tavily-ai/tavily-mcp

Tavily MCP Server とは何ですか？

Tavily MCP は、軽量で自己ホスト（またはリモートホスト）可能な MCP（Model Context Protocol）サーバー であり、AIエージェントが以下の4つのウェブ知識ツールにアクセスできるようにします：

ツール	機能	一般的なAI利用ケース
tavily‑search	実時間でのウェブ検索（Google風）	モデルが応答を生成している最中に、最新の事実、ニュース、または参考情報を取得する
tavily‑extract	URLから本文、画像、メタデータを抽出する	ページの要約、コンテンツに関する質問への回答、または下流モデルにテキストを供給する
tavily‑map	サイトをクロールし、構造化されたサイトマップ（ページ、階層、リンク）を返す	ドキュメントサイトの知識グラフを構築する、またはチャットボット用のナビゲーション支援を提供する
tavily‑crawl	ドメインを体系的に探索し、発見されたURLとそのコンテンツのリストを返す	ファインチューニング用のコーパス、RAGインデックス、または一括分析用のデータを収集する

このサーバーは Model Context Protocol を採用しており、LLMベースのツール（Claude Code、Cursorなど）が外部サービスを、組み込み関数のように呼び出せるようにする標準仕様です。クライアントに Tavily MCP サーバーを追加することで、モデルはシンプルなJSONリクエストで4つのツールのいずれかを呼び出すことができます。

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使い方

リモート（Tavilyがホスト）

• インストール不要 – クライアントを https://mcp.tavily.com/mcp/ に接続し、Tavily APIキー をURL内（?tavilyApiKey=…）または Authorization: Bearer … ヘッダーで指定する。
• また、DEFAULT_PARAMETERS ヘッダーにJSONオブジェクトを送信することで、すべてのリクエストにデフォルトの検索オプション（例：{"include_images":true,"max_results":10}）を設定することも可能。

ローカル（自分で実行）

1. Node 20以上をインストール。
2. NPXでパッケージを直接実行：

   npx -y tavily-mcp@latest
   

3. MCPクライアントの設定で、APIキーと任意の環境変数（下記参照）を指定する。

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設定で調整できる項目

環境変数 / ヘッダー	目的	例
TAVILY_API_KEY	すべてのツール呼び出しの認証に使用。	TAVILY_API_KEY=sk_…
DEFAULT_PARAMETERS	デフォルトの検索パラメータ（画像含む、検索深度、結果数など）のJSON。	{"include_images":true,"search_depth":"advanced","max_results":15}
TAVILY_HUMAN_ID	エンドユーザー用のオプションの不透明な識別子；X‑Human‑Id（サーバー側でハッシュ化）として送信。	TAVILY_HUMAN_ID=12345
OAuthフロー	URLにAPIキーを含まず、OAuthのやり取り（MCP Inspector、Cursorなどに対応）を行うことも可能。サーバーはクライアントが自動的に使用するアクセストークンを発行する。

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人気のあるAIコーディングアシスタントに接続する方法

Claude Code（Anthropic）

# URLにAPIキーを含める
claude mcp add --transport http tavily https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-key>

# またはOAuthフローを使用（URLにキーなし）
claude mcp add --transport http tavily https://mcp.tavily.com/mcp

追加後、claude を実行し、/mcp を入力してプロンプトに従って認証を完了します。--scope user を追加すると、すべてのClaudeプロジェクトでサーバーが利用可能になります。

Cursor（AIファーストIDE）

READMEの 「Cursorに追加」 ボタンをクリックし、生成された mcp.json を編集してAPIキーを挿入します：

{
  "mcpServers": {
    "tavily-remote-mcp": {
      "command": "npx -y mcp-remote https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-key>",
      "env": {}
    }
  }
}

URLからキーを省略することで、OAuthバージョンも使用可能です。

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どんな人が使うべきか？

ターゲット	なぜ重要か
LLM開発者：最新のウェブ情報を必要とするエージェントを開発している人 – モデルから直接 tavily-search を呼び出すことで、カスタムスクレイピングコードを書く必要がありません。
RAGエンジニア：サイトから最新のドキュメントを素早く取得し、ベクトルストアに投入したい人 – tavily-crawl/tavily-map で準備済みのコーパスが手に入ります。
生産性ツール開発者（例：VS Code拡張、AIノートブック）：「ウェブ検索」や「ページ要約」を組み込みコマンドとして追加したい人。
研究者：LLMがリアルタイムデータとどう相互作用するかを調査している人 – リモートサーバーならインフラ管理なしで実験が可能。

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クイック「Hello World」リクエスト（MCPクライアントで使用されるJSON形式）

{
  "tool": "tavily-search",
  "arguments": {
    "query": "最新の GPT‑4 リリースノート",
    "max_results": 3,
    "include_images": false
  }
}

サーバーは title、url、snippet、および（要求された場合）image_url を含む結果オブジェクトのリストを返します。

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詳しく学ぶには

• チュートリアル – 知識グラフアシスタントの構築（Tavily MCP と Neo4j の組み合わせ）。
• チュートリアル – あなたのコーディングアシスタントをウェブに接続する（Tavily MCP と Cline VS Code拡張の統合）。
• Model Context Protocol の仕様（基盤となるAPI契約）。
• Anthropicの Claude Code ドキュメント（カスタムMCPサーバーの追加方法）。

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TL;DR

Tavily MCP は、ウェブ検索、抽出、マッピング、クロールを標準MCPツールとして提供する即戦力のサーバーです。単一の npx コマンドでローカルに実行できるほか、Tavilyのホストエンドポイントに接続することも可能です。その後、Claude Code、Cursorなど、MCP互換のLLMクライアントがこれらのツールをネイティブ関数のように呼び出すことができます。これにより、AIエージェントは独自のスクレイパーを書かずに、信頼性の高いリアルタイムなオープンウェブへのアクセスが可能になります。