Tavily MCP Server

Cosa fa il server “Tavily” MCP?

Il Tavily MCP (Model Context Protocol) Server funge da ponte tra assistenti AI e web, fornendo funzionalità avanzate di ricerca in tempo reale ed estrazione dati. Sfruttando lo standard aperto MCP, Tavily consente un’integrazione fluida e sicura dei suoi strumenti web all’avanguardia direttamente nei workflow di sviluppo AI. Tramite Tavily MCP server, i modelli AI possono eseguire ricerche web live, estrarre dati strutturati da pagine, mappare la struttura di siti e persino effettuare crawling di interi domini. Questo migliora notevolmente la consapevolezza contestuale e la capacità in tempo reale degli agenti AI, supportando task come recupero informazioni, ricerca e costruzione di grafi di conoscenza. Tavily MCP server agisce quindi come piattaforma robusta per connettere l’AI a dati e risorse web esterni, sbloccando nuove possibilità per automazione AI e sistemi intelligenti.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt diretto è menzionato nel contenuto del repository fornito.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nel contenuto del repository.

Elenco degli Strumenti

• tavily-search: Fornisce capacità di ricerca web in tempo reale, permettendo agli agenti AI di ottenere informazioni aggiornate da internet.
• tavily-extract: Consente l’estrazione intelligente di dati strutturati da pagine web, facilitando il recupero di contenuti e fatti rilevanti.
• tavily-map: Crea una mappa strutturata di un sito, aiutando i sistemi AI a comprendere l’architettura e le relazioni tra le pagine.
• tavily-crawl: Esplora e fa crawling sistematicamente dei siti web, raccogliendo dati su larga scala per un’analisi web completa.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Integrazione Ricerca Web in Tempo Reale: Gli sviluppatori possono abilitare gli agenti AI a recuperare le ultime informazioni dal web, supportando aggregatori di notizie, ricerca e applicazioni di fact-checking.
• Estrazione Dati Automatizzata: I sistemi AI possono estrarre dati strutturati da varie fonti web, abilitando casi d’uso come analisi di mercato, generazione di lead o ricerca accademica.
• Mappatura e Analisi dei Siti: Utile per analisi SEO, intelligence competitiva e audit tecnici grazie alla generazione di mappe strutturate dei siti.
• Web Crawling per Grafi di Conoscenza: Il crawling sistematico permette agli sviluppatori di costruire grafi di conoscenza o dataset su larga scala raccogliendo informazioni da domini target.
• Consapevolezza Contestuale Avanzata per Agenti AI: Sfruttando strumenti di ricerca ed estrazione, si possono sviluppare AI che rispondono in modo più accurato alle domande degli utenti con contesto web aggiornato.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf (es. windsurf.config.json).
3. Aggiungi il Tavily MCP server usando il seguente snippet JSON:

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

4. Salva il file e riavvia Windsurf.
5. Verifica l’installazione controllando la disponibilità degli strumenti Tavily MCP.

Protezione delle 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}"
      }
    }
  }
}

Conserva la tua Tavily API key in una variabile d’ambiente per maggiore sicurezza.

Claude

1. Installa Node.js.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi la configurazione per Tavily MCP server:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Controlla la presenza degli strumenti Tavily nell’interfaccia di Claude.

Protezione delle 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. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Inserisci quanto segue sotto MCP servers:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Conferma la disponibilità di Tavily MCP.

Protezione delle 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. Installa Node.js.
2. Trova e apri la configurazione di Cline.
3. Aggiungi la voce per Tavily MCP server:

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

4. Salva il file di configurazione e riavvia Cline.
5. Valida eseguendo un comando o strumento Tavily.

Protezione delle 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}"
      }
    }
  }
}

Conserva sempre le API key sensibili in variabili d’ambiente invece di inserirle direttamente nel codice.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “tavily-mcp” con il nome reale del tuo MCP server e sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

In base alla completezza della documentazione e alla disponibilità degli strumenti, ma con alcune lacune su risorse e template di prompt, valuterei il repository di questo MCP server 7/10 per integrazione pratica e uso reale.

MCP Score