Tavily MCP Server Pg0

🚀 Tavily MCP 服務器

Tavily MCP 服務器是一個基於模型上下文協議（MCP）的服務器，藉助 Tavily API 實現基於人工智能的搜索功能。它能讓 AI 助手開展全面的網絡搜索，檢索出相關且最新的信息，有效提升信息獲取的效率和質量。

🚀 快速開始

Tavily MCP 服務器可幫助 AI 助手進行網絡搜索。使用前，需確保滿足先決條件並完成安裝與配置。

✨ 主要特性

• 智能搜索：基於人工智能的搜索功能，為用戶提供精準的搜索服務。
• 深度可選：支持基本和高級搜索深度，滿足不同場景的搜索需求。
• 結果豐富：搜索結果包含標題、URL 和內容片段，信息全面。
• 摘要生成：由 AI 生成搜索結果摘要，快速瞭解關鍵信息。
• 跟蹤評分：對結果進行評分，並跟蹤響應時間，便於評估搜索效果。
• 歷史緩存：具備全面的歷史記錄存儲與緩存功能，方便後續查閱。
• 靈活訪問：通過 MCP 資源實現靈活的數據訪問。

📦 安裝指南

先決條件

• Node.js（v16 或更高版本）
• npm（Node 包管理器）
• Tavily API 密鑰（在Tavily 網站獲取）
• 任意 MCP 客戶端（例如 Cline、Claude Desktop，或其他自定義實現）

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/it-beard/tavily-server.git
cd tavily-mcp-server

2. 安裝依賴項：

npm install

3. 構建項目：

npm run build

📚 詳細文檔

配置說明

項目結構

tavily-server/
├── src/
│   └── index.ts    # 主服務器實現文件
├── data/           # 持久化存儲目錄
│   └── searches.json  # 搜索歷史和緩存存儲位置
├── build/          # 編譯輸出 JavaScript 文件
├── package.json    # 項目依賴及腳本配置
└── tsconfig.json   # TypeScript 編譯配置

使用方法

啟動服務器

npm run start

資源訪問

搜索結果接口

interface SearchResults {
  results: Array<{
    title: string;
    url: string;
    content: string;
    relevance: number;
  }>;
  total: number;
  took: number;
}

持久化存儲

存儲位置

• 數據存儲在data目錄中。
• data/searches.json包含所有搜索歷史記錄。
• 數據在服務器重啟後仍然保留。
• 存儲格式為 JSON，便於調試和查看。
• 自動處理存儲操作中的錯誤。
• 自動創建所需目錄結構。

開發信息

可用腳本命令

• npm run build：編譯 TypeScript 代碼並生成可執行文件。
• npm run start：啟動 MCP 服務器（需先編譯）。
• npm run dev：在開發模式下運行服務器。

錯誤處理

此服務器提供詳細的錯誤信息，幫助診斷常見問題：

• 無效的 API 密鑰
• 網絡連接異常
• 搜索參數錯誤
• API 速率限制
• 資源未找到
• 無效的資源 URI
• 存儲讀寫失敗

貢獻指南

1. 叉倉庫到本地。
2. 創建功能分支（例如：git checkout -b feature/amazing-feature）。
3. 提交修改（如：git commit -m '添加出色功能'）。
4. 推送到遠端分支（如：git push origin feature/amazing-feature）。
5. 提交 Pull Request。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證，具體條款請參閱LICENSE文件。

致謝

感謝以下項目和技術的支持：

• Model Context Protocol (MCP)為服務器框架提供基礎。
• Tavily API為搜索功能提供技術支持。