Tavily

🚀 MCP Tavily 项目

一个为 Tavily API 实现的模型上下文协议（MCP）服务器，提供高级搜索和内容提取功能，助力用户高效获取信息。

中文文档

✨ 主要特性

• 多个搜索工具：
  • search：具备自定义选项的基本搜索功能，满足多样化搜索需求。
  • searchContext：上下文感知搜索，有效提高搜索结果的相关性。
  • searchQNA：专注于问答场景的搜索功能，精准定位答案。
• 内容提取：可从 URL 中提取内容，且带有可配置的选项，方便灵活使用。
• 丰富的配置选项：涵盖搜索深度、过滤和内容包含等方面，提供大量配置选项。

📦 安装指南

安装依赖

npm install

设置步骤

1. 克隆仓库。
2. 安装依赖：

   npm install
   

3. 配置您的 Tavily API 密钥：

   export TAVILY_API_KEY=your_api_key
   

构建项目

npm run build

💻 使用示例

使用 MCP 配置

将 Tavily MCP 服务器添加到您的 MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "tavily": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mcptools/mcp-tavily"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

请将 your-api-key 替换为您的实际 Tavily API 密钥。

📚 详细文档

API 参考

搜索工具

• search：基本搜索功能，支持自定义过滤和排序选项。
• searchContext：提供上下文感知的搜索结果，增强相关性。
• searchQNA：聚焦于问答场景的搜索功能。

提取工具

• extract：从指定 URL 中提取结构化内容。

响应格式

所有工具的响应都遵循统一的数据格式，确保兼容性和易用性。

错误处理

详细的错误信息和状态码，帮助开发者快速定位问题。

使用 MCP 监视器调试

推荐使用 MCP Inspector 进行开发和调试，它提供：

• 工具调用测试界面
• 服务器响应查看
• 调试工具执行
• 服务器状态监控

🤝 贡献指南

欢迎贡献！请按照以下步骤提交 Pull Request：

1. 叉叉仓库。
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)。
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')。
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)。
5. 打开 Pull Request。

📄 许可证

本项目使用 MIT 许可证。

🛠️ 支持

如需帮助或遇到问题：

• Tavily API：参考 Tavily 文档
• MCP 集成：参考 MCP 文档