这是一个基于Model Context Protocol (MCP)实现的服务器，为大型语言模型(LLM)客户端（如Claude）提供通过Tavily进行网络搜索和文本分析的能力。

主要功能点

此服务器为LLM提供以下两个主要功能工具：

• 网络搜索 (search): 允许LLM对指定的查询执行网络搜索，并返回搜索结果。支持基本 ('basic') 和深度 ('deep') 搜索模式。
• 文本分析 (analyze_text): 允许LLM提交一段文本内容，利用Tavily的能力对其进行分析并返回结果。

安装步骤

1. 克隆此GitHub仓库到您的本地计算机。
2. 在仓库的根目录创建一个名为 '.env' 的文件。文件内容应为一行：'TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here'，请将 'your_tavily_api_key_here' 替换为您从Tavily官网获取的API密钥。
3. 确保您的系统中已安装 'uv' 包管理器（如果未安装，可以通过 'pip install uv' 安装）。
4. 打开终端，进入克隆的仓库目录。
5. 运行以下命令安装所需的依赖库：

   uv add "mcp[cli]" "tavily-python" "python-dotenv"
   

6. 运行以下命令安装并注册此MCP服务器：

   uv run mcp install main.py
   

   此命令会编译您的代码并将服务器配置信息注册到您的LLM客户端（如Claude桌面版）。

服务器配置

此MCP服务器的配置由 'uv run mcp install main.py' 命令自动处理。它会根据您的LLM客户端环境，将服务器的启动命令和必要参数（例如 'uv run main.py'）注册到客户端配置中。当LLM客户端需要调用此服务器提供的工具时，它将使用注册的命令启动服务器，并通过标准输入/输出来建立通信连接（默认的MCP传输方式通常是Stdio）。您无需手动编辑复杂的JSON配置文件。

基本使用方法

完成安装步骤后：

1. 彻底关闭并重新启动您的LLM客户端（例如，关闭Claude桌面版，确保其不在后台运行，然后重新打开）。
2. 在LLM客户端的界面中，您应该能看到已成功注册的Tavily搜索和文本分析工具。
3. 现在您可以在与LLM的对话中，直接请求LLM使用这些工具来完成任务。例如：
   • “请帮我搜索一下关于量子计算的最新进展。”
   • “分析一下这段文字的主要观点是什么：[在此粘贴您想分析的文本]” LLM将根据您的请求，决定是否调用相应的Tavily工具来获取信息或分析文本。

如果工具未出现，请检查Claude是否彻底重启，或尝试重新运行安装命令 'uv run mcp install main.py'。