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使用说明

项目简介

Tavily Search MCP服务器是一个实现了Model Context Protocol (MCP) 的应用后端，它利用 Tavily API 提供网络搜索能力。这个服务器旨在为大型语言模型 (LLM) 客户端提供实时的网络信息检索功能，作为其上下文信息的重要来源。通过标准化的 MCP 协议，它可以与各种兼容 MCP 协议的 LLM 客户端（如 Claude Desktop）无缝集成。

主要功能点

  • 强大的网络搜索: 利用 Tavily API 访问高质量的商业、新闻、金融和政治信息。
  • 可配置的搜索参数: 支持设置搜索深度（基本/高级）、结果数量、是否包含图片、以及特定新闻主题搜索。
  • 优化的搜索结果: 返回清晰的 Markdown 格式化结果，包含内容摘要和来源 URL。
  • 异步快速响应: 使用异步请求处理，提供快速的搜索响应。
  • 完善的错误处理: 内置错误处理和自动重试机制，确保服务的稳定性。
  • 灵活的部署方式: 可以通过 Smithery 快速安装，也支持手动安装和配置。

安装步骤

  1. 创建虚拟环境: 打开终端，导航到您希望安装 Tavily Search MCP 服务器的目录，并执行以下命令创建 Python 虚拟环境：

    uv venv

  2. 激活虚拟环境:

    • Windows: 
      .venv\Scripts\activate
    • Unix/MacOS: 
      source .venv/bin/activate

  3. 安装依赖: 在虚拟环境中，使用 'uv pip' 安装项目依赖：

    uv pip install -e .

  4. 配置 API 密钥: 创建 '.env' 文件，并将您的 Tavily API 密钥填入其中。您需要访问 Tavily 官网 获取 API 密钥。

    echo TAVILY_API_KEY=YOUR_TAVILY_API_KEY > .env

    请将 'YOUR_TAVILY_API_KEY' 替换为您实际的 API 密钥。

  5. 启动服务器: 进入 'mcp_tavily_search' 目录并启动服务器：

    cd mcp_tavily_search
uv run server.py

    服务器成功启动后，您应该能在终端看到相关的日志输出。

服务器配置

要将 Tavily Search MCP 服务器与 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）连接，您需要配置客户端的 MCP 服务器设置。以下是 Claude Desktop 的配置示例，您需要根据您的实际安装路径进行调整：

{
  "mcpServers": {
    "tavily-search": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-tavily-search/mcp_tavily_search",  // 请替换为您的 mcp-tavily-search 项目的绝对路径
        "run",
        "server.py"
      ],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "YOUR-API-KEY" // 您的 Tavily API 密钥，也可以直接填入，但不推荐
      }
    }
  }
}

配置参数说明:

  • 'server name': 'tavily-search' (服务器名称，客户端内唯一标识)
  • 'command': 'uv' (启动命令，这里使用 uv 运行器)
  • 'args': 启动参数列表，包括：
    • '--directory': MCP 服务器代码所在的目录的绝对路径，请务必替换为实际路径。
    • 'run server.py': 运行 'server.py' 脚本启动服务器。
  • 'env': 环境变量配置，用于传递 API 密钥等敏感信息，'TAVILY_API_KEY' 的值可以留空，因为服务器会从 '.env' 文件中读取。

Claude Desktop 配置文件路径:

  • Windows: '%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json'
  • Unix/MacOS: '~/.config/Claude/claude_desktop_config.json'

基本使用方法

配置完成后，在兼容 MCP 协议的 LLM 客户端中，您可以使用 'search' 工具进行网络搜索。以下是一些 JSON 格式的工具调用示例，您可以将它们发送给 MCP 服务器以执行搜索操作。

  1. 基本搜索: 搜索 "人工智能最新进展"。

    {
  "name": "search",
  "arguments": {
    "query": "人工智能最新进展"
  }
}

  2. 高级搜索 (包含图片): 搜索 "SpaceX 的成就"，并请求包含图片结果。

    {
  "name": "search",
  "arguments": {
    "query": "SpaceX 的成就",
    "search_depth": "advanced",
    "include_images": true
  }
}

  3. 新闻主题搜索: 搜索关于 "气候变化对农业的影响" 的新闻。

    {
  "name": "search",
  "arguments": {
    "query": "气候变化对农业的影响",
    "topic": "news"
  }
}

在 LLM 客户端中，当需要网络搜索功能时，就可以调用名为 'search' 的工具，并将搜索query等参数以 JSON 格式传递给 Tavily Search MCP 服务器，服务器会将搜索结果返回给客户端，从而实现 LLM 对实时网络信息的访问。

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