Tavily MCP Server

Hva gjør “Tavily” MCP Server?

Tavily MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server som styrker AI-assistenter med avanserte nettsøkeegenskaper ved å bruke Tavily sin søke-API. Ved å integrere med denne serveren kan AI-modeller utføre robuste nettsøk, hente ut direkte svar på komplekse spørsmål og samle inn ferske nyhetsartikler med AI-ekstrahert relevant innhold. Dette forbedrer utviklingsprosesser ved å muliggjøre oppgaver som omfattende informasjonsinnhenting, spørsmål-besvart med bevis, og oppdatert nyhetsaggregasjon – alt tilgjengelig som verktøy eller ressurser i LLM-drevne miljøer. Tavily MCP Server bygger bro mellom AI-assistenter og sanntids nettdata av høy kvalitet, og effektiviserer forskning, automatisering og kontekstbevisste AI-løsninger.

Liste over Prompter

• tavily_web_search – Søk på nettet ved hjelp av Tavily sin AI-drevne søkemotor.
• tavily_answer_search – Søk på nettet og få et AI-generert svar med støttende bevis.
• tavily_news_search – Søk i ferske nyhetsartikler med Tavily sitt nyhetssøk.

Liste over Ressurser

• Ingen eksplisitt ressursseksjon funnet i dokumentasjonen til depotet.

Liste over Verktøy

• tavily_web_search
  Utfører omfattende nettsøk med AI-basert innholdsekstraksjon.
  • Parametre: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_answer_search
  Nettsøk og genererer direkte svar med støttende bevis.
  • Parametre: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_news_search
  Søker i ferske nyhetsartikler med publiseringsdatoer.
  • Parametre: query, max_results, days, include_domains, exclude_domains

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Omfattende nettsøk
  Utviklere kan utføre brede søk om ethvert tema, med resultater som ekstraheres og oppsummeres av AI for enkel bruk i arbeidsflytene deres.
• Direkte spørsmål-svar
  Gjør det mulig for AI-assistenter å returnere direkte, bevisbaserte svar på brukerforespørsler, noe som forbedrer nøyaktighet og reduserer tid brukt på forskning.
• Nyhetsaggregasjon
  Hent og oppsummer de siste nyhetsartiklene relatert til et søk, slik at brukere holdes oppdatert på aktuelle hendelser og trender.
• Domenespesifikt søk
  Begrens søk til, eller ekskluder, spesifikke domener for målrettet forskning (f.eks. akademisk, bedrifts- eller bransjespesifikk informasjon).
• Bevissamling
  Samle støttende lenker og referanser til svar og rapporter, slik at du får transparente og etterprøvbare resultater for beslutningstaking eller dokumentasjon.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.11+ og en Tavily API-nøkkel er tilgjengelig.
2. Installer pakken:

   pip install mcp-tavily
   

3. Finn konfigurasjonsfilen for Windsurf.
4. Legg til Tavily MCP Server i dine mcpServers:

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

5. Lagre filen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler:
Bruk miljøvariabler for Tavily API-nøkkelen din:

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

Claude

1. Installer mcp-tavily i ditt miljø.
2. Rediger Claude sin konfigurasjonsfil til å inkludere:

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

3. Legg inn Tavily API-nøkkelen din i env-seksjonen som over.
4. Start Claude på nytt og bekreft tilkoblingen.

Cursor

1. Sørg for at mcp-tavily er installert.
2. Åpne Cursor sin konfigurasjon.
3. Sett inn:

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

4. Legg Tavily API-nøkkelen din i env-feltet hvis det støttes.
5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Installer mcp-tavily via pip eller uv.
2. Rediger Cline sin konfigurasjonsfil:

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

3. Legg til API-nøkkelen din i env-seksjonen.
4. Lagre og start Cline på nytt.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge MCP-komponenten til i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “tavily” til det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

Tavily MCP Server gir et tydelig sett søkeverktøy, klare prompt-maler, og enkle installasjons- og konfigurasjonstrinn. Den mangler imidlertid eksplisitte ressursdefinisjoner og nevner ikke avanserte MCP-funksjoner som røtter eller sampling. Gitt dens fokuserte funksjonalitet og gode dokumentasjon, men manglende MCP-primitiver, vurderer vi den til 7/10 for praktisk bruk.

MCP Score