Tavily搜索MCP服务器

smithery徽章这是一个集成Tavily搜索API的MCP服务器实现，为大型语言模型(LLM)提供优化的搜索能力。

功能特点

网页搜索：执行针对LLM优化的网页搜索，可控制搜索深度、主题和时间范围。
内容提取：从搜索结果中提取最相关的内容，优化质量和大小。
可选功能：包含图片、图片描述、LLM生成的简短答案和原始HTML内容。
域名过滤：在搜索结果中包含或排除特定域名。

工具

tavily_search
- 使用Tavily搜索API执行网页搜索。
- 输入参数：
  - query（字符串，必填）：搜索查询。
  - search_depth（字符串，可选）："basic"或"advanced"（默认："basic"）。
  - topic（字符串，可选）："general"或"news"（默认："general"）。
  - days（数字，可选）：新闻搜索的天数范围（默认：3）。
  - time_range（字符串，可选）：时间范围过滤器（"day"、"week"、"month"、"year"或"d"、"w"、"m"、"y"）。
  - max_results（数字，可选）：最大结果数（默认：5）。
  - include_images（布尔值，可选）：包含相关图片（默认：false）。
  - include_image_descriptions（布尔值，可选）：包含图片描述（默认：false）。
  - include_answer（布尔值，可选）：包含LLM生成的简短答案（默认：false）。
  - include_raw_content（布尔值，可选）：包含原始HTML内容（默认：false）。
  - include_domains（字符串数组，可选）：要包含的域名。
  - exclude_domains（字符串数组，可选）：要排除的域名。

安装指南 🚀

1. 前提条件

在您的计算机上安装Claude Desktop。
一个Tavily API密钥： a. 注册Tavily API账户。 b. 选择计划（提供免费套餐）。 c. 从Tavily仪表板生成您的API密钥。

2. 安装

将此仓库克隆到您计算机上的某个位置：

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

安装依赖项并构建项目：

cd tavily-search-mcp-server

npm install

npm run build

3. 与Claude Desktop集成

打开您的Claude Desktop配置文件：

# 在Mac上：
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

# 在Windows上：
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

根据您是想使用npm还是docker运行服务器，在配置中的mcpServers对象中添加一个以下选项：

选项A：使用NPM（stdio传输）

{
    "mcpServers": {
        "tavily-search-server": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server/dist/index.js"
            ],
            "env": {
                "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here"
            }
        }
    }
}

选项B：使用NPM（SSE传输）

{
    "mcpServers": {
        "tavily-search-server": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server/dist/sse.js"
            ],
            "env": {
                "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here"
            },
            "port": 3001
        }
    }
}

选项C：使用Docker

{
    "mcpServers": {
        "tavily-search-server": {
            "command": "docker",
            "args": [
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "-e",
                "TAVILY_API_KEY",
                "-v",
                "/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server:/app",
                "tavily-search-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "TAVILY_API_KEY": "your_api_key_here"
            }
        }
    }
}

重要步骤：
- 将/Users/<username>/<FULL_PATH...>/tavily-search-mcp-server替换为您实际克隆仓库的完整路径。
- 在env部分添加您的Tavily API密钥。最好将API密钥等机密信息作为环境变量。
- 即使在Windows上，也确保在路径中使用正斜杠(/)。
- 如果使用docker，请确保先使用docker build -t tavily-search-mcp-server:latest .构建镜像。
重新启动Claude Desktop以使更改生效。

通过Smithery安装

要通过Smithery自动为Claude Desktop安装Tavily搜索：

npx -y @smithery/cli install @apappascs/tavily-search-mcp-server --client claude

环境设置（用于npm）

将.env.example复制到.env：
```
cp .env.example .env
```
使用您的实际Tavily API密钥更新.env文件：
```
TAVILY_API_KEY=your_api_key_here
```
注意：切勿将您的实际API密钥提交到版本控制中。出于安全原因，.env文件被git忽略。

使用NPM运行

使用Node.js启动服务器：

node dist/index.js

对于sse传输：

node dist/sse.js

使用Docker运行

构建Docker镜像（如果尚未构建）：

docker build -t tavily-search-mcp-server:latest .

使用以下命令运行Docker容器：

对于stdio传输：
```
docker run -it --rm -e TAVILY_API_KEY="your_api_key_here" tavily-search-mcp-server:latest
```
对于sse传输：
```
docker run -it --rm -p 3001:3001 -e TAVILY_API_KEY="your_api_key_here" -e TRANSPORT="sse" tavily-search-mcp-server:latest
```
您也可以直接利用shell的环境变量，这是一种更安全的做法：
```
 docker run -it --rm -p 3001:3001 -e TAVILY_API_KEY=$TAVILY_API_KEY -e TRANSPORT="sse" tavily-search-mcp-server:latest
```
**注意：**第二个命令演示了使用-e TAVILY_API_KEY=$TAVILY_API_KEY将TAVILY_API_KEY环境变量的值传递到Docker容器的推荐方法。这可以避免将API密钥放入命令历史记录中，通常比在命令中硬编码机密更可取。
使用docker compose

运行：
```
docker compose up -d
```
停止服务器：
```
docker compose down
```

许可证

此MCP服务器根据MIT许可证授权。这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件，但需遵守MIT许可证的条款和条件。有关详细信息，请参阅项目仓库中的LICENSE文件。