
Tavily MCP Server
Tavily MCP Server yhdistää tehokkaan verkkohakutoiminnon, suoran vastaushaun ja uutisagregaation FlowHuntiin ja muihin LLM-pohjaisiin ympäristöihin Tavilyn haku...
Yhdistä AI-agenttisi reaaliaikaiseen verkkohakuun, tiedon poimintaan, sivustokartoitukseen ja indeksointiin Tavily MCP -palvelimen avulla – tehokkaita ja ajantasaisia vastauksia sekä automaatiota.
Tavily MCP (Model Context Protocol) -palvelin toimii siltana tekoälyavustajien ja verkon välillä, mahdollistaen niille kehittyneet reaaliaikaiset haku- ja tiedonpoimintatoiminnot. Hyödyntämällä avointa MCP-standardia Tavily mahdollistaa verkkotyökalujensa saumattoman ja turvallisen integroinnin suoraan tekoälyn kehitysprosesseihin. Tavily MCP -palvelimen kautta AI-mallit voivat suorittaa reaaliaikaisia verkkohakuja, poimia rakenteista tietoa verkkosivuilta, kartoittaa sivustorakenteita ja jopa indeksoida kokonaisia verkkotunnuksia. Tämä parantaa merkittävästi AI-agenttien kontekstuaalista ymmärrystä ja reaaliaikaisia kyvykkyyksiä sekä tukee tehtäviä, kuten tiedonhaku, tutkimus ja tietämyskarttojen rakentaminen. Tavily MCP -palvelin toimii näin vahvana alustana, joka yhdistää tekoälyn ulkoiseen verkkodataan ja resursseihin ja avaa uusia mahdollisuuksia tekoälypohjaiselle automaatiolle ja älykkäille järjestelmille.
Suoraan kehotepohjia ei mainita tarjotussa projektisisällössä.
Projektissa ei kuvata tarkasti eriteltyjä resursseja.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
}
}
}
}
Tallenna Tavily API -avaimesi ympäristömuuttujaan parannetun tietoturvan vuoksi.
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@tavily-ai/tavily-mcp@latest"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${TAVILY_API_KEY}"
}
}
}
}
Tallenna aina arkaluonteiset API-avaimet ympäristömuuttujiksi kovakoodauksen sijaan.
MCP:n käyttö FlowHuntissa
Lisätäksesi MCP-palvelimen FlowHuntin työnkulkuun, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se AI-agenttiisi:
Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneeli. Järjestelmän MCP-asetukset -kohtaan syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:
{
"tavily-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Kun asetukset on tehty, AI-agentti pystyy käyttämään MCP:tä työkaluna ja hyödyntämään kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “tavily-mcp” oman MCP-palvelimesi nimeksi ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.
Osio | Saatavuus | Lisätiedot / Huomiot |
---|---|---|
Yleiskatsaus | ✅ | Yleiskatsaus README:ssa |
Kehotepohjien lista | ⛔ | Kehotepohjia ei löydy |
Resurssien lista | ⛔ | Dokumentoituja resursseja ei ole |
Työkalujen lista | ✅ | search, extract, map, crawl |
API-avainten suojaus | ✅ | Esimerkit ympäristömuuttujista ohjeissa |
Näytteenotto (ei tärkein arviointikriteeri) | ⛔ | Näytteenotosta ei mainintaa |
Dokumentaation kattavuuden ja työkalujen saatavuuden perusteella – mutta resurssien ja kehotepohjien puutteilla – arvioisin tämän MCP-palvelimen projektin 7/10:ksi käytännön integraatioissa ja tosielämän käytössä.
Onko LICENSE-tiedosto | ✅ MIT |
---|---|
Onko ainakin yksi työkalu | ✅ |
Forkkien määrä | 90 |
Starien määrä | 483 |
Tavily MCP -palvelin on silta, jonka avulla tekoälyavustajat pääsevät reaaliaikaiseen verkkohakuun, tiedon poimintaan, sivustokartoitukseen ja verkkoindeksointiin. Se mahdollistaa AI-agenttien hyödyntää elävää, rakenteista verkkodataa tarkempia ja kontekstuaalisempia vastauksia varten.
Se sisältää tavily-search (reaaliaikainen haku), tavily-extract (rakenteinen tiedon poiminta), tavily-map (sivustokartoitus) ja tavily-crawl (koko domainin indeksointi).
Integroimalla Tavily MCP:n AI-agentit voivat hakea ajantasaisia tietoja, poimia olennaisia faktoja, ymmärtää sivustorakenteita ja rakentaa tietämyskarttoja, jolloin ne ovat huomattavasti kontekstuaalisempia ja hyödyllisempiä automaatioon, tutkimukseen ja analyysiin.
Tallenna Tavily API -avaimesi ympäristömuuttujaan ja viittaa siihen MCP-palvelimesi asetuksissa sen sijaan, että tallentaisit arkaluonteiset tunnukset suoraan tiedostoon.
Kyllä! Lisää MCP-komponentti FlowHunt-työnkulkuusi, konfiguroi se Tavily MCP -tiedoillasi ja AI-agenttisi saa käyttöönsä kaikki Tavilyn verkkotyökalut.
Mahdollista AI-agenteillesi haku, tiedon poiminta ja analysointi verkkodataa reaaliajassa. Integroi Tavily MCP -palvelin FlowHunt-työnkulkuihin seuraavan tason älykkyyden saavuttamiseksi.
Tavily MCP Server yhdistää tehokkaan verkkohakutoiminnon, suoran vastaushaun ja uutisagregaation FlowHuntiin ja muihin LLM-pohjaisiin ympäristöihin Tavilyn haku...
Mahdollista tekoälyavustajiesi pääsy reaaliaikaisiin verkkohakutuloksiin OpenAI WebSearch MCP -palvelimen avulla. Tämä integraatio mahdollistaa FlowHuntin ja mu...
ModelContextProtocol (MCP) -palvelin toimii siltana tekoälyagenttien ja ulkoisten tietolähteiden, APIen ja palveluiden välillä, mahdollistaen FlowHunt-käyttäjil...