🚀 网络搜索 MCP 服务器

本项目是一个基于 Tavily API 构建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，它提供了强大的网络搜索工具。借助该服务器，AI 模型能够轻松访问互联网，获取最新、最准确的信息，极大地拓展了 AI 模型的信息获取能力。

🚀 快速开始

该 MCP 服务器实现了一个名为 search_web_tool 的工具，它利用 Tavily API 进行网络搜索，并返回相关搜索结果。服务器就像一座桥梁，连接着 AI 模型和 Tavily 搜索引擎，让模型在对话过程中能够实时访问互联网信息。

✨ 主要特性

• 实时网络搜索功能：能够即时获取最新的互联网信息。
• 可自定义的搜索参数：
  • 搜索主题：支持通用、新闻、金融等多种主题搜索。
  • 搜索深度：提供基础和高级两种搜索深度选项。
  • 最大结果数：可根据需求设置返回的最大结果数量。
  • 时间范围过滤：支持按天、周、月、年进行时间范围过滤。
  • 域包含/排除：可以指定包含或排除某些特定的搜索域。

📦 安装指南

环境要求

• Python 3.13+
• uv - Python 包安装程序和解析器
• Tavily API 密钥（需在 tavily.com 注册获取）

安装步骤

1. 克隆仓库（如有必要）。
2. 使用 uv 创建虚拟环境（可选但推荐）：

   uv venv
   激活：source .venv/bin/activate  # Windows 上：.venv\Scripts\activate
   

3. 使用 uv 安装依赖项：

   uv pip 同步
   

🛠️ 配置说明

1. 复制提供的模板创建 .env 文件：

   cp env-sample .env
   

2. 将你的 Tavily API 密钥添加到 .env 文件中：

   TAVILY_API_KEY=your-api-key-here
   

💻 使用示例

启动服务器

使用 uv 运行服务器：

uv 运行 web_search_server.py

该服务器使用 stdio 传输方法进行 MCP 通信，适合与支持模型上下文协议的各种 AI 系统集成。

工具参数

search_web_tool 接受以下参数：

📚 详细文档

响应格式

工具返回一个搜索结果列表，每个结果包含以下信息：

• title：搜索结果标题
• url：搜索结果 URL
• content：搜索结果内容
• score：搜索结果的相关性评分

错误处理

如果在搜索操作期间发生错误，工具将返回描述问题的错误消息。