Serveur Tavily MCP

Que fait le serveur “Tavily” MCP ?

Le serveur Tavily MCP (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les assistants IA et le web, leur offrant des fonctionnalités avancées de recherche en temps réel et d’extraction de données. En s’appuyant sur le standard ouvert MCP, Tavily permet l’intégration fluide et sécurisée de ses outils web de pointe, directement dans les workflows de développement IA. Grâce au serveur Tavily MCP, les modèles IA peuvent effectuer des recherches web en direct, extraire des données structurées de pages web, cartographier la structure de sites et même crawler des domaines entiers. Cela améliore fortement la compréhension contextuelle et la capacité temps réel des agents IA, pour des tâches telles que la recherche d’information, la veille, ou la construction de graphes de connaissances. Le serveur Tavily MCP constitue ainsi une plateforme robuste pour connecter l’IA à des données et ressources web externes, ouvrant de nouvelles possibilités pour l’automatisation et les systèmes intelligents pilotés par IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt direct n’est mentionné dans le contenu du dépôt fourni.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est décrite dans le contenu du dépôt.

Liste des outils

• tavily-search : Offre des capacités de recherche web en temps réel, permettant aux agents IA d’obtenir des informations actualisées depuis Internet.
• tavily-extract : Permet une extraction intelligente de données structurées depuis des pages web, facilitant la récupération de contenus et faits pertinents.
• tavily-map : Crée une cartographie structurée d’un site web pour aider les systèmes IA à comprendre l’architecture d’un site et les relations entre les pages.
• tavily-crawl : Explore et crawl systématiquement les sites web, collectant des données à grande échelle pour une analyse web complète.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Intégration de la recherche web en temps réel : Les développeurs peuvent doter les agents IA de la capacité à récupérer les informations les plus récentes du web, pour l’agrégation de news, la veille, la vérification de faits, etc.
• Extraction automatisée de données : Les systèmes IA peuvent extraire des données structurées depuis diverses sources web, pour des usages comme l’analyse de marché, la génération de leads, ou la recherche académique.
• Cartographie et analyse de site web : Utile pour l’analyse SEO, l’intelligence concurrentielle ou l’audit technique en générant une cartographie structurée de sites.
• Crawling web pour les graphes de connaissances : Le crawling systématique permet aux développeurs de construire des graphes de connaissances ou des jeux de données à grande échelle en récoltant des informations sur des domaines ciblés.
• Amélioration du contexte pour les agents IA : En combinant outils de recherche et d’extraction, les agents IA peuvent répondre plus précisément aux requêtes utilisateur avec le contexte web le plus à jour.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (par exemple, windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur Tavily MCP à l’aide du snippet JSON suivant :

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

4. Sauvegardez le fichier et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en vous assurant que les outils Tavily MCP sont disponibles.

Sécurisation des clés 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}"
      }
    }
  }
}

Stockez votre clé API Tavily dans une variable d’environnement pour une sécurité renforcée.

Claude

1. Installez Node.js.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez la configuration suivante pour le serveur Tavily MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez la présence des outils Tavily dans l’interface Claude.

Sécurisation des clés 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. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor.
3. Insérez ce qui suit dans la section MCP servers :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cursor.
5. Confirmez la disponibilité de Tavily MCP.

Sécurisation des clés 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. Installez Node.js.
2. Trouvez et ouvrez votre configuration Cline.
3. Ajoutez l’entrée du serveur Tavily MCP :

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

4. Sauvegardez votre fichier de configuration et redémarrez Cline.
5. Validez en exécutant une commande ou un outil lié à Tavily.

Sécurisation des clés 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}"
      }
    }
  }
}

Stockez toujours vos clés API sensibles dans des variables d’environnement plutôt que dans le code.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP selon ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “tavily-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et de renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Compte tenu de la complétude de la documentation et de la disponibilité des outils, mais avec quelques lacunes sur les ressources et modèles de prompt, j’attribuerais à ce dépôt serveur MCP la note de 7/10 pour l’intégration pratique et l’utilisation réelle.

Score MCP