Tavily Search MCP Server 🔍

让你的 AI Agent 拥有实时的网络搜索能力！

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，为 Claude Desktop、Cursor、Hermes Agent 等支持 MCP 的 AI 客户端提供实时网络搜索和网页内容提取能力。

✨ 功能

工具	描述
web_search_tool	搜索互联网获取实时信息。支持通用搜索、新闻搜索、金融数据。返回带标题、URL 和摘要的格式化结果。
extract_content_tool	从一个或多个 URL 提取干净、LLM 可读的网页内容。完美适用于阅读文章、文档等。

🚀 快速开始

1. 安装

pip install mcp-tavily-search

或者从源码安装：

git clone https://github.com/lingxi-dev/mcp-tavily-search.git
cd mcp-tavily-search
pip install -e .

2. 设置 API Key

# Linux / macOS
export TAVILY_API_KEY="tavily-xxxxxxxxxxxxxxxx"

# Windows (cmd)
set TAVILY_API_KEY=tavily-xxxxxxxxxxxxxxxx

# Windows (PowerShell)
$env:TAVILY_API_KEY="tavily-xxxxxxxxxxxxxxxx"

也可以在项目目录创建 .env 文件：

TAVILY_API_KEY=tavily-xxxxxxxxxxxxxxxx

获取 API Key：app.tavily.com

3. 启动服务器

# stdio 模式（默认，适用于 Claude Desktop 等本地客户端）
mcp-tavily-search

# SSE 模式（适用于远程/网络连接）
mcp-tavily-search --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000

4. 配置 Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "tavily-search": {
      "command": "mcp-tavily-search",
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "tavily-xxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

5. 配置 Hermes Agent

在 ~/.hermes/config.yaml 中添加：

mcp_servers:
  tavily-search:
    command: mcp-tavily-search
    env:
      TAVILY_API_KEY: tavily-xxxxxxxxxxxxxxxx

⚙️ 高级用法

搜索参数

# 搜索工具支持以下参数：
web_search_tool(
    query="2026年 AI Agent 发展趋势",
    max_results=10,        # 结果数量 (1-20)
    search_depth="advanced",  # "basic" 快速 / "advanced" 高质量
    include_answer=True,    # 是否包含 AI 摘要
    topic="news",          # "general" / "news" / "finance"
    days=30                # 回溯天数
)

提取内容

extract_content_tool(
    urls=[
        "https://example.com/article1",
        "https://example.com/article2"
    ]
)

🏗️ 项目结构

mcp-tavily-search/
├── pyproject.toml          # 项目配置 & 依赖
├── README.md               # 本文档
├── LICENSE                 # MIT 许可证
├── .env.example            # 环境变量模板
└── src/
    └── mcp_tavily_search/
        ├── __init__.py
        ├── server.py       # FastMCP 服务器入口
        └── tools/
            ├── __init__.py
            ├── search.py   # Tavily 搜索 API 封装
            └── content.py  # Tavily 内容提取 API 封装

🔧 技术栈

• FastMCP — MCP 服务器框架（官方推荐，70% MCP 服务器使用）
• Tavily API — 为 AI Agent 优化的搜索引擎
• httpx — 异步 HTTP 客户端

📦 发布到 PyPI

pip install build twine
python -m build
twine upload dist/*

📄 许可证

MIT