Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server for advanced web search using Tavily API.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
TAVILY_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"tavily": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolsdk.ai/tavily-mcp"
],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add tavily --env TAVILY_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @toolsdk.ai/tavily-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"tavily": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolsdk.ai/tavily-mcp"
],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"tavily": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolsdk.ai/tavily-mcp"
],
"env": {
"TAVILY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Seey215 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: TAVILY_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.9) เข้า registry 12 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
#
The Model Context Protocol (MCP) is an open standard that enables AI systems to interact seamlessly with various data sources and tools, facilitating secure, two-way connections.
Developed by Anthropic, the Model Context Protocol (MCP) enables AI assistants like Claude to seamlessly integrate with Tavily's advanced search and data extraction capabilities. This integration provides AI models with real-time access to web information, complete with sophisticated filtering options and domain-specific search features.
The Tavily MCP server provides:
Before you begin, ensure you have:
node --versionbrew install gitsudo apt install gitsudo yum install gitnpx -y tavily-mcp@latest
To install Tavily MCP Server for Claude Desktop automatically via Smithery:
npx -y @smithery/cli install @tavily-ai/tavily-mcp --client claude
Although you can launch a server on its own, it's not particularly helpful in isolation. Instead, you should integrate it into an MCP client. Below is an example of how to configure the Claude Desktop app to work with the tavily-mcp server.
This repository will explain how to configure VS Code, Cursor and Claude Desktop to work with the tavily-mcp server.
For one-click installation, click one of the install buttons below:
First check if there are install buttons at the top of this section that match your needs. If you prefer manual installation, follow these steps:
Add the following JSON block to your User Settings (JSON) file in VS Code. You can do this by pressing Ctrl + Shift + P (or Cmd + Shift + P on macOS) and typing Preferences: Open User Settings (JSON).
{
"mcp": { "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "tavily_api_key", "description": "Tavily API Key", "password": true } ], "servers": { "tavily": { "command": "npx", "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"], "env": { "TAVILY_API_KEY": "${input:tavily_api_key}" } } } } }
Optionally, you can add it to a file called .vscode/mcp.json in your workspace:
{
"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "tavily_api_key", "description": "Tavily API Key", "password": true } ], "servers": { "tavily": { "command": "npx", "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"], "env": { "TAVILY_API_KEY": "${input:tavily_api_key}" } } } }
The easiest way to set up the Tavily MCP server in Cline is through the marketplace with a single click:
Alternatively, you can manually set up the Tavily MCP server in Cline:
# Using Visual Studio Code
code ~/Library/Application\ Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
open -e ~/Library/Application\ Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
code %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
Replace your-api-key-here with your actual Tavily API key.
{
"mcpServers": { "tavily-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"], "env": { "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }
Note: Requires Cursor version 0.45.6 or higher
To set up the Tavily MCP server in Cursor:
bash env TAVILY_API_KEY=your-api-key npx -y tavily-mcp@latest Important: Replace
your-api-keywith your Tavily API key. You can get one at app.tavily.com/home
After adding the server, it should appear in the list of MCP servers. You may need to manually press the refresh button in the top right corner of the MCP server to populate the tool list.
The Composer Agent will automatically use the Tavily MCP tools when relevant to your queries. It is better to explicitly request to use the tools by describing what you want to do (e.g., "User tavily-search to search the web for the latest news on AI"). On mac press command + L to open the chat, select the composer option at the top of the screen, beside the submit button select agent and submit the query when ready.
# Create the config file if it doesn't exist
touch "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"
open -e "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"
code "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"
code %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Replace your-api-key-here with your actual Tavily API key.
{
"mcpServers": { "tavily-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"], "env": { "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }
git clone https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp.git
cd tavily-mcp
npm install
npm run build
Follow the configuration steps outlined in the Configuring the Claude Desktop app section above, using the below JSON configuration.
Replace your-api-key-here with your actual Tavily API key and /path/to/tavily-mcp with the actual path where you cloned the repository on your system.
{
"mcpServers": { "tavily": { "command": "npx", "args": ["/path/to/tavily-mcp/build/index.js"], "env": { "TAVILY_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }
Once the installation is complete, and the Claude desktop app is configured, you must completely close and re-open the Claude desktop app to see the tavily-mcp server. You should see a hammer icon in the bottom left of the app, indicating available MCP tools, you can click on the hammer icon to see more detial on the tavily-search and tavily-extract tools.
Now claude will have complete access to the tavily-mcp server, including the tavily-search and tavily-extract tools. If you insert the below examples into the Claude desktop app, you should see the tavily-mcp server tools in action.
Can you search for recent developments in quantum computing?
Search for news articles about AI startups from the last 7 days.
Search for climate change research on nature.com and sciencedirect.com
Extract the main content from this article: https://example.com/article
You can also combine the tavily-search and tavily-extract tools to perform more complex tasks.
Search for news articles about AI startups from the last 7 days and extract the main content from each article to generate a detailed report.
npm --verisoncode ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.jsonnode --versionตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo