网页搜索与数据提取工具

Tavily MCP服务器提供实时网页搜索、智能数据提取、网站结构映射和网页爬取功能,适用于开发者和数据分析师。

  • by BACH-AI-Tools
  • JavaScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 BACH-AI-Tools/tavily-mcp

使用说明

Tavily MCP服务器提供:

  • 搜索、提取、映射、爬网工具
  • 通过tavily搜索工具实现实时网络搜索功能
  • 通过tavily提取工具从网页中智能提取数据
  • 强大的网络地图工具,可创建网站的结构化地图
  • 系统地探索网站的网络爬虫

基于原项目: 此项目基于 tavily mcp 修改而来

📚 有用的资源

  • 教程 Tavily MCP与Neo4j MCP服务器的结合
  • 教程 VS代码中Tavily MCP与Cline的集成

远程MCP服务器

直接连接到Tavily的远程MCP服务器,而不是在本地运行。这提供了无缝的体验,无需本地安装或配置。

只需将远程MCP服务器URL与Tavily API密钥一起使用:

https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key> 

从获取Tavily API密钥 tavily.com.

或者,如果MCP客户端支持以下操作,则可以通过授权头传递API密钥:

Authorization: Bearer <your-api-key>

连接到光标

点击⬆️ 添加到光标⬆️ 按钮,这将为您完成大部分工作,但您仍需要编辑配置以添加API-KEY。您可以获得Tavily API密钥 这里.

单击按钮后,您应该被重定向到Cursor。..

步骤1

单击安装按钮

步骤2

您应该看到MCP现在已经安装,如果蓝色幻灯片尚未打开,请手动打开它。您还需要编辑配置以包含您自己的Tavily API键。

步骤3

然后,您将被重定向到您的 mcp.json 您必须添加的文件 your-api-key.

{
  "mcpServers": {
    "tavily-remote-mcp": {
      "command": "npx -y mcp-remote https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>",
      "env": {}
    }
  }
}

连接到克劳德桌面

Claude桌面现在支持添加 integrations 目前处于测试阶段。在这种情况下,集成是Tavily Remote MCP,下面我将解释如何将MCP添加为 integration 克劳德桌面。

步骤1

打开claudedesktop,单击带有两个滑块的按钮,然后导航以添加集成。

步骤2

点击 Add integrations

步骤3

命名集成并使用API密钥插入Tavily远程MCP url。您可以获得Tavily API密钥 这里。单击 Add 以确认。

步骤4

重新运行聊天屏幕,您将看到Tavily Remote MCP现已连接到Claude桌面。

开放人工智能

允许模型使用远程MCP服务器执行任务。

  • 您首先需要导出OPENAI_API_KEY
  • 您还必须将Tavily API-key添加到 <your-api-key>,您可以获得Tavily API密钥 这里
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

resp = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "tavily",
            "server_url": "https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>",
            "require_approval": "never",
        },
    ],
    input="Do you have access to the tavily mcp server?",
)

print(resp.output_text)

不支持远程MCP的客户端

mcp-remote是一个轻量级的网桥,它允许只能与本地(stdio)服务器通信的mcp客户端通过基于OAuth的身份验证通过HTTP+SSE安全地连接到远程mcp服务器,因此您可以在现有客户端继续工作的同时在云中托管和更新您的服务器。它是一个实验性的权宜之计,直到流行的MCP客户端本机支持远程授权服务器。

{
    "tavily-remote": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>"
      ]
    }
}

本地MCP

先决条件🔧

在开始之前,请确保您已经:

  • Tavilly API密钥
    • 如果您没有Tavily API密钥,您可以注册一个免费帐户 这里
  • 克劳德桌面 或 光标
  • Node.js (v20或更高)
    • 您可以通过运行以下命令来验证您的Node.js安装:
      • node --version
  • Git 已安装(仅在使用Git安装方法时需要)
    • 在macOS上: brew install git
    • 在Linux上:
      • Debian/Ubuntu: sudo apt install git
      • RedHat/Cents: sudo yum install git
    • 在Windows上:下载 Git for Windows

