Tavily MCP Server

Wat doet de “Tavily” MCP Server?

De Tavily MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die AI-assistenten voorziet van geavanceerde webzoekmogelijkheden via Tavily’s zoek-API. Door integratie met deze server kunnen AI-modellen uitgebreide webzoekopdrachten uitvoeren, directe antwoorden op complexe vragen ophalen en recente nieuwsartikelen verzamelen met door AI geselecteerde relevante inhoud. Dit verbetert ontwikkelingsworkflows door taken zoals uitgebreide informatieverzameling, onderbouwde beantwoording van vragen en actuele nieuwsaggregatie mogelijk te maken—allemaal toegankelijk als tools of bronnen binnen LLM-omgevingen. De Tavily MCP Server overbrugt daarmee de kloof tussen AI-assistenten en realtime, hoogwaardige webgegevens en stroomlijnt onderzoek, automatisering en contextbewuste AI-oplossingen.

Lijst met prompts

• tavily_web_search – Doorzoek het web met Tavily’s AI-aangedreven zoekmachine.
• tavily_answer_search – Doorzoek het web en ontvang een AI-gegenereerd antwoord met onderbouwing.
• tavily_news_search – Doorzoek recente nieuwsartikelen met Tavily’s nieuwszoekfunctie.

Lijst met bronnen

• Geen expliciete bronnensectie gevonden in de repositorydocumentatie.

Lijst met tools

• tavily_web_search
  Voert uitgebreide webzoekopdrachten uit met AI-aangedreven inhoudsextractie.
  • Parameters: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_answer_search
  Webzoekopdracht en genereert directe antwoorden met onderbouwing.
  • Parameters: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_news_search
  Doorzoekt recente nieuwsartikelen met publicatiedata.
  • Parameters: query, max_results, days, include_domains, exclude_domains

Toepassingen van deze MCP Server

• Uitgebreide webzoekopdracht
  Ontwikkelaars kunnen brede zoekopdrachten uitvoeren over elk onderwerp, waarbij resultaten door AI worden geëxtraheerd en samengevat voor eenvoudige verwerking in hun workflows.
• Directe beantwoording van vragen
  Maakt het mogelijk voor AI-assistenten om directe, onderbouwde antwoorden te geven op gebruikersvragen, wat de nauwkeurigheid verbetert en onderzoekstijd verkort.
• Nieuwsaggregatie
  Haal en vat de nieuwste nieuwsartikelen samen die betrekking hebben op een zoekopdracht, zodat gebruikers op de hoogte blijven van actuele gebeurtenissen of trends.
• Domeinspecifieke zoekopdracht
  Beperk zoekopdrachten tot of sluit specifieke domeinen uit, voor gerichte research (bijvoorbeeld academische, zakelijke of sectorspecifieke informatie).
• Bewijsmateriaal verzamelen
  Verzamel ondersteunende links en referenties voor antwoorden en rapporten, zodat transparante en verifieerbare uitkomsten mogelijk zijn voor besluitvorming of documentatie.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python 3.11+ en een Tavily API-sleutel beschikbaar zijn.
2. Installeer het pakket:

   pip install mcp-tavily
   

3. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op.
4. Voeg de Tavily MCP Server toe aan je mcpServers:

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

5. Sla het bestand op en herstart Windsurf.
6. Controleer of de server draait en bereikbaar is.

API-sleutels beveiligen:
Gebruik omgevingsvariabelen voor je Tavily API-sleutel:

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

Claude

1. Installeer mcp-tavily in je omgeving.
2. Bewerk het configuratiebestand van Claude en voeg toe:

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

3. Voeg je Tavily API-sleutel toe in de env-sectie zoals hierboven.
4. Herstart Claude en bevestig de verbinding.

Cursor

1. Zorg dat mcp-tavily geïnstalleerd is.
2. Open Cursor’s configuratie.
3. Voeg in:

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

4. Zet je Tavily API-sleutel in het env-veld indien ondersteund.
5. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Installeer mcp-tavily via pip of uv.
2. Bewerk het Cline-configuratiebestand:

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

3. Voeg je API-sleutel toe aan de env-sectie.
4. Sla op en herstart Cline.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte plaats je je MCP-servergegevens in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “tavily” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server (bijv. “github-mcp”, “weather-api”, enz.) en de URL te vervangen door de eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

De Tavily MCP Server biedt een goed gedefinieerde set zoektools, duidelijke prompttemplates en eenvoudige installatie- en configuratiestappen. Er ontbreken echter expliciete brondefinities en geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals roots of sampling worden niet genoemd. Gezien de gerichte functionaliteit en goede documentatie, maar het ontbreken van sommige MCP-principes, beoordelen wij het met een 7/10 voor praktisch gebruik.

MCP-score