metasearch MCP 服务器

一个用于元搜索的MCP服务器

组件

该服务器使用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和搜索结果标题。

工具

此服务器实现了以下工具：

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

安装

1. 下载仓库。

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

1. 打开Claude Desktop配置文件。

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

1. 按如下方式编辑配置文件：

"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"
    }
  }
}

1. 重启Claude Desktop。

使用

在Claude Desktop中，当你请求“请搜索某事物”时，你将收到搜索结果。

搜索示例：

Please search in detail for today's events in Kamakura

响应示例：

According to the search results, the following events start today, December 1st:
"Kamakura Promotion Photo Contest 2025"
Period: December 1, 2024 - January 31, 2025
A photo contest for those who love Kamakura
Applications start accepting from today
Also, as a related upcoming event:
On December 7th, an exhibition by 12 Kamakura artists will be held at the Seibu Press Inn Kamakura Ofuna Station East Exit Lounge.

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

1. 按如下方式配置Cursor的MCP服务器设置：

Name: tavily-search
Type: command
Command: /path/to/your/script.sh

1. 保存设置。

2. 一旦设置保存后，你可以要求Cursor的Composer-Agent“搜索某事物”，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的操作系统（非Windows/MacOS），
本节解释了如何使用Docker compose在本地环境中设置并运行MCP服务器和客户端。

步骤

1. 安装Docker。
2. 下载仓库。

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

1. 运行Docker compose。

docker compose up -d

1. 执行客户端。

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

1. 执行结果
2. 如下所示，在搜索可用工具后，将向Tavily发出查询，并返回响应。