Metasearch MCP

🚀 元搜索 MCP 服務器

元搜索 MCP 服務器可用於執行基於指定查詢的搜索，為用戶提供所需的搜索結果，涵蓋 AI 響應、URI 和標題等內容。

✨ 主要特性

組件

此服務器使用 Tavily API 執行基於指定查詢的搜索：

• 搜索結果以文本格式返回。
• 搜索結果包括 AI 響應、URI 和搜索結果標題。

工具

此服務器實現以下工具：

• search：根據指定查詢執行搜索
  • 必填參數："query"
  • 可選參數："search_depth"（基本或高級）

📦 安裝指南

1. 下載倉庫。

git clone https://github.com/YeonwooSung/metasearch-mcp.git

2. 打開 Claude Desktop 配置文件。

在 MacOS 上：`~/Library/Application\ 支持/Claude/claude_desktop_config.json`
在 Windows 上：`C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json`

3. 按照以下方式編輯配置文件：

"mcpServers": {
    "tavily-search": {
        "command": "uv",
        "args": [
            "--directory",
            "C:\\your_path\\mcp-server-tavily",
            "run",
            "tavily-search"
        ],
        "env": {
            "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY",
            "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
        }
    }
}

4. 重啟 Claude Desktop。

💻 使用示例

基礎用法

在 Claude Desktop 中，當您要求“請搜索某物”時，會收到搜索結果。

搜索示例：

請詳細搜索今天的鎌倉活動

響應示例：

根據搜索結果，今天是 12月1日，以下是當天開始的活動：
"鎌倉促銷照片比賽 2025"
時間：2024年12月1日至2025年1月31日
面向喜歡鎌倉的人的照片比賽
從今天開始接受申請
另外，相關即將舉行的活動：
12月7日，12位鎌倉藝術家將在 Seibu Press Inn Kamakura Ofuna Station East Exit Lounge 舉行展覽。

其他使用方式

使用 Cursor 執行

1. 創建一個 shell 腳本（例如 script.sh），如下所示：

#!/bin/bash
TARGET_DIR=/path/to/mcp-server-tavily
cd "${TARGET_DIR}"
export TAVILY_API_KEY="your-api-key"
export PYTHONIOENCODING=utf-8
uv --directory $PWD run tavily-search

2. 配置 Cursor 的 MCP 服務器設置如下：

# 在終端中執行以下命令以運行服務器和客戶端
# 啟動服務器
uvicorn tavily_search.asgi:application --reload
# 啟動客戶端
python -m pip install python-multipart
python -m fastapi start-server

3. 將以下內容添加到 Cursor 的 settings.json 文件中：

{
    "mcp": {
        "servers": [
            {
                "name": "tavily-search",
                "host": "http://localhost:8000"
            }
        ]
    }
}

使用 Docker Compose 執行

1. 在項目根目錄中創建一個 docker-compose.yml 文件，並添加以下內容：

version: '3'
services:
  mcp-server:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - TAVILY_API_KEY=your-api-key
  mcp-client:
    image: fastapi
    command: start-server
    depends_on:
      - mcp-server

2. 在終端中執行以下命令以構建並運行服務：

docker-compose build
docker-compose up

3. 將以下內容添加到 Cursor 的 settings.json 文件中：

{
    "mcp": {
        "servers": [
            {
                "name": "tavily-search",
                "host": "http://localhost:8000"
            }
        ]
    }
}

4. 在終端中執行以下命令以運行服務器和客戶端：

uvicorn tavily_search.asgi:application --reload
python -m pip install python-multipart
python -m fastapi start-server

📚 詳細文檔

日誌存儲位置

日誌存儲在以下位置： 對於 Windows：

C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\logs\mcp-server-tavily-search