Tavily MCP Server 代理版

项目简介

本项目是基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，它利用 Tavily 搜索 API 为大型语言模型（LLM）提供强大的网络搜索功能。通过简单的配置，LLM 客户端可以调用该服务器提供的工具，进行网页搜索、答案提取和新闻检索等操作，并支持通过 HTTP/HTTPS 代理访问网络。

主要功能点

AI 驱动的网页搜索: 提供精准的网页搜索能力，并能提取网页中的相关内容。
答案搜索: 直接搜索答案，并提供支持性证据。
新闻搜索: 检索近期的相关新闻报道。
代理支持: 支持 HTTP/HTTPS 代理配置，允许在需要代理访问网络的环境中使用。
易于安装和配置: 可以通过 pip 安装，并支持环境变量或命令行参数配置 API 密钥和代理。
兼容 MCP 协议: 遵循 MCP 协议标准，可以与任何支持 MCP 协议的 LLM 客户端集成。

安装步骤

使用 pip 安装 (推荐):

pip install mcp-tavily-proxy

或者使用 'uv' (如果已安装):

uv pip install mcp-tavily-proxy

从源代码构建安装:

git clone https://github.com/tulong66/mcp-tavily-proxy.git
cd mcp-tavily-proxy
uv build
uv pip install .

服务器配置

为了让 MCP 客户端（例如 Claude.app）连接到 Tavily MCP Server，您需要在客户端中配置服务器信息。以下是 Claude.app 的配置示例，其他 MCP 客户端的配置方式类似，请参考各自客户端的文档。

MCP 客户端配置 (JSON 格式，例如 Claude.app 的 'claude-settings.json'):

{
  "mcpServers": {
    "tavily": { // 服务器名称，可以自定义
      "command": "python", // 启动命令，这里使用 python
      "args": ["-m", "mcp_server_tavily"] // 启动参数，指定运行 mcp_server_tavily 模块
    },
    "env": { // 环境变量配置
      "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here", // 替换为您的 Tavily API 密钥 (必需)
      "HTTP_PROXY": "http://your-proxy:port", // (可选) HTTP 代理地址，如果需要请配置
      "HTTPS_PROXY": "http://your-proxy:port" // (可选) HTTPS 代理地址，如果需要请配置
    }
  }
}

注意:

请务必将 'your_api_key_here' 替换为您在 Tavily 平台申请的 API 密钥。
如果不需要代理，可以移除 'HTTP_PROXY' 和 'HTTPS_PROXY' 的配置。
您也可以选择通过命令行参数传递 API 密钥，例如：'python -m mcp_server_tavily --api-key=your_api_key_here'，此时 'claude-settings.json' 中的 'env' 部分可以省略 'TAVILY_API_KEY' 的配置。

基本使用方法

配置完成后，在 MCP 客户端中，您可以使用以下方式调用 Tavily 提供的工具进行搜索：

示例 1: 普通网页搜索

告诉我 Anthropic 新发布的 MCP 协议

示例 2: 生成报告并排除特定来源

告诉我关于红杉树的信息。请使用 MLA 格式的 Markdown 语法，并在引文中包含 URL。排除维基百科来源。

示例 3: 新闻搜索

给我过去 5 天内与 AI 相关的 10 条新闻

在 LLM 客户端中，您可以像自然语言对话一样提出问题，服务器会自动解析并调用相应的 Tavily 工具进行搜索，并将结果返回给 LLM。

调试

如果需要查看详细的代理配置信息，可以启用 debug 日志：

export TAVILY_LOG_LEVEL=DEBUG
python -m mcp_server_tavily

您还可以使用 MCP inspector 工具进行调试：

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_tavily

关键词