MCP Tavily

🚀 Tav セマンティックコンテキストプロトコルサーバ

Tavは、モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）を実装するためのサーバです。このプロトコルは、言語モデルを通じて外部の知識源やネットワークとどのようにやり取りするかを定義しています。現在の実装バージョンは v0.5.0 で、以下の機能をサポートしています。

• 外部の知識ベースから情報を検索する
• URLを通じて特定のドメインの内容をフィルタリングする
• ウェブページの内容を要約する
• 引用形式（MLA、APAなど）のレポートを生成する
• ネットワーク検索に基づく結果を直接返す

🚀 クイックスタート

📦 インストール

リポジトリのクローン

git clone git@github.com:modelcontextprotocol/mcp-tavily.git
cd mcp-tavily

サーバの起動

python -m mcp_server_tavily

デフォルトでは、サーバはポート 8000 ですべてのネットワークインターフェイスにバインドされます。異なるポートを指定するには、以下のコマンドを使用します。

TAV_PORT=8080 python -m mcp_server_tavily

環境変数の設定

以下は一般的な環境変数の設定です。

• TAV_API_KEY: 認証に使用する API キー（必須）
• TAV_HOST: サーバがバインドするホストアドレス。デフォルトは 0.0.0.0
• TAV_PORT: サーバが動作するポート。デフォルトは 8000
• OPENAI_API_KEY: OpenAI API のキー（オプション、GPT モデルを呼び出すために使用）

✨ 主な機能

1. 知識ベースの統合

複数の知識ベースソースをサポートします。

# Wikipedia 検索の設定
TAV_KNOWLEDGE_SOURCES="wikipedia"

# ネットワーク検索機能の有効化
TAV_NETWORK=True

2. ドメインフィルタリング

URL を通じて特定のドメインの内容をフィルタリングします。

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me about quantum computing. Please exclude arXiv sources."}]}'

3. レポート生成

複数の引用形式をサポートします。

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Write a report on AI ethics in markdown with MLA citations. Include arXiv sources only."}]}'

💻 使用例

基本的な使用法

要約の生成

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the latest advancements in quantum computing."}]}'

検索結果の返却

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Search for recent breakthroughs in AI and return direct results."}]}'

📚 ドキュメント

テストスイート

このプロジェクトには、機能の正しさを検証するための完全なテストスイートが用意されています。

uv sync --dev

テストを実行すると、以下のような出力が表示されます。

✓ Basic functionality test - 100ms
✓ Knowledge source integration - 200ms
✓ Citation formatting - 300ms

Docker デプロイ

イメージのビルド

uv package --format docker:image --name tav-semantic-server .

コンテナの実行

docker run -it --rm -p 8000:8000 \
-e TAV_API_KEY=your_api_key \
tav-semantic-server

デバッグツール

このプロジェクトには、開発者がデバッグを行いやすくするためのデバッグインターフェイスが用意されています。

uv debug .

http://localhost:5173 にアクセスすると、リアルタイムのログやデバッグ情報を確認できます。

貢献ガイド

コードの貢献を歓迎します！以下の手順に従ってください。

1. 機能ブランチを作成する：git checkout -b feature/your-feature
2. 変更をコミットする：git add . && git commit -m "feat: your new feature"
3. ブランチをプッシュする：git push origin feature/your-feature
4. Pull Request を作成する

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに準拠しています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

🔗 お問い合わせ

何か質問や提案がある場合は、以下の方法でお問い合わせください。

• メール：contact@modelcontextprotocol.org
• GitHub リポジトリ：https://github.com/modelcontextprotocol/mcp-tavly