Tavily MCP Server

Was macht der “Tavily” MCP Server?

Der Tavily MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten mit fortschrittlichen Websuchfunktionen über Tavily’s Search-API ausstattet. Durch die Integration dieses Servers können KI-Modelle umfangreiche Websuchen durchführen, direkte Antworten auf komplexe Fragen abrufen und aktuelle Nachrichtenartikel samt KI-extrahierter relevanter Inhalte zusammentragen. Dies verbessert Entwicklungs-Workflows, indem Aufgaben wie umfassende Informationsbeschaffung, evidenzbasierte Fragebeantwortung und stets aktuelle News-Aggregation ermöglicht werden – all das als Werkzeuge oder Ressourcen in LLM-basierten Umgebungen. Der Tavily MCP Server schlägt somit eine Brücke zwischen KI-Assistenten und Echtzeit-Webdaten in hoher Qualität und vereinfacht Recherche, Automatisierung und kontextbewusste KI-Lösungen.

Liste der Prompts

• tavily_web_search – Durchsuchen Sie das Web mit Tavily’s KI-gestützter Suchmaschine.
• tavily_answer_search – Durchsuchen Sie das Web und erhalten Sie eine KI-generierte Antwort mit unterstützenden Belegen.
• tavily_news_search – Durchsuchen Sie aktuelle Nachrichtenartikel mit Tavily’s News-Suche.

Liste der Ressourcen

• Im Repository wurde kein expliziter Ressourcen-Abschnitt gefunden.

Liste der Tools

• tavily_web_search
  Führt umfassende Websuchen mit KI-gestützter Inhaltsauswertung durch.
  • Parameter: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_answer_search
  Websuche und Generierung direkter Antworten mit unterstützenden Belegen.
  • Parameter: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_news_search
  Durchsucht aktuelle Nachrichtenartikel mit Veröffentlichungsdaten.
  • Parameter: query, max_results, days, include_domains, exclude_domains

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Umfassende Websuche
  Entwickler können breit angelegte Suchen zu beliebigen Themen durchführen, wobei die Ergebnisse von KI extrahiert und für den Workflow nutzbar zusammengefasst werden.
• Direkte Fragebeantwortung
  Ermöglicht KI-Assistenten, direkte, evidenzbasierte Antworten auf Nutzerfragen zu liefern, wodurch die Genauigkeit steigt und Recherchezeit sinkt.
• News-Aggregation
  Abruf und Zusammenfassung der neuesten Nachrichtenartikel zu einer Suchanfrage, damit Nutzer stets über aktuelle Ereignisse und Trends informiert bleiben.
• Domänenspezifische Suche
  Begrenzen oder schließen Sie bestimmte Domains gezielt ein oder aus, um fokussierte Recherchen zu ermöglichen (z. B. wissenschaftlich, unternehmensspezifisch, branchenspezifisch).
• Belegesammlung
  Sammeln Sie unterstützende Links und Referenzen für Antworten und Berichte, um transparente und überprüfbare Ergebnisse für Entscheidungen oder Dokumentationen zu erhalten.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.11+ und ein Tavily API Key verfügbar sind.
2. Installieren Sie das Paket:

   pip install mcp-tavily
   

3. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie dem Abschnitt mcpServers den Tavily MCP Server hinzu:

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

5. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu.
6. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

API Keys absichern:
Nutzen Sie Umgebungsvariablen für Ihren Tavily API Key:

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

Claude

1. Installieren Sie mcp-tavily in Ihrer Umgebung.
2. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Claude und fügen Sie Folgendes hinzu:

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

3. Fügen Sie Ihren Tavily API Key im env-Abschnitt wie oben hinzu.
4. Starten Sie Claude neu und prüfen Sie die Verbindung.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass mcp-tavily installiert ist.
2. Öffnen Sie die Konfiguration von Cursor.
3. Fügen Sie Folgendes ein:

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

4. Fügen Sie Ihren Tavily API Key im env-Feld hinzu, falls unterstützt.
5. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Installieren Sie mcp-tavily via pip oder uv.
2. Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei:

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

3. Fügen Sie Ihren API Key im env-Abschnitt hinzu.
4. Speichern Sie und starten Sie Cline neu.

Nutzung dieses MCP Servers in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit allen Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “tavily” gegen den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers auszutauschen (z. B. “github-mcp”, “weather-api” etc.) und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Der Tavily MCP Server bietet eine klar definierte Auswahl an Suchtools, verständliche Prompt-Vorlagen und unkomplizierte Installations- sowie Konfigurationsschritte. Allerdings fehlen explizite Ressourcen-Definitionen und fortgeschrittene MCP-Features wie Roots oder Sampling werden nicht erwähnt. Aufgrund seiner fokussierten Funktionalität und guten Dokumentation, aber dem Fehlen einiger MCP-Primitiven, vergeben wir eine 7/10 für die praktische Nutzung.

MCP Score