Máy chủ Tavily MCP

Máy chủ “Tavily” MCP làm gì?

Máy chủ Tavily MCP (Model Context Protocol) đóng vai trò là cầu nối giữa các trợ lý AI và web, giúp chúng có các chức năng tìm kiếm thời gian thực và trích xuất dữ liệu nâng cao. Bằng cách tận dụng tiêu chuẩn MCP mở, Tavily cho phép tích hợp liền mạch và an toàn các công cụ web mới nhất của mình trực tiếp vào quy trình phát triển AI. Thông qua máy chủ Tavily MCP, các mô hình AI có thể thực hiện tìm kiếm web trực tiếp, trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ trang web, lập bản đồ cấu trúc website, thậm chí thu thập dữ liệu toàn bộ miền. Điều này nâng cao đáng kể khả năng nhận thức ngữ cảnh và năng lực thời gian thực của các agent AI, hỗ trợ các tác vụ như truy xuất thông tin, nghiên cứu và xây dựng đồ thị tri thức. Máy chủ Tavily MCP vì vậy trở thành nền tảng mạnh mẽ để kết nối AI với dữ liệu và tài nguyên web bên ngoài, mở ra những khả năng mới cho tự động hóa và hệ thống thông minh dựa trên AI.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt trực tiếp nào được đề cập trong nội dung repository cung cấp.

Danh sách Nguồn lực

Không có nguồn lực cụ thể nào được mô tả trong nội dung repository.

Danh sách Công cụ

• tavily-search: Cung cấp khả năng tìm kiếm web thời gian thực, cho phép agent AI lấy thông tin mới nhất từ Internet.
• tavily-extract: Cho phép trích xuất thông minh dữ liệu có cấu trúc từ trang web, giúp lấy nội dung và thông tin liên quan dễ dàng hơn.
• tavily-map: Tạo bản đồ có cấu trúc của một website, giúp hệ thống AI hiểu kiến trúc site và mối quan hệ giữa các trang.
• tavily-crawl: Khám phá và thu thập dữ liệu website một cách hệ thống, thu thập dữ liệu quy mô lớn để phân tích web toàn diện.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tích hợp tìm kiếm web thời gian thực: Lập trình viên có thể tăng cường agent AI lấy thông tin mới nhất từ web, hỗ trợ tổng hợp tin tức, nghiên cứu và kiểm tra thực tế.
• Tự động trích xuất dữ liệu: Hệ thống AI có thể trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ nhiều nguồn web, phục vụ các trường hợp như phân tích thị trường, tạo danh sách khách hàng tiềm năng, hoặc nghiên cứu học thuật.
• Lập bản đồ và phân tích website: Hữu ích cho phân tích SEO, phân tích đối thủ và kiểm toán kỹ thuật nhờ tạo bản đồ website có cấu trúc.
• Thu thập dữ liệu web cho đồ thị tri thức: Thu thập hệ thống giúp lập trình viên xây dựng đồ thị tri thức hoặc tập dữ liệu quy mô lớn bằng cách thu thập thông tin từ các miền mục tiêu.
• Nâng cao nhận thức ngữ cảnh cho agent AI: Bằng cách tận dụng các công cụ tìm kiếm và trích xuất, lập trình viên có thể xây dựng AI phản hồi chính xác hơn cho truy vấn người dùng với ngữ cảnh web cập nhật.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Tìm tệp cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: windsurf.config.json).
3. Thêm máy chủ Tavily MCP bằng đoạn JSON sau:

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

4. Lưu tệp và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra thiết lập bằng cách kiểm tra các công cụ Tavily MCP đã khả dụng chưa.

Bảo mật API Key (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}"
      }
    }
  }
}

Lưu khóa API Tavily của bạn trong biến môi trường để bảo mật tốt hơn.

Claude

1. Cài đặt Node.js.
2. Mở tệp cấu hình Claude của bạn.
3. Thêm cấu hình máy chủ Tavily MCP:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
5. Kiểm tra công cụ Tavily trong giao diện Claude.

Bảo mật API Key (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. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống.
2. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cursor của bạn.
3. Thêm vào phần MCP servers đoạn sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Xác nhận Tavily MCP đã khả dụng.

Bảo mật API Key (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. Cài đặt Node.js.
2. Tìm và mở cấu hình Cline của bạn.
3. Thêm mục máy chủ Tavily MCP:

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

4. Lưu tệp cấu hình và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra bằng cách chạy một lệnh hoặc công cụ liên quan đến Tavily.

Bảo mật API Key (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}"
      }
    }
  }
}

Luôn lưu trữ các API key nhạy cảm trong biến môi trường thay vì viết trực tiếp vào mã nguồn.

Cách sử dụng MCP này trong luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào luồng FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với agent AI:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI giờ đây có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Đừng quên đổi “tavily-mcp” thành tên MCP server của bạn và thay URL bằng URL MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên mức độ đầy đủ của tài liệu và sự sẵn có của các công cụ, nhưng còn thiếu nguồn lực và mẫu prompt, tôi đánh giá repository máy chủ MCP này 7/10 cho khả năng tích hợp thực tế và áp dụng vào các tình huống thực tế.

MCP Score