使用说明

项目简介

Tavily Search MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它允许大型语言模型（LLM）通过标准的 MCP 协议调用 Tavily Search API 进行网页搜索。该服务器旨在为 LLM 提供外部知识和信息检索能力，增强 LLM 在需要实时信息或广泛知识领域的应用。

主要功能点

网页搜索：使用 Tavily Search API 执行网页搜索，专为 LLM 优化，提供更精准的搜索结果。
内容优化：从搜索结果中提取最相关的文本内容，并可选择包含图片、图片描述、简短答案和原始 HTML 内容，方便 LLM 理解和处理。
灵活配置：支持多种搜索参数，包括搜索深度（basic/advanced）、主题（general/news）、时间范围和域名过滤（包含/排除特定域名），满足不同的搜索需求。
工具集成：提供名为 'tavily_search' 的工具，LLM 客户端可以通过 MCP 协议调用该工具，轻松实现网页搜索功能。

安装步骤

前提条件：
- 已安装 Claude Desktop 或其他兼容 MCP 协议的 LLM 客户端。
- 拥有 Tavily API 密钥 (前往 Tavily 官网注册并获取)。

安装步骤：

克隆仓库到本地：

git clone https://github.com/apappascs/tavily-search-mcp-server.git

进入项目目录：

cd tavily-search-mcp-server

安装项目依赖：
```
npm install
```
构建项目：
```
npm run build
```

配置 MCP 客户端 (以 Claude Desktop 为例)：
- 打开 Claude Desktop 配置文件 'claude_desktop_config.json' (路径通常为：Mac: '~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json', Windows: '%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json')。
- 在 'mcpServers' 对象中添加以下配置，选择 stdio 传输方式 (根据实际安装路径修改)：
```
{
    "mcpServers": {
        "tavily-search-server": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/Users/<username>/<YOUR_PATH_TO>/tavily-search-mcp-server/dist/index.js"
            ],
            "env": {
                "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY"
            }
        }
    }
}
```
- 配置参数说明：
  - '"server name"': '"tavily-search-server"' - 服务器名称，在客户端配置中用于标识该服务器。
  - '"command"': '"node"' - 运行服务器的命令，这里使用 Node.js。
  - '"args"': '["/Users/<username>/<YOUR_PATH_TO>/tavily-search-mcp-server/dist/index.js"]' - 命令参数，指向服务器入口文件 'dist/index.js' 的绝对路径。请务必替换 '/Users/<username>/<YOUR_PATH_TO>/' 为你本地仓库的实际路径。
  - '"env"': '{"TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY"}' - 环境变量配置，用于设置 Tavily API 密钥。请将 '"YOUR_TAVILY_API_KEY"' 替换为你从 Tavily 官网获取的 API 密钥。
- 重要提示：
  - 请将配置中的路径 '/Users/<username>/<YOUR_PATH_TO>/tavily-search-mcp-server' 替换为仓库在您电脑上的实际完整路径。
  - 将 '"YOUR_TAVILY_API_KEY"' 替换为您的 Tavily API 密钥。
  - 确保路径分隔符使用正斜杠 '/'，即使在 Windows 系统中也是如此。
重启 MCP 客户端 (如 Claude Desktop)，使配置生效。

基本使用方法

配置完成后，在 MCP 客户端中，你可以指示 LLM 使用 'tavily_search' 工具进行网页搜索。例如，在 Claude Desktop 中，你可以向 Claude 提出类似 "使用 'tavily_search' 工具搜索关于最新的AI发展" 的指令。Claude (或其他 LLM 客户端) 将会识别 'tavily_search' 工具，并根据你的指令和工具的参数定义，自动调用 Tavily Search MCP Server 执行网页搜索，并将搜索结果返回给你。你可以通过工具的参数来精细控制搜索行为，例如指定搜索关键词、搜索深度、时间范围和需要包含或排除的域名等。