Tavily MCP Server

Ce face serverul “Tavily” MCP?

Serverul Tavily MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care dotează asistenții AI cu capabilități avansate de căutare web folosind API-ul de căutare Tavily. Prin integrarea cu acest server, modelele AI pot efectua căutări robuste pe web, pot obține răspunsuri directe la întrebări complexe și pot colecta articole recente de știri cu conținut relevant extras de AI. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare, permițând sarcini precum recuperarea cuprinzătoare de informații, răspunsuri la întrebări susținute de dovezi și agregare de știri actualizate — toate accesibile ca unelte sau resurse în medii alimentate de LLM. Astfel, Tavily MCP Server face legătura între asistenții AI și date web de înaltă calitate, în timp real, simplificând cercetarea, automatizarea și soluțiile AI contextuale.

Lista de Prompts

• tavily_web_search – Caută pe web folosind motorul AI Tavily.
• tavily_answer_search – Caută pe web și obține un răspuns generat de AI cu dovezi suport.
• tavily_news_search – Caută articole recente de știri prin funcția Tavily de căutare știri.

Lista de Resurse

• Nu a fost găsită o secțiune explicită de resurse în documentația depozitului.

Lista de Unelte

• tavily_web_search
  Efectuează căutări web cuprinzătoare cu extragere de conținut alimentată de AI.
  • Parametri: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_answer_search
  Căutare web și generare de răspunsuri directe cu dovezi suport.
  • Parametri: query, max_results, search_depth, include_domains, exclude_domains
• tavily_news_search
  Caută articole recente de știri cu date de publicare.
  • Parametri: query, max_results, days, include_domains, exclude_domains

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare web cuprinzătoare
  Dezvoltatorii pot efectua căutări ample pentru orice subiect, cu rezultate extrase și rezumate de AI pentru integrare facilă în fluxurile lor.
• Răspuns direct la întrebări
  Permite asistenților AI să returneze răspunsuri directe, susținute de dovezi, la întrebările utilizatorilor, îmbunătățind acuratețea și reducând timpul de cercetare.
• Agregare de știri
  Recuperează și rezumă cele mai recente articole de știri legate de o interogare, menținând utilizatorii la curent cu evenimentele sau tendințele actuale.
• Căutare specifică pe domenii
  Restricționează căutările la anumite domenii sau exclude domenii specifice, permițând cercetări focalizate (ex: informații academice, corporative sau din industrie).
• Colectare de dovezi
  Strânge link-uri și referințe suport pentru răspunsuri și rapoarte, permițând rezultate transparente și verificabile pentru decizii sau documentare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai Python 3.11+ și o cheie API Tavily.
2. Instalează pachetul:

   pip install mcp-tavily
   

3. Găsește fișierul de configurare Windsurf.
4. Adaugă Tavily MCP Server în mcpServers:

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

5. Salvează fișierul și repornește Windsurf.
6. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil.

Securizarea cheilor API:
Folosește variabile de mediu pentru cheia ta Tavily API:

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

Claude

1. Instalează mcp-tavily în mediul tău.
2. Editează fișierul de configurare Claude pentru a include:

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

3. Adaugă cheia ta Tavily API în secțiunea env ca mai sus.
4. Repornește Claude și confirmă conexiunea.

Cursor

1. Asigură-te că mcp-tavily este instalat.
2. Deschide configurația Cursor.
3. Inserează:

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

4. Plasează cheia ta Tavily API în câmpul env dacă este suportat.
5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Instalează mcp-tavily prin pip sau uv.
2. Editează fișierul de configurare Cline:

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

3. Adaugă cheia ta API în secțiunea env.
4. Salvează și repornește Cline.

Cum să folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “tavily” cu numele real al serverului tău MCP (de ex. “github-mcp”, “weather-api” etc.) și să pui URL-ul propriului tău server MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Tavily MCP Server oferă un set bine-definit de unelte de căutare, șabloane clare de prompt și pași simpli pentru instalare și configurare. Totuși, îi lipsesc definiții explicite de resurse și nu menționează funcționalități MCP avansate precum roots sau sampling. Având în vedere funcționalitatea sa concentrată și documentația bună, dar lipsa unor primitive MCP, îi acordăm un 7/10 pentru utilitate practică.

Scor MCP