Tavily MCP Server

O que o “Tavily” MCP Server faz?

O Tavily MCP (Model Context Protocol) Server atua como uma ponte entre assistentes de IA e a web, capacitando-os com funcionalidades avançadas de busca em tempo real e extração de dados. Aproveitando o padrão aberto MCP, o Tavily permite uma integração fluida e segura de suas ferramentas web de ponta diretamente nos fluxos de desenvolvimento de IA. Por meio do servidor Tavily MCP, modelos de IA podem realizar buscas ao vivo na web, extrair dados estruturados de páginas, mapear estruturas de sites e até rastrear domínios inteiros. Isso aumenta drasticamente a consciência contextual e a capacidade em tempo real dos agentes de IA, apoiando tarefas como recuperação de informações, pesquisa e construção de grafos de conhecimento. Assim, o servidor Tavily MCP atua como uma plataforma robusta para conectar a IA a dados e recursos externos baseados na web, desbloqueando novas possibilidades para automação inteligente e sistemas baseados em IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt direto é mencionado no conteúdo do repositório fornecido.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito é descrito no conteúdo do repositório.

Lista de Ferramentas

• tavily-search: Oferece capacidades de busca na web em tempo real, permitindo que agentes de IA busquem informações atualizadas da internet.
• tavily-extract: Permite a extração inteligente de dados estruturados de páginas web, facilitando a obtenção de conteúdos e fatos relevantes.
• tavily-map: Cria um mapa estruturado de um site, ajudando sistemas de IA a compreender a arquitetura do site e as relações entre páginas.
• tavily-crawl: Explora e rastreia sistematicamente sites, coletando dados em escala para análise web abrangente.

Casos de uso deste MCP Server

• Integração de Busca em Tempo Real na Web: Desenvolvedores podem capacitar agentes de IA a recuperar as informações mais recentes da web, apoiando agregadores de notícias, pesquisas e aplicações de checagem de fatos.
• Extração Automatizada de Dados: Sistemas de IA podem extrair dados estruturados de diversas fontes web, possibilitando casos de uso como análise de mercado, geração de leads ou pesquisa acadêmica.
• Mapeamento e Análise de Sites: Útil para análise de SEO, inteligência competitiva e auditorias técnicas ao gerar mapas estruturados de sites.
• Rastreamento Web para Grafos de Conhecimento: O rastreamento sistemático permite que desenvolvedores construam grafos de conhecimento ou bases de dados em larga escala ao coletar informações de domínios específicos.
• Consciência Contextual Aprimorada para Agentes de IA: Aproveitando as ferramentas de busca e extração, desenvolvedores podem criar IA que responde com mais precisão às consultas dos usuários com contexto web atualizado.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js esteja instalado.
2. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.config.json).
3. Adicione o Tavily MCP server usando o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração conferindo se as ferramentas do Tavily MCP estão disponíveis.

Protegendo chaves de 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}"
      }
    }
  }
}

Armazene sua chave de API Tavily em uma variável de ambiente para maior segurança.

Claude

1. Instale o Node.js.
2. Abra seu arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione a configuração do Tavily MCP server:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Verifique as ferramentas Tavily na interface do Claude.

Protegendo chaves de 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. Certifique-se de que o Node.js esteja instalado em seu sistema.
2. Edite seu arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira o seguinte em MCP servers:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Confirme a disponibilidade do Tavily MCP.

Protegendo chaves de 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. Instale o Node.js.
2. Encontre e abra sua configuração do Cline.
3. Adicione a entrada do Tavily MCP server:

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

4. Salve o arquivo de configuração e reinicie o Cline.
5. Valide rodando um comando ou ferramenta relacionada ao Tavily.

Protegendo chaves de 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}"
      }
    }
  }
}

Sempre armazene chaves de API sensíveis em variáveis de ambiente ao invés de codificá-las diretamente.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “tavily-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na completude da documentação e disponibilidade de ferramentas, mas com algumas lacunas em recursos e templates de prompts, eu avaliaria o repositório deste MCP server com uma nota 7/10 para integração prática e uso no mundo real.

Score MCP