Tavily MCP Server は公式ですか?
はい。Tavily が tavily-ai/tavily-mcp リポジトリで開発・メンテナンスしており、Tavily 自身のドキュメントでも紹介されています。
@tavily-ai
基本情報
リアルタイムの検索、抽出、マップ、クロールを備えた本番環境対応の MCP サーバー。
以下の設定を使って、このサーバーを MCP 対応クライアントに追加してください。
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tavily-mcp"
],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}Search the web for current information on any topic. Use for news, facts, or data beyond your knowledge cutoff. Returns snippets and source URLs.
Extract content from URLs. Returns raw page content in markdown or text format.
Crawl a website starting from a URL. Extracts content from pages with configurable depth and breadth.
Map a website's structure. Returns a list of URLs found starting from the base URL.
Perform comprehensive research on a given topic or question. Use this tool when you need to gather information from multiple sources to answer a question or complete a task. Returns a detailed response based on the research findings. Rate limit: 20 requests per minute.
Tavily MCP Server は Tavily 公式の MCP 連携です。Tavily API を通じて、AI アシスタントにリアルタイムの Web 検索、ページ内容の抽出、サイトマップ作成、クロール、複数ソースにまたがるリサーチの機能を提供します。ホスト型のリモートサーバーとして使うことも、npx でローカル実行することもできます。
プロジェクトは Tavily がメンテナンスしており(tavily-ai/tavily-mcp、MIT ライセンス)、Claude Code、Claude Desktop、Cursor をはじめ、あらゆる MCP クライアントで利用できます。ホスト型エンドポイントの認証方法は 3 つあります。URL に API キーを含める方法、Bearer ヘッダーを使う方法、OAuth でサインインする方法です。
まず app.tavily.com で Tavily API キーを取得します。Tavily には無料アカウントがあり、ドキュメントによると無料キーは月 1,000 クレジットで、クレジットカードは不要です。キーは tvly- で始まります。ローカルサーバーを使う場合は Node.js 20 以上も必要です。
リモート(ホスト型)URL(インストール不要):
https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>
クライアントがヘッダーを送信できる場合は、URL にキーを含めずに Authorization: Bearer <your-api-key> を送る方法もあります。キーなしで https://mcp.tavily.com/mcp に接続し、OAuth でサインインすることもできます。
ローカル(stdio):
npx -y tavily-mcp@latest
実行前に環境変数 TAVILY_API_KEY を設定してください。
URL に API キーを含めて、ホスト型の Tavily MCP サーバーを追加します。
claude mcp add --transport http tavily https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>
キーなしで追加し、OAuth を使うこともできます。
claude mcp add --transport http tavily https://mcp.tavily.com/mcp
追加したら claude を起動して /mcp と入力し、Tavily サーバーを選んでサインインを完了します。どちらのコマンドでも --scope user を付けると、すべてのプロジェクトで使えるようになります。
claude_desktop_config.json(macOS は ~/Library/Application Support/Claude/、Windows は %APPDATA%\Claude\)にローカルサーバーを追加します。
{
"mcpServers": {
"tavily-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "tavily-mcp@latest"],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
Tavily のドキュメントでは、Claude Desktop の設定画面でリモート URL を integration として追加する方法も紹介されています。
README の「Add to Cursor」ボタンを使うか、mcp.json に次の設定を追加してキーを置き換えます。
{
"mcpServers": {
"tavily-remote-mcp": {
"command": "npx -y mcp-remote https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>",
"env": {}
}
}
}
OAuth を使う場合は、コマンドを npx mcp-remote https://mcp.tavily.com/mcp に変更します。
ローカルの stdio サーバーにしか対応していないクライアントは、mcp-remote ブリッジを使ってホスト型サーバーに接続できます。
{
"tavily-remote": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>"]
}
}
デフォルトパラメータ: ローカルでは環境変数 DEFAULT_PARAMETERS を、リモートでは DEFAULT_PARAMETERS ヘッダーを設定します。値は {"include_images": true, "max_results": 15, "search_depth": "advanced"} のような JSON です。
tavily-mcp として公開されています。mcp.tavily.com があり、ローカルへのインストールは不要です。basic、advanced、fast、ultra-fast)、トピック(general または news)、期間、開始日と終了日、含めるドメインと除外するドメインを指定できます。DEFAULT_PARAMETERS で検索のデフォルト値を一度に設定できます。オプションの TAVILY_HUMAN_ID を使うと、分析用にエンドユーザー ID が転送されます。Tavily はこの ID を保存前にハッシュ化します。ツールは 3 つのグループに分かれます。
tavily_search はリアルタイムで Web 検索を行い、スニペットと出典 URL を返します。ニュース、最近の出来事、モデルの学習データのカットオフ以降の事実を調べるのに使います。tavily_extract は 1 つ以上の URL の内容を返します。tavily_map はベース URL を起点に、サイト内で見つかった URL を一覧にします。tavily_crawl は開始 URL からサイトをたどり、訪れたページの内容を抽出します。tavily_research は幅広い質問について複数のソースから情報を集め、詳しい回答を返します。ツールの説明では、レート制限は毎分 20 リクエストとされています。コミュニティ版の「Tavily MCP」フォークもいくつかありますが、このページは tavily-ai の公式リポジトリを扱っています。
node --version と npm --version で Node.js 20 以上であることを確認し、設定ファイルの JSON 構文に誤りがないか見直してください。which npx を実行し、表示された npx のフルパスを command に指定します。tvly- で始まり、Tavily のダッシュボードで有効になっているか確認します。Tavily Playground でテストできます。rm -rf ~/.mcp-auth で保存済みの認証情報を消去してから、サインインし直します。OAuth で使うキーを指定したい場合は、Tavily アカウントでそのキーに mcp_auth_default という名前を付けます。tavily-search、tavily-extract と書かれています。現在のバージョンでは tavily_search、tavily_extract など、すべてアンダースコア区切りです。はい。Tavily が tavily-ai/tavily-mcp リポジトリで開発・メンテナンスしており、Tavily 自身のドキュメントでも紹介されています。
サーバー自体は MIT ライセンスのオープンソースです。ツールを呼び出すと Tavily API のクレジットを消費します。ドキュメントによると、無料の API キーは月 1,000 クレジットで、クレジットカードは不要です。それ以上使う場合は有料プランが必要です。
app.tavily.com で取得する Tavily API キー(`tvly-` で始まるもの)が必要です。ローカルでは `TAVILY_API_KEY` に設定します。リモートでは `?tavilyApiKey=`、Bearer ヘッダー、OAuth のいずれかで渡します。
ホスト型エンドポイントは `https://mcp.tavily.com/mcp/` です。`?tavilyApiKey=<your-api-key>` を付けるか、キーなしで接続して OAuth でサインインします。
使えます。Claude Code では `claude mcp add --transport http` で接続します。Cursor では `mcp.json` に `mcp-remote` を設定するか、Add to Cursor ボタンを使います。Claude Desktop やその他の MCP クライアントでも利用できます。
リモートサーバーはインストール不要で、OAuth にも対応しています。ローカルの npx パッケージは手元のマシン上で stdio で動き、環境変数からキーを読み込みます。どちらも同じツールを提供します。
URL 内のキーは認証情報なので、キーを含む設定ファイルはバージョン管理にコミットしないでください。クライアントが対応していれば、OAuth か `Authorization: Bearer` ヘッダーを使うほうが安全です。
Search your video library with natural language and retrieve relevant moments through MCP.

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