tavily-cli

द्वारा tavily-ai

वेब खोज, सामग्री निष्कर्षण, साइट क्रॉलिंग, और Tavily CLI के माध्यम से गहन शोध। पाँच कमांड मोड: खोज, निष्कर्षण, URL खोज, बल्क क्रॉलिंग, और उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत शोध। सभी कमांड संरचित, एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए JSON आउटपुट और फ़ाइल सहेजने का समर्थन करते हैं। एस्केलेशन पैटर्न आपको आपकी आवश्यकताओं के अनुसार सरल खोज से निष्कर्षण, मैपिंग, क्रॉलिंग से लेकर व्यापक शोध

npx skills add https://github.com/tavily-ai/skills --skill tavily-cli

Tavily CLI

Web search, content extraction, site crawling, URL discovery, and deep research. Returns JSON optimized for LLM consumption.

Requires tavily-cli. Search and extract support capped keyless access; map, crawl, and research require authentication.

Run tvly --help or tvly <command> --help for full option details.

Setup

If tvly is not installed:

curl -fsSL https://cli.tavily.com/install.sh | bash

Or manually: uv tool install tavily-cli / pip install tavily-cli

For agent setup, start keyless unless the user asks to sign in or the requested task needs map, crawl, or research. If the installer did not already complete setup, run:

tvly init --skip-auth

This installs or updates the Tavily skills and verifies a live keyless search. Do not look for an API key or authenticate before the first search or extract request.

When authentication is requested or required, use guided setup:

tvly init

# Prefer to open the sign-in link yourself
tvly init --no-browser

tvly init reuses an existing credential, installs or updates the Tavily skills bundled with that CLI release, and verifies a live search. Run tvly update first when refreshing bundled skills. Use tvly init --skip-skills when the skills are already installed and only authentication or verification is needed.

Search and extract can run immediately without authentication, subject to a keyless rate-limit cap. If either command reaches that cap in an interactive session, run tvly login to open browser OAuth, then retry the original command once. In an unattended environment, report the cap and authentication options instead of starting an interactive flow. Map, crawl, and research require authentication. Check the current state only when needed with tvly --status --json.

For authentication without full setup, use tvly login, tvly login --no-browser, tvly login --api-key tvly-YOUR_KEY, or TAVILY_API_KEY.

Browser-based OAuth is the preferred interactive sign-in method. --no-browser simply prints the sign-in link instead of opening it automatically; the flow still returns to a localhost callback on the machine running tvly. In remote sessions, make sure that callback is reachable (SSH may require port forwarding). In an unattended agent or CI environment, leave authentication to the user or use a securely provided TAVILY_API_KEY, then resume the original command.

Keep an existing installation current with tvly update --check and tvly update.

Workflow

Follow this escalation pattern — start simple, escalate when needed:

  1. Search — No specific URL. Find pages, answer questions, discover sources.
  2. Extract — Have a URL. Pull its content directly.
  3. Map — Large site, need to find the right page. Discover URLs first.
  4. Crawl — Need bulk content from an entire site section.
  5. Research — Need comprehensive, multi-source analysis with citations.
NeedCommandWhen
Find pages on a topictvly searchNo specific URL yet
Get a page's contenttvly extractHave a URL
Find URLs within a sitetvly mapNeed to locate a specific subpage
Bulk extract a site sectiontvly crawlNeed many pages (e.g., all /docs/)
Deep research with citationstvly researchNeed multi-source synthesis

For detailed command reference, use the individual skill for each command (e.g., tavily-search, tavily-crawl) or run tvly <command> --help.

Run tvly without a subcommand for the interactive REPL.

Output

Search, extract, crawl, map, and research support --json for structured output. Result-producing commands support -o to save the JSON response; crawl also supports --output-dir for one Markdown file per page. Setup, authentication, status, and update commands expose --json where documented but do not support -o.

tvly search "react hooks" --json -o results.json
tvly extract "https://example.com/docs" -o docs.json
tvly crawl "https://docs.example.com" --output-dir ./docs/

Tips

  • Always quote URLs — shell interprets ? and & as special characters.
  • Use --json for agentic workflows when the selected command exposes it.
  • Read from stdin with - — echo "query" | tvly search -
  • Exit codes: 0 = success, 1 = setup/update failure, 2 = bad input, 3 = auth error, 4 = API or live-verification error.

tavily-ai की और Skills

research
tavily-ai
किसी भी विषय पर व्यापक शोध, जिसमें स्वचालित स्रोत संग्रह, विश्लेषण और उद्धरण शामिल हैं। स्पष्ट उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत वेब शोध करता है, जो तुलना, समसामयिक घटनाओं, बाजार विश्लेषण और विस्तृत रिपोर्ट के लिए आदर्श है। तीन मॉडल विकल्प प्रदान करता है: लक्षित एकल-विषय शोध के लिए मिनी (~30 सेकंड), व्यापक बहु-कोण विश्लेषण के लिए प्रो (~60-120 सेकंड), और API-संचालित जटिलता पहचान के लिए ऑटो। Tavily MCP सर्वर के माध्य
search
tavily-ai
We need to translate the given English text into Hindi, preserving product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "search" is to be preserved only if it appears in the source text. The source text does not contain the word "search" as a standalone name? Actually it says "Web search" at the beginning. The instruction says "Name to preserve: search" but also "Do not include the name unless it appears in the source text." So "search" appears in "Web search" - but that's part of the phrase. I think we should preserve the word "search" as is? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "search" might be considered a technical term? But it's a common word. However, the instruction specifically says "Name to preserve: search" meaning we should not translate the word "search" if it appears. In the source text, "Web search" - the word "search" is there. So we should keep "search" as is.
tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a web search API for LLMs with various features. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "tavily-best-practices" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research." -> "LLMs के लिए वेब सर्च API जिसमें रीयल-टाइम डेटा एक्सेस, कंटेंट एक्सट्रैक्शन, साइट क्रॉलिंग और AI-संचालित शोध शामिल है।" "Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end
tavily-crawl
tavily-ai
बहु-पृष्ठ वेबसाइट क्रॉलर जिसमें सिमैंटिक फ़िल्टरिंग और मार्कडाउन निर्यात है। गहराई और चौड़ाई नियंत्रण के साथ पूरे साइट अनुभागों को क्रॉल करें; पथ रेगेक्स, डोमेन या प्राकृतिक भाषा निर्देशों द्वारा फ़िल्टर करें ताकि परिणामों को केंद्रित किया जा सके। प्रत्येक पृष्ठ को --output-dir के माध्यम से स्थानीय मार्कडाउन फ़ाइलों के रूप में सहेजें, या एजेंटिक प्रोसेसिंग के लिए संरचित JSON लौटाएँ
tavily-dynamic-search
tavily-ai
वेब खोजें, परिणामों को फ़िल्टर करें, और सामग्री निकालें ताकि कच्चा खोज डेटा कभी आपके कॉन्टेक्स्ट विंडो में प्रवेश न करे। केवल आपका क्यूरेटेड print() आउटपुट वापस आता है।
tavily-extract
tavily-ai
20 URL तक से स्वच्छ मार्कडाउन या टेक्स्ट निकालें, जिसमें जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग और क्वेरी-केंद्रित चंकिंग सहायता हो। जावास्क्रिप्ट-रेंडर किए गए पृष्ठों को कॉन्फ़िगरेबल निष्कर्षण गहराई (सरल पृष्ठों के लिए बेसिक, डायनामिक SPA और तालिकाओं के लिए एडवांस्ड) के साथ संभालता है। केवल प्रासंगिक सामग्री चंक लौटाने के लिए क्वेरी-केंद्रित निष्कर्षण का समर्थन करता है, पूरे पृष्ठों के बजाय। डिफ़
tavily-research
tavily-ai
बहु-स्रोत संश्लेषण और उद्धरणों के साथ व्यापक AI-संचालित अनुसंधान। मॉडल चयन के आधार पर 30-120 सेकंड लेते हुए वेब स्रोतों पर आधारित संरचित रिपोर्ट तैयार करता है (लक्षित प्रश्नों के लिए मिनी, जटिल तुलनाओं के लिए प्रो)। कई आउटपुट प्रारूपों का समर्थन करता है: मार्कडाउन रिपोर्ट, कस्टम स्कीमा के साथ JSON, और कॉन्फ़िगरेबल उद्धरण शैलियाँ (क्रमांकित, MLA, APA, शिकागो)। --no-wait, status, और poll कमांड के
tavily-search
tavily-ai
वेब खोज जिसमें LLM-अनुकूलित परिणाम, सामग्री स्निपेट और प्रासंगिकता स्कोर शामिल हैं। चार खोज गहराई (अल्ट्रा-फास्ट, फास्ट, बेसिक, एडवांस्ड) का समर्थन करता है, जिसमें 20 तक कॉन्फ़िगरेबल परिणाम गणना, डोमेन फ़िल्टरिंग और समय-सीमा प्रतिबंध शामिल हैं। LLM उपभोग के लिए अनुकूलित सामग्री स्निपेट, प्रासंगिकता स्कोर और