Tavily MCP Server

Co robi serwer “Tavily” MCP?

Tavily MCP (Model Context Protocol) Server działa jako most między asystentami AI a siecią, umożliwiając im zaawansowane wyszukiwanie w czasie rzeczywistym oraz ekstrakcję danych. Wykorzystując otwarty standard MCP, Tavily pozwala na bezproblemową i bezpieczną integrację nowoczesnych narzędzi sieciowych bezpośrednio w przepływach pracy związanych z rozwojem AI. Dzięki serwerowi Tavily MCP modele AI mogą wykonywać wyszukiwania internetowe na żywo, wyodrębniać ustrukturyzowane dane ze stron, mapować strukturę serwisów, a nawet crawlować całe domeny. Znacząco zwiększa to świadomość kontekstową agentów AI i ich możliwości działania w czasie rzeczywistym, wspierając takie zadania jak pozyskiwanie informacji, badania czy budowa grafów wiedzy. Tavily MCP Server jest więc solidną platformą łączącą AI z zewnętrznymi danymi i zasobami internetowymi, otwierając nowe możliwości automatyzacji i inteligentnych systemów opartych o AI.

Lista promptów

W dostarczonej zawartości repozytorium nie wymieniono bezpośrednich szablonów promptów.

Lista zasobów

W treści repozytorium nie opisano żadnych wyraźnych zasobów.

Lista narzędzi

• tavily-search: Zapewnia możliwości wyszukiwania internetowego w czasie rzeczywistym, pozwalając agentom AI pobierać aktualne informacje z sieci.
• tavily-extract: Umożliwia inteligentną ekstrakcję ustrukturyzowanych danych ze stron internetowych, ułatwiając pozyskiwanie istotnych treści i faktów.
• tavily-map: Tworzy ustrukturyzowaną mapę witryny, pomagając systemom AI zrozumieć architekturę serwisu i relacje między stronami.
• tavily-crawl: Systematycznie eksploruje i crawluje strony, zbierając dane na dużą skalę do kompleksowej analizy sieci.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Integracja wyszukiwania w sieci w czasie rzeczywistym: Programiści mogą umożliwić agentom AI pobieranie najnowszych informacji z internetu, wspierając agregację newsów, badania czy fact-checking.
• Automatyczna ekstrakcja danych: Systemy AI mogą wyodrębniać ustrukturyzowane dane z różnych źródeł www, umożliwiając takie zastosowania jak analizy rynkowe, generowanie leadów czy badania naukowe.
• Mapowanie i analiza stron internetowych: Przydatne w analizie SEO, wywiadzie konkurencyjnym i audytach technicznych poprzez generowanie ustrukturyzowanych map serwisów.
• Crawlowanie sieci na potrzeby grafów wiedzy: Systematyczne crawlowanie pozwala budować duże grafy wiedzy lub zbiory danych, zbierając informacje z wybranych domen.
• Zwiększona świadomość kontekstowa agentów AI: Dzięki narzędziom do wyszukiwania i ekstrakcji, można budować AI, które odpowiadają dokładniej na zapytania użytkowników, korzystając z zawsze aktualnego kontekstu z internetu.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj Tavily MCP server używając poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz plik i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając dostępność narzędzi Tavily MCP.

Zabezpieczenie kluczy 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}"
      }
    }
  }
}

Przechowuj swój klucz API Tavily w zmiennej środowiskowej dla większego bezpieczeństwa.

Claude

1. Zainstaluj Node.js.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj konfigurację Tavily MCP server:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude.
5. Sprawdź dostępność narzędzi Tavily w interfejsie Claude.

Zabezpieczenie kluczy 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. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw poniższy fragment pod serwery MCP:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Potwierdź dostępność Tavily MCP.

Zabezpieczenie kluczy 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. Zainstaluj Node.js.
2. Odszukaj i otwórz konfigurację Cline.
3. Dodaj wpis Tavily MCP server:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny i uruchom ponownie Cline.
5. Zweryfikuj przez uruchomienie komendy lub narzędzia Tavily.

Zabezpieczenie kluczy 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}"
      }
    }
  }
}

Zawsze przechowuj wrażliwe klucze API w zmiennych środowiskowych, zamiast wpisywać je na stałe.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjonalnościami i możliwościami. Pamiętaj, aby “tavily-mcp” zastąpić faktyczną nazwą swojego serwera MCP i podmienić URL na własny adres MCP.

Podsumowanie

Biorąc pod uwagę kompletność dokumentacji i dostępność narzędzi, ale z pewnymi brakami w dokumentacji zasobów i szablonów promptów, oceniam repozytorium tego serwera MCP na 7/10 pod kątem integracji i zastosowania w praktyce.

Ocena MCP