Tavily MCP 서버

“Tavily” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Tavily MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 웹을 연결하는 브리지 역할을 하며, 고급 실시간 검색 및 데이터 추출 기능을 제공합니다. 오픈 MCP 표준을 활용하여 Tavily는 최첨단 웹 도구를 AI 개발 워크플로우에 원활하고 안전하게 통합할 수 있도록 지원합니다. Tavily MCP 서버를 통해 AI 모델은 실시간 웹 검색, 웹페이지의 구조화된 데이터 추출, 사이트 구조 맵핑, 그리고 도메인 전체 크롤링까지 수행할 수 있습니다. 이로써 AI 에이전트의 맥락 인식과 실시간 대응 능력이 대폭 강화되어 정보 검색, 연구, 지식 그래프 구축과 같은 작업을 지원합니다. Tavily MCP 서버는 AI와 외부 웹 기반 데이터·리소스를 연결하는 강력한 플랫폼으로, AI 자동화와 지능형 시스템의 새로운 가능성을 엽니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 콘텐츠에는 직접적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 콘텐츠에 명시된 리소스는 없습니다.

도구 목록

• tavily-search: 실시간 웹 검색 기능을 제공하여, AI 에이전트가 인터넷에서 최신 정보를 가져올 수 있습니다.
• tavily-extract: 웹페이지에서 구조화된 데이터를 지능적으로 추출하여, 관련 컨텐츠와 사실을 쉽게 가져올 수 있습니다.
• tavily-map: 웹사이트의 구조화된 맵을 생성해, AI 시스템이 사이트 구조 및 페이지 간 관계를 이해하도록 돕습니다.
• tavily-crawl: 웹사이트를 체계적으로 크롤링하여, 대규모 데이터 수집 및 포괄적 웹 분석을 지원합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 실시간 웹 검색 통합: 개발자는 AI 에이전트가 웹에서 최신 정보를 검색하도록 하여, 뉴스 집계, 연구, 팩트 체크 등에 활용할 수 있습니다.
• 자동화된 데이터 추출: AI 시스템이 다양한 웹 소스에서 구조화된 데이터를 추출해, 시장 분석, 리드 생성, 학술 연구 등에 활용할 수 있습니다.
• 웹사이트 맵핑 및 분석: SEO 분석, 경쟁사 정보 수집, 기술 진단 등에 사이트 구조화 맵을 활용할 수 있습니다.
• 지식 그래프 구축용 웹 크롤링: 체계적인 크롤링을 통해 특정 도메인에서 대규모 지식 그래프나 데이터셋을 구축할 수 있습니다.
• AI 에이전트의 맥락 인식 강화: 검색 및 추출 도구를 활용해 사용자의 질문에 최신 웹 맥락을 반영한 정확한 답변이 가능하도록 개발할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. 아래 JSON 스니펫을 사용해 Tavily MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Tavily MCP 도구가 사용 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정(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}"
      }
    }
  }
}

보안을 위해 Tavily API 키는 환경 변수에 저장하세요.

Claude

1. Node.js를 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 여세요.
3. Tavily MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 Tavily 도구를 확인하세요.

API 키 보안 설정(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. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 편집하세요.
3. MCP 서버 항목에 아래 내용을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Tavily MCP가 사용 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정(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. Node.js를 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾고 여세요.
3. Tavily MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 설정 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Tavily 관련 명령어나 도구로 정상 동작을 확인하세요.

API 키 보안 설정(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}"
      }
    }
  }
}

API 키 등 민감한 값은 반드시 환경 변수로 관리하세요.

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트는 해당 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “tavily-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, url은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

문서의 완성도와 도구의 제공 여부는 우수하나, 리소스와 프롬프트 템플릿의 일부 부족으로 인해 실제 통합 및 실사용 관점에서 이 MCP 서버 저장소의 평점을 7/10으로 평가합니다.

MCP 점수