Tavily MCP服务器安装⚡

使用NPX运行

npx -y @bachstudio/tavily-mcp

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装Tavily MCP Server for Claude Desktop 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @bachstudio/tavily-mcp --client claude

虽然您可以单独启动服务器,但单独启动并不是特别有用。相反,您应该将其集成到MCP客户端中。下面是一个如何配置Claude Desktop应用程序以与tavily mcp服务器一起工作的示例。

配置MCP客户端⚙️

此存储库将解释如何配置 VS代码, 光标 和 克劳德桌面 使用tavily mcp服务器。

配置VS代码💻

对于一键安装,请单击下面的安装按钮之一:

手动安装

首先检查本节顶部是否有符合您需求的安装按钮。如果您更喜欢手动安装,请按照以下步骤操作:

将以下JSON块添加到VS Code中的用户设置(JSON)文件中。您可以按 Ctrl + Shift + P (或 Cmd + Shift + P 在macOS上)和键入 Preferences: Open User Settings (JSON).

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "tavily_api_key",
        "description": "Tavily API Key",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "tavily": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@bachstudio/tavily-mcp"],
        "env": {
          "TAVILY_API_KEY": "${input:tavily_api_key}"
        }
      }
    }
  }
}

您可以选择将其添加到名为的文件中 .vscode/mcp.json 在您的工作空间中:

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "tavily_api_key",
      "description": "Tavily API Key",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "tavily": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bachstudio/tavily-mcp"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "${input:tavily_api_key}"
      }
    }
  }
}

配置Cline🤖

在Cline中设置Tavily MCP服务器的最简单方法是单击一下市场:

  1. 在VS代码中打开Cline
  2. 点击侧边栏中的Cline图标
  3. 导航到“MCP服务器”选项卡(4个方块)
  4. 搜索“Tavily”并单击“安装”
  5. 提示时,输入Tavily API密钥

或者,您可以在Cline中手动设置Tavily MCP服务器:

  1. 打开Cline MCP设置文件:

    对于macOS:

    # Using Visual Studio Code
    code ~/Library/Application\ Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
    
    # Or using TextEdit
    open -e ~/Library/Application\ Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
    

    对于Windows:

    code %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
    
  2. 将Tavily服务器配置添加到文件中:

    替换 your-api-key-here 与你的实际 Tavilly API密钥.

    {
      "mcpServers": {
        "tavily-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@bachstudio/tavily-mcp"],
          "env": {
            "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here"
          },
          "disabled": false,
          "autoApprove": []
        }
      }
    }
    
  3. 保存文件并重新启动Cline(如果它已经在运行)。

  4. 使用Cline时,您现在可以访问Tavily MCP工具。您可以要求Cline在对话中直接使用两种搜索和两种提取工具。

配置Claude Desktop应用程序🖥️

对于macOS:

# Create the config file if it doesn't exist
touch "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"

# Opens the config file in TextEdit 
open -e "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"

# Alternative method using Visual Studio Code (requires VS Code to be installed)
code "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"

对于Windows:

code %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加Tavily服务器配置:

替换 your-api-key-here 与你的实际 Tavilly API密钥.

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

2.Git安装

  1. 克隆存储库:
git clone https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp.git
cd tavily-mcp
  1. 安装依赖项:
npm install
  1. 构建项目:
npm run build

配置Claude Desktop应用程序⚙️

按照中概述的配置步骤进行操作 配置Claude Desktop应用程序 使用下面的JSON配置。

替换 your-api-key-here 与你的实际 Tavilly API密钥 和 /path/to/tavily-mcp 使用您在系统上克隆存储库的实际路径。

{
  "mcpServers": {
    "tavily": {
      "command": "npx",
      "args": ["/path/to/tavily-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

致谢✨