Tav 语义上下文协议服务器

简介

Tav 是一个用于实现模型上下文协议（Model Context Protocol）的服务器。该协议定义了如何通过语言模型与外部知识源和网络进行交互。当前实现版本为 v0.5.0，支持以下功能：

• 从外部知识库中搜索信息
• 支持通过 URL 进行领域过滤
• 提供网页内容摘要
• 可生成引文格式的报告（如 MLA、APA）
• 能够直接返回基于网络搜索的结果

安装与运行

克隆仓库

git clone git@github.com:modelcontextprotocol/mcp-tavily.git
cd mcp-tavily

运行服务器

python -m mcp_server_tavily

默认情况下，服务器将在端口 8000 上运行，并绑定到所有网络接口。你也可以通过以下命令指定不同的端口：

TAV_PORT=8080 python -m mcp_server_tavily

配置环境变量

以下是常用的环境变量配置：

• TAV_API_KEY: 用于身份验证的 API 密钥（必填）
• TAV_HOST: 服务器绑定的主机地址，默认为 0.0.0.0
• TAV_PORT: 服务器运行的端口，默认为 8000
• OPENAI_API_KEY: OpenAI API 的密钥（可选，用于调用 GPT 模型）

核心特性

1. 知识库集成

支持多种知识库来源：

# 配置 Wikipedia 搜索
TAV_KNOWLEDGE_SOURCES="wikipedia"

# 启用网络搜索功能
TAV_NETWORK=True

2. 领域过滤

通过 URL 过滤指定领域内容：

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me about quantum computing. Please exclude arXiv sources."}]}'

3. 报告生成

支持多种引用格式：

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Write a report on AI ethics in markdown with MLA citations. Include arXiv sources only."}]}'

使用示例

生成摘要

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the latest advancements in quantum computing."}]}'

返回搜索结果

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/chat/completions \
-d '{"model": "tav", "messages": [{"role": "user", "content": "Search for recent breakthroughs in AI and return direct results."}]}'

测试套件

项目提供了一个完整的测试套件，用于验证功能的正确性：

uv sync --dev

运行测试后，您将看到类似以下输出：

✓ Basic functionality test - 100ms
✓ Knowledge source integration - 200ms
✓ Citation formatting - 300ms

Docker 部署

构建镜像

uv package --format docker:image --name tav-semantic-server .

运行容器

docker run -it --rm -p 8000:8000 \
-e TAV_API_KEY=your_api_key \
tav-semantic-server

调试工具

项目提供了一个调试界面，便于开发者进行调试：

uv debug .

访问 http://localhost:5173 即可查看实时日志和调试信息。

贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下流程：

1. 创建功能分支：git checkout -b feature/your-feature
2. 提交更改：git add . && git commit -m "feat: your new feature"
3. 推送分支：git push origin feature/your-feature
4. 创建 Pull Request

许可证

本项目遵循 MIT 协议。请查看 LICENSE 文件获取详细信息。

联系我们

如您有任何问题或建议，请联系：

• 邮箱：contact@modelcontextprotocol.org
• GitHub 仓库：https://github.com/modelcontextprotocol/mcp-tavly