Servidor Tavily MCP

¿Qué hace el Servidor “Tavily” MCP?

El Servidor Tavily MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) que potencia a los asistentes de IA con avanzadas capacidades de búsqueda web utilizando la API de búsqueda de Tavily. Al integrarse con este servidor, los modelos de IA pueden realizar búsquedas web robustas, obtener respuestas directas a preguntas complejas y recopilar artículos de noticias recientes con contenido relevante extraído por IA. Esto mejora los flujos de desarrollo al permitir tareas como recuperación integral de información, respuestas a preguntas respaldadas por evidencia y agregación de noticias actualizadas, todo accesible como herramientas o recursos dentro de entornos potenciados por LLM. Así, el Servidor Tavily MCP conecta a los asistentes de IA con datos web en tiempo real y de alta calidad, optimizando la investigación, la automatización y las soluciones de IA contextuales.

Lista de Prompts

• tavily_web_search – Busca en la web utilizando el motor de búsqueda potenciado por IA de Tavily.
• tavily_answer_search – Busca en la web y obtén una respuesta generada por IA con evidencia de respaldo.
• tavily_news_search – Busca artículos de noticias recientes con la búsqueda de noticias de Tavily.

Lista de Recursos

• No se encontró una sección explícita de recursos en la documentación del repositorio.

Lista de Herramientas

• tavily_web_search
  Realiza búsquedas web integrales con extracción de contenido potenciada por IA.
  • Parámetros: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_answer_search
  Búsqueda web y generación de respuestas directas con evidencia de respaldo.
  • Parámetros: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_news_search
  Busca artículos de noticias recientes con fechas de publicación.
  • Parámetros: query, max_results, days, include_domains, exclude_domains

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Búsqueda Web Integral
  Los desarrolladores pueden realizar búsquedas amplias sobre cualquier tema, con resultados extraídos y resumidos por IA para fácil integración en sus flujos de trabajo.
• Respuestas Directas a Preguntas
  Permite que los asistentes de IA devuelvan respuestas directas y respaldadas por evidencia a las consultas de los usuarios, mejorando la precisión y reduciendo el tiempo de investigación.
• Agregación de Noticias
  Recupera y resume los últimos artículos de noticias relacionados con una consulta, manteniendo a los usuarios actualizados sobre eventos o tendencias actuales.
• Búsqueda Específica por Dominio
  Restringe o excluye dominios específicos en las búsquedas, permitiendo investigaciones enfocadas (por ejemplo, información académica, corporativa o sectorial).
• Recopilación de Evidencia
  Reúne enlaces de apoyo y referencias para respuestas e informes, habilitando resultados transparentes y verificables para la toma de decisiones o la documentación.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.11+ y una clave API de Tavily.
2. Instala el paquete:

   pip install mcp-tavily
   

3. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf.
4. Agrega el Servidor Tavily MCP a tus mcpServers:

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

5. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.
6. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y sea accesible.

Protegiendo las claves API:
Usa variables de entorno para tu clave API de Tavily:

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

Claude

1. Instala mcp-tavily en tu entorno.
2. Edita el archivo de configuración de Claude para incluir:

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

3. Agrega tu clave API de Tavily en la sección env como se muestra arriba.
4. Reinicia Claude y confirma la conexión.

Cursor

1. Asegúrate de que mcp-tavily esté instalado.
2. Abre la configuración de Cursor.
3. Inserta:

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

4. Coloca tu clave API de Tavily en el campo env si es compatible.
5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Instala mcp-tavily con pip o uv.
2. Edita el archivo de configuración de Cline:

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

3. Agrega tu clave API en la sección env.
4. Guarda y reinicia Cline.

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 a tu agente de IA:

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

{
  "tavily": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “tavily” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor Tavily MCP ofrece un conjunto bien definido de herramientas de búsqueda, plantillas de prompt claras y pasos de instalación y configuración sencillos. Sin embargo, carece de definiciones explícitas de recursos y no menciona características avanzadas de MCP como roots o sampling. Dada su funcionalidad enfocada y buena documentación, pero faltando algunos primitivos MCP, lo valoramos con un 7/10 para uso práctico.

Puntuación MCP