Servidor Tavily MCP

¿Qué hace el Servidor “Tavily” MCP?

El Servidor Tavily MCP (Model Context Protocol) actúa como un puente entre los asistentes de IA y la web, dotándolos de funcionalidades avanzadas de búsqueda en tiempo real y extracción de datos. Aprovechando el estándar abierto MCP, Tavily permite una integración fluida y segura de sus herramientas web de última generación directamente en los flujos de desarrollo de IA. A través del servidor Tavily MCP, los modelos de IA pueden realizar búsquedas web en vivo, extraer datos estructurados de páginas web, mapear estructuras de sitios y hasta rastrear dominios completos. Esto mejora drásticamente la conciencia contextual y la capacidad en tiempo real de los agentes de IA, apoyando tareas como recuperación de información, investigación y construcción de gráficos de conocimiento. Así, el servidor Tavily MCP funciona como una plataforma robusta para conectar la IA con datos y recursos web externos, desbloqueando nuevas posibilidades para la automatización impulsada por IA y sistemas inteligentes.

Lista de Prompts

No se mencionan directamente plantillas de prompts en el contenido del repositorio proporcionado.

Lista de Recursos

No se describen recursos explícitos en el contenido del repositorio.

Lista de Herramientas

• tavily-search: Proporciona capacidades de búsqueda web en tiempo real, permitiendo a los agentes de IA obtener información actualizada de internet.
• tavily-extract: Permite la extracción inteligente de datos estructurados desde páginas web, facilitando la recuperación de contenido y hechos relevantes.
• tavily-map: Crea un mapa estructurado de un sitio web, ayudando a los sistemas de IA a comprender la arquitectura y relaciones entre páginas.
• tavily-crawl: Explora y rastrea sistemáticamente sitios web, recolectando datos a escala para un análisis web integral.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Integración de Búsqueda Web en Tiempo Real: Los desarrolladores pueden dotar a los agentes de IA de la capacidad de obtener la información más reciente de la web, apoyando aplicaciones como agregadores de noticias, investigación y verificación de hechos.
• Extracción Automática de Datos: Los sistemas de IA pueden extraer datos estructurados de diversas fuentes web, posibilitando casos como análisis de mercado, generación de leads o investigación académica.
• Mapeo y Análisis de Sitios Web: Útil para análisis SEO, inteligencia competitiva y auditorías técnicas generando mapas estructurados de sitios.
• Rastreo Web para Gráficos de Conocimiento: El rastreo sistemático permite a los desarrolladores construir grandes gráficos de conocimiento o conjuntos de datos extrayendo información de dominios objetivo.
• Conciencia Contextual Mejorada para Agentes de IA: Aprovechando las herramientas de búsqueda y extracción, los desarrolladores pueden construir IA que responda con mayor precisión gracias al contexto web actualizado.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.config.json).
3. Agrega el servidor Tavily MCP utilizando el siguiente fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.
5. Verifica la instalación comprobando que las herramientas Tavily MCP estén disponibles.

Protección de claves API (Windsurf)

{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Almacena tu clave API de Tavily en una variable de entorno para mayor seguridad.

Claude

1. Instala Node.js.
2. Abre tu archivo de configuración de Claude.
3. Agrega la configuración del servidor Tavily MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Busca las herramientas Tavily en la interfaz de Claude.

Protección de claves API (Claude)

{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
2. Edita tu archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta lo siguiente bajo servidores MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Confirma la disponibilidad de Tavily MCP.

Protección de claves API (Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Instala Node.js.
2. Busca y abre tu configuración de Cline.
3. Agrega la entrada del servidor Tavily MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "tavily-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda tu archivo de configuración y reinicia Cline.
5. Valida ejecutando un comando o herramienta relacionada con Tavily.

Protección de claves API (Cline)

{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Guarda siempre las claves API sensibles en variables de entorno en vez de codificarlas directamente.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA ahora podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “tavily-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Con base en la completitud de la documentación y la disponibilidad de herramientas, pero con algunas carencias en recursos y plantillas de prompts, calificaría el repositorio de este servidor MCP con un 7/10 para integración práctica y uso real.

Puntuación MCP