خادم تافيلي MCP

ماذا يفعل خادم “تافيلي” MCP؟

خادم تافيلي MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) يمكّن المساعدين الذكيين من قدرات بحث متقدمة عبر الويب باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بتافيلي. من خلال التكامل مع هذا الخادم، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إجراء عمليات بحث قوية في الويب، واسترجاع إجابات مباشرة على الأسئلة المعقدة، وتجميع المقالات الإخبارية الحديثة مع محتوى ذي صلة يُستخرج بالذكاء الاصطناعي. هذا يعزز سير تطوير العمل من خلال تمكين مهام مثل استرجاع المعلومات الشامل، الإجابة على الأسئلة مدعومة بالأدلة، وتجميع الأخبار المحدثة—وكل ذلك متاح كأدوات أو موارد ضمن بيئات LLM. بذلك، يَصل خادم تافيلي MCP الفجوة بين المساعدين الذكيين وبيانات الإنترنت عالية الجودة وفي الوقت الحقيقي، مما يُبسط البحث، والأتمتة، وحلول الذكاء الاصطناعي المدركة للسياق.

قائمة الطلبات (Prompts)

• tavily_web_search – البحث في الإنترنت باستخدام محرك بحث تافيلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• tavily_answer_search – البحث في الويب والحصول على إجابة من الذكاء الاصطناعي مع أدلة داعمة.
• tavily_news_search – البحث في المقالات الإخبارية الحديثة عبر محرك أخبار تافيلي.

قائمة الموارد

• لم يُعثر على قسم موارد صريح في توثيق المستودع.

قائمة الأدوات

• tavily_web_search
  ينفذ عمليات بحث شاملة عبر الإنترنت مع استخراج المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • المعاملات: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_answer_search
  بحث ويب ويُولّد إجابات مباشرة مع أدلة داعمة.
  • المعاملات: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_news_search
  يبحث في المقالات الإخبارية الحديثة مع تواريخ النشر.
  • المعاملات: query, max_results, days, include_domains, exclude_domains

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• بحث ويب شامل
  يمكن للمطورين إجراء عمليات بحث واسعة لأي موضوع، مع نتائج مستخرجة وملخصة بالذكاء الاصطناعي لسهولة دمجها في سير العمل.
• إجابة مباشرة على الأسئلة
  تمكّن المساعدين الذكيين من تقديم إجابات مباشرة مدعومة بالأدلة لاستفسارات المستخدمين، مما يحسن الدقة ويقلل وقت البحث.
• تجميع الأخبار
  استرجاع وتلخيص أحدث المقالات الإخبارية المتعلقة باستفسار معين، لإبقاء المستخدمين على اطلاع بآخر الأحداث أو الاتجاهات.
• بحث متخصص في المجالات
  تقييد البحث أو استبعاد نطاقات معينة، للسماح ببحث مركز (مثل المعلومات الأكاديمية، أو المؤسسية، أو الخاصة بالصناعة).
• جمع الأدلة
  جمع الروابط والمراجع الداعمة للإجابات والتقارير، مما يمكّن من مخرجات شفافة وقابلة للتحقق لاتخاذ القرار أو التوثيق.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من توفر Python 3.11+ ومفتاح تافيلي API.
2. ثبّت الحزمة:

   pip install mcp-tavily
   

3. حدد مكان ملف إعداد Windsurf الخاص بك.
4. أضف خادم تافيلي MCP إلى mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily": {
         "command": "mcp-tavily",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf.
6. تحقق من أن الخادم يعمل وقابل للوصول.

تأمين مفاتيح API:
استخدم متغيرات البيئة لمفتاح تافيلي API الخاص بك:

{
  "mcpServers": {
    "tavily": {
      "command": "mcp-tavily",
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. ثبّت mcp-tavily في بيئتك.
2. عدّل ملف إعداد Claude ليشمل:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily": {
         "command": "mcp-tavily"
       }
     }
   }
   

3. أضف مفتاح تافيلي API في قسم env كما في الأعلى.
4. أعد تشغيل Claude وتأكد من الاتصال.

Cursor

1. تأكد من تثبيت mcp-tavily.
2. افتح إعداد Cursor.
3. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily": {
         "command": "mcp-tavily"
       }
     }
   }
   

4. ضع مفتاح تافيلي API في حقل env إذا كان مدعومًا.
5. احفظ وأعد تشغيل Cursor.

Cline

1. ثبّت mcp-tavily بواسطة pip أو uv.
2. عدّل ملف إعداد Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily": {
         "command": "mcp-tavily"
       }
     }
   }
   

3. أضف مفتاح API الخاص بك إلى قسم env.
4. احفظ وأعد تشغيل Cline.

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعداد. في قسم إعداد MCP الخاص بالنظام، أدرج بيانات الخادم باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "tavily": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا MCP كأداة والوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “tavily” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك (مثل “github-mcp”، “weather-api”، إلخ) واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يوفر خادم تافيلي MCP مجموعة أدوات بحث محددة وواضحة، وقوالب طلب سهلة الاستخدام، وخطوات تثبيت وإعداد مباشرة. ومع ذلك، يفتقر إلى تعريفات الموارد الصريحة ولا يذكر ميزات MCP المتقدمة مثل roots أو العينة (sampling). وبفضل وظائفه المركزة وتوثيقه الجيد، لكنه يفتقر لبعض البدائيات في MCP، نمنحه تقييمًا 7/10 للاستخدام العملي.

تقييم MCP