metasearch MCP 服务器

用于元搜索的 MCP 服务器

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/xxb4uogn02"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/xxb4uogn02/badge" alt="tavily-search MCP server" /></a>

组件

此服务器使用 Tavily API 根据指定的查询执行搜索。

• 搜索结果以文本格式返回。
• 搜索结果包括 AI 响应、URI 和搜索结果的标题。

工具

此服务器实现了以下工具：

• search: 根据指定的查询执行搜索
  • 必需参数: "query"
  • 可选参数: "search_depth" (basic 或 advanced)

安装

1. 下载存储库。

git clone https://github.com/YeonwooSung/metasearch-mcp.git

2. 打开 Claude Desktop 配置文件。

在 MacOS 上: `~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json`
在 Windows 上: `C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json`

3. 如下编辑配置文件：

"mcpServers": {
  "tavily-search": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "C:\\your_path\\mcp-server-tavily",
      "run",
      "tavily-search"
    ],
    "env": {
      "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY",
      "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
    }
  }
}

4. 重启 Claude Desktop。

用法

在 Claude Desktop 中，当您询问“请搜索一些东西”时，您将收到搜索结果。

搜索示例：

请详细搜索今天在镰仓发生的事件

响应示例：

根据搜索结果，以下活动于今天 12 月 1 日开始：
“镰仓推广摄影大赛 2025”
期间：2024 年 12 月 1 日 - 2025 年 1 月 31 日
一个为热爱镰仓的人举办的摄影比赛
从今天开始接受申请
此外，作为一个相关的即将举行的活动：
12 月 7 日，12 位镰仓艺术家的展览将在西武新闻酒店镰仓大船站东口休息室举行。

日志存储位置

日志存储在以下位置：

对于 Windows：

C:\Users\[username]\AppData\Roaming\Claude\logs\mcp-server-tavily-search

使用 Cursor 执行

1. 创建一个 shell 脚本（例如，script.sh），如下所示：

#!/bin/bash
TARGET_DIR=/path/to/mcp-server-tavily
cd "${TARGET_DIR}"
export TAVILY_API_KEY="your-api-key"
export PYTHONIOENCODING=utf-8
uv --directory $PWD run tavily-search

2. 如下配置 Cursor 的 MCP 服务器设置：

名称: tavily-search
类型: command
命令: /path/to/your/script.sh

3. 保存设置。

4. 保存设置后，您可以要求 Cursor 的 Composer-Agent “搜索一些东西”，它将返回搜索结果。

使用 Docker Compose 在本地环境中运行

目的

对于无法使用 Claude Desktop 的 Windows/MacOS 以外的操作系统， 本节介绍如何使用 Docker compose 在本地环境中设置和运行 MCP 服务器和客户端。

步骤

1. 安装 Docker。
2. 下载存储库。

git clone https://github.com/Tomatio13/mcp-server-tavily.git

3. 运行 Docker compose。

docker compose up -d

4. 执行客户端。

docker exec mcp_server uv --directory /usr/src/app/mcp-server-tavily/src run client.py

5. 执行结果
6. 搜索可用的工具后，将向 Tavily 发出查询并返回响应