AI导哈

网络搜索工具

一个基于Tavily API和MCP协议的实时网络搜索工具，为语言模型和应用程序提供实时网络搜索功能。

  • by memohib
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 memohib/web_search_mcp

使用说明

网络搜索_MCP

带有网络搜索工具的MCP（模型上下文协议）服务器

该项目演示了如何使用Tavily API创建一个网络搜索工具，并将其与MCP（模型上下文协议）集成，以实现与AI系统的无缝交互。这允许您为语言模型或应用程序提供实时网络搜索功能。

概述

这 Web_Search_MCP 该项目利用了以下关键组件：

  • Tavilly API： 强大的搜索API，提供实时、全面的网络搜索结果，包括答案、原始内容和相关元数据。
  • FastMCP： FastMCP类使用Python类型提示和文档字符串自动生成工具定义，使创建和维护MCP工具变得容易。
  • 狼链： 具体而言 TavilySearchResults 来自Langchain的工具被用来有效地和Tavily API交互。
  • Dotenv： 用于从加载环境变量的库 .env 文件，安全地管理敏感信息，如API密钥。
  • 紫外线： 一个非常快速的Python包安装程序和解析器，用于管理和运行这个项目。

功能

该项目的核心在于 search_web 该工具提供以下功能：

  • 网络搜索： 接受搜索查询作为输入，并使用Tavily API从web检索相关搜索结果。
  • 详细结果： 提供搜索结果的详细信息，包括网站的内容、URL、相关性评分、内容类型和直接答案（如果可用）。
  • 格式化输出： 以结构良好的JSON格式返回搜索结果。输出包括一个状态指示器(success 或 error)、结果数组（如果成功）和时间戳。
  • 错误处理： 优雅地处理搜索过程中的错误，并以JSON格式返回信息丰富的错误消息。
  • 异步处理：搜索工具基于异步，可以同时处理许多请求。

先决条件

在运行项目之前，请确保您已经：

  • Python 3.8+： 您的系统上安装了Python 3.8或更高版本。
  • Tavilly API密钥： 一个有效的Tavily API密钥，可通过在Tavily网站上注册获得。
  • 紫外线： Python的uv包管理器。您可以使用以下方式安装它：
    pip install uv

安装

  1. 创建项目目录： 为项目创建一个目录并导航到其中：
    uv init Web_Search_MCP
    ***通过运行上述代码，uv创建 pyproject.toml 和 .venv 在目录中***
  2. 创建项目文件： 创建文件 main.py 和 .env 在 Web_Search_MCP 目录。
  3. 激活Venv： 导航到.venv/Scripts/activate并激活Vritual环境
  4. 复制代码： 将代码复制到 main.py 和 .env 在您刚刚创建的文件中。
  5. 安装依赖关系： 使用 uv 安装所需的Python包：
    uv add "mcp[cli]" python-dotenv langchain-community tavily-python

配置

  1. .env 文件：

    • 创建一个名为的文件 .env 在 Web_Search_MCP 目录。
    • 将Tavily API密钥添加到 .env 文件格式如下：
      TAVILY_API_KEY='your_tavily_api_key'
      替换 your_tavily_api_key 使用您的Tavilly API密钥。

  2. claude_desktop_config.json:

    • 此文件由Claude桌面应用程序（如果您正在使用它）用于发现和运行FastMCP服务器。
    • 它应该位于 c:\Users\<Your User Name>\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
    • 确保通往您的道路 Web_Search_MCP 目录中 claude_desktop_config.json 是准确的。如果您的项目不在路径/Web_Search_MCP中, please modify the配置文件中的args字段。
    {
   "mcpServers": {
     "Mcp_Demo": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "path/Web_Search_MCP",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
 }

运行MCP服务器

经过深思熟虑后 claude_desktop_config.json 文件，您可以从Claude桌面应用程序中启动服务器。

用法

一旦服务器运行，它就会公开一个名为 search_web 根据模型上下文协议。

  • 工具名称： search_web
  • 输入：
    • query （str）：您要提交到网络的搜索查询。
  • 输出： 包含搜索结果的JSON格式字符串。

JSON响应示例（成功）：

{
    "status": "success",
    "results": [
        {
            "title": "...",
            "url": "...",
            "content": "text",
            "score": 0.9,
            "raw_content": "..."
        },
        {
             "title": "...",
            "url": "...",
            "content": "text",
            "score": 0.9,
            "raw_content": "..."
        }
    ],
    "timestamp": 1708849844.064655
}

相关 MCP