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网络搜索服务

一个基于Tavily API的MCP服务器，提供网络搜索功能，适用于开发者和AI应用集成。

  • by lalrow
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 lalrow/AIE8-MCP-Session

使用说明

AI创客空间：MCP第13场会议代表

该项目是MCP（模型上下文协议）服务器的演示，该服务器利用Tavily API进行网络搜索功能。服务器设计为在标准输入/输出（stdio）传输模式下运行。

项目概述

MCP服务器设置为使用Tavily API处理网络搜索查询。它由以下关键部件组成：

  • TavilyClient：用于与Tavily API交互以执行网络搜索的客户端。

先决条件

  • Python 3.13或更高版本
  • 有效的Tavily API密钥

⚠️WINDOWS注意事项：⚠️

您需要在 视窗 操作系统的侧面。

这将需要为Powershell获取两个CLI工具，具体操作如下：

  • winget install astral-sh.uv
  • winget install --id Git.Git -e --source winget

拥有这些CLI工具后，请打开Cursor 进入Windows.

然后，您可以在Cursor终端中使用以下命令克隆存储库：

git clone https://AI-Maker-Space/AIE8-MCP-Session.git

之后，您可以从步骤2开始。在......下面

安装

  1. 克隆存储库:

    git clone <repository-url>
cd <repository-directory>

  2. 配置环境变量: 复制 .env.sample 到 .env 并添加您的Tavily API密钥：

    TAVILY_API_KEY=your_api_key_here

  3. 🏗️ 向MCP服务器添加新工具 🏗️

在中创建新工具 server.py 文件，就是这样！

运行MCP服务器

要启动MCP服务器，您需要在Cursor中的MCP配置文件中添加以下内容：

注意：要访问MCP配置。您可以使用命令托盘（CMD/CTRL+SHIFT+P）并选择“查看：打开MCP设置”，然后用下面的JSON blob替换内容。

{
    "mcpServers":  {
        "mcp-server": {
            "command" : "uv",
            "args" : ["--directory", "/PATH/TO/REPOSITORY", "run", "server.py"]
        }
    }
}

服务器将启动并通过标准输入/输出监听命令。

用法

服务器提供 web_search 可用于在网络上搜索给定查询信息的工具。这是通过调用 web_search 使用所需的查询字符串执行函数。

活动：

这项任务有一些活动！

🏗️ 活动#1：

选择您喜欢使用的API，并为其构建MCP服务器！

✅ 答案： 在server.py中添加了一些新的Api。
示例：-如下所示
@mcp.tool（）
def space_act（）->str：

🏗️ 活动#2：

构建一个与MCP服务器交互的简单LangGraph应用程序。

您可以找到详细信息 这里!

✅ 答案：
该项目包括一个简单的LangGraph客户端，该客户端连接到MCP服务器，并使用AI代理与工具进行交互。

设置

  1. 安装依赖项：

    uv sync

  2. 通过将OpenAI API密钥添加到来设置环境变量 .env:

    OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

  3. 运行LangGraph客户端：

    uv run langgraph_client.py

运作原理

LangGraph客户端：

  • 通过stdio传输连接到MCP服务器
  • 加载所有可用工具（例如。， web_search, roll_dice, number_fact)
  • 使用创建ReAct代理 openai:gpt-4o
  • 通过示例查询演示工具用法

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