Tavily MCP Server

Čo robí “Tavily” MCP Server?

Tavily MCP (Model Context Protocol) Server funguje ako most medzi AI asistentmi a webom, a dáva im do rúk pokročilé vyhľadávanie v reálnom čase aj extrakciu dát. Vďaka využitiu otvoreného MCP štandardu Tavily umožňuje bezproblémovú a bezpečnú integráciu svojich moderných webových nástrojov priamo do vývojových workflow AI. Prostredníctvom Tavily MCP servera môžu AI modely vykonávať živé vyhľadávanie na webe, extrahovať štruktúrované dáta z webstránok, mapovať štruktúru webov a dokonca crawlovať celé domény. To dramaticky zvyšuje kontextové povedomie a schopnosti AI agentov v reálnom čase pri úlohách ako vyhľadávanie informácií, výskum či tvorba grafov znalostí. Tavily MCP server tak predstavuje robustnú platformu na prepojenie AI so zdrojmi a dátami z externého webu, čím otvára nové možnosti pre AI automatizáciu a inteligentné systémy.

Zoznam promptov

V poskytnutom obsahu repozitára sa nenachádzajú žiadne priame šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V obsahu repozitára nie sú popísané žiadne explicitné zdroje.

Zoznam nástrojov

• tavily-search: Poskytuje vyhľadávanie na webe v reálnom čase, čo umožňuje AI agentom získavať najnovšie informácie z internetu.
• tavily-extract: Umožňuje inteligentnú extrakciu štruktúrovaných dát z webstránok, čím zjednodušuje získavanie relevantného obsahu a faktov.
• tavily-map: Vytvára štruktúrovanú mapu webstránky, čo AI systémom pomáha chápať architektúru stránok a vzťahy medzi nimi.
• tavily-crawl: Systematicky prehľadáva a crawl-uje webstránky, zbiera dáta vo veľkom pre komplexnú webovú analýzu.

Použitia tohto MCP servera

• Integrácia vyhľadávania na webe v reálnom čase: Vývojári môžu AI agentom umožniť získať najnovšie informácie z webu, čo využijú v aplikáciách na agregáciu správ, výskum či overovanie faktov.
• Automatizovaná extrakcia dát: AI systémy môžu extrahovať štruktúrované dáta z rôznych webových zdrojov, napríklad pre analýzu trhu, generovanie leadov alebo akademický výskum.
• Mapovanie a analýza webov: Užitočné pre SEO analýzu, konkurenčné spravodajstvo a technické audity vytvorením štruktúrovaných máp stránok.
• Webový crawling pre grafy znalostí: Systematický crawling umožňuje vývojárom budovať rozsiahle grafy alebo datasety získaním informácií z cieľových domén.
• Zvýšené kontextové povedomie AI agentov: Vďaka vyhľadávaniu a extrakcii môžu vývojári vytvárať AI, ktoré odpovedá presnejšie a s aktuálnym webovým kontextom.

Ako nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf (napr. windsurf.config.json).
3. Pridajte Tavily MCP server pomocou tohto JSON útržku:

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

4. Súbor uložte a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie kontrolou dostupnosti Tavily MCP nástrojov.

Zabezpečenie API kľúčov (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}"
      }
    }
  }
}

Pre lepšiu bezpečnosť ukladajte Tavily API kľúč do premennej prostredia.

Claude

1. Nainštalujte Node.js.
2. Otvorte svoj konfiguračný súbor Claude.
3. Pridajte konfiguráciu Tavily MCP servera:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Claude.
5. Skontrolujte dostupnosť Tavily nástrojov v prostredí Claude.

Zabezpečenie API kľúčov (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. Uistite sa, že máte na systéme nainštalovaný Node.js.
2. Upraviť konfiguračný súbor Cursor.
3. Vložte nasledujúce pod MCP servers:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Potvrďte dostupnosť Tavily MCP.

Zabezpečenie API kľúčov (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. Nainštalujte Node.js.
2. Nájdite a otvorte konfiguráciu Cline.
3. Pridajte Tavily MCP server:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
5. Overte funkčnosť spustením Tavily príkazu alebo nástroja.

Zabezpečenie API kľúčov (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}"
      }
    }
  }
}

Vždy ukladajte citlivé API kľúče do premenných prostredia, nie priamo do konfiguračných súborov.

Ako tento MCP použiť v tokoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do svojho toku a prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent, aby ste otvorili konfiguračný panel. V časti systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní bude AI agent môcť používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “tavily-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a nahradiť URL adresou vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe úplnosti dokumentácie a dostupnosti nástrojov, ale s určitými medzerami v zdrojoch a šablónach promptov by som repozitár tohto MCP servera ohodnotil na 7/10 pre praktickú integráciu a použitie v reálnom svete.

MCP Skóre