tavily-mcp-server 1.0.8

Tavily搜索MCP服务智能体 - 为AI智能体提供强大的网络搜索能力

Tavily MCP Server

🚀 Tavily搜索MCP服务智能体 - 为AI智能体提供强大的网络搜索能力

📖 简介

Tavily MCP Server是一个基于FastAPI和FastMCP构建的智能搜索服务，集成了Tavily AI搜索引擎，为AI智能体提供高质量的网络搜索功能。支持综合搜索、答案生成和新闻搜索等多种搜索模式。

✨ 特性

• 🔍 综合网络搜索 - 使用Tavily AI引擎进行全面的网络搜索
• 🤖 智能答案生成 - 基于搜索结果生成直接答案
• 📰 新闻搜索 - 专门的新闻内容搜索功能
• 🎯 域名过滤 - 支持包含/排除特定域名
• 📅 时间范围控制 - 可指定搜索的时间范围
• 🌍 地区限制 - 支持按国家/地区进行搜索
• 📊 多种输出格式 - 支持文本、JSON、Markdown格式输出
• 🔐 API密钥验证 - 安全的API访问控制
• 📝 完整日志记录 - 详细的操作日志

🚀 快速开始

安装

pip install tavily-mcp-server

环境配置

创建 .env 文件并配置必要的环境变量：

# Tavily API密钥 (必需)
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here

# MCP API密钥 (必需)
MCP_API_KEY=your_mcp_api_key_here

启动服务

# 使用命令行工具启动
tavily-mcp

# 或者直接运行Python模块
python -m tavily_mcp_server.server

服务将在 http://localhost:8083 启动。

📚 API文档

启动服务后，可以访问以下地址查看API文档：

• Swagger UI: http://localhost:8083/docs
• ReDoc: http://localhost:8083/redoc

🔧 使用方法

1. 综合网络搜索

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8083/tavily_web_search",
    headers={"X-API-Key": "your_mcp_api_key"},
    json={
        "query": "人工智能最新发展",
        "max_results": 5,
        "search_depth": "advanced",
        "format_type": "markdown"
    }
)

result = response.json()
print(result["text"])

2. 智能答案搜索

response = requests.post(
    "http://localhost:8083/tavily_answer_search",
    headers={"X-API-Key": "your_mcp_api_key"},
    json={
        "query": "什么是大语言模型？",
        "max_results": 3,
        "format_type": "text"
    }
)

result = response.json()
print(result["text"])

3. 新闻搜索

response = requests.post(
    "http://localhost:8083/tavily_news_search",
    headers={"X-API-Key": "your_mcp_api_key"},
    json={
        "query": "科技新闻",
        "max_results": 10,
        "days": 7,
        "format_type": "json"
    }
)

result = response.json()
print(result["data"])

🛠️ 高级配置

域名过滤

# 只搜索特定域名
response = requests.post(
    "http://localhost:8083/tavily_web_search",
    headers={"X-API-Key": "your_mcp_api_key"},
    json={
        "query": "Python教程",
        "include_domains": ["python.org", "docs.python.org"],
        "max_results": 5
    }
)

# 排除特定域名
response = requests.post(
    "http://localhost:8083/tavily_web_search",
    headers={"X-API-Key": "your_mcp_api_key"},
    json={
        "query": "编程学习",
        "exclude_domains": ["spam-site.com"],
        "max_results": 5
    }
)

地区和时间限制

response = requests.post(
    "http://localhost:8083/tavily_web_search",
    headers={"X-API-Key": "your_mcp_api_key"},
    json={
        "query": "本地新闻",
        "country": "CN",
        "days": 30,
        "max_results": 10
    }
)

🔐 安全性

• 所有API端点都需要有效的API密钥验证
• 支持CORS配置，可根据需要调整
• 详细的错误处理和日志记录
• 输入参数验证和清理

🧪 开发

本地开发环境设置

# 克隆项目
git clone https://github.com/mcp-team/tavily-mcp-server.git
cd tavily-mcp-server

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 代码格式化
black .

# 类型检查
mypy tavily_mcp_server

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request！

📞 支持

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 提交 GitHub Issue
• 发送邮件至 [e-mail]

🔗 相关链接

• Tavily API文档
• FastMCP文档
• FastAPI文档

---

让AI智能体拥有强大的搜索能力！ 🚀