Tavily API 提供高级网页搜索能力
- 🤖 AI 生成的搜索结果摘要
- 🎯 域名过滤以提高结果质量
- 📊 可配置的搜索深度和参数
- 🧠 为 RAG 应用生成上下文
- ❓ 直接回答问题能力
- 💾 支持 TTL 的响应缓存
- 📝 多种响应格式（文本、JSON、Markdown）
- 🔄 为 LLMs 优化的结构化结果格式化
- 🏗️ 基于 Model Context Protocol 构建
适用场景
- 需要高质量、事实性网页搜索结果的场景
- 为 RAG 应用生成上下文
- 直接回答用户问题
- 需要过滤特定域名的搜索场景
工具列表
- tavily_search: 使用 Tavily Search API 进行网页搜索，优化高质量、事实性结果。
- tavily_get_search_context: 为 RAG 应用生成上下文。
- tavily_qna_search: 使用 Tavily 搜索直接回答问题。
常见问题解答
- Q: 如何配置 Tavily API 密钥？
A: 通过环境变量
TAVILY_API_KEY配置。 - Q: 如何过滤特定域名的搜索结果？
A: 使用
include_domains和exclude_domains参数。
使用教程
使用依赖
- 确保已安装 Node.js 和 npm。
- 安装 pnpm（如果尚未安装）：
npm install -g pnpm
安装教程
- 克隆仓库：
git clone <repository-url>
- 安装依赖：
pnpm install
- 构建项目：
pnpm build
- 运行开发模式：
pnpm dev
调试方式
- 确保环境变量
TAVILY_API_KEY已设置。 - 运行开发模式后，可以使用 MCP 客户端测试工具功能。
- 检查日志输出以确认服务正常运行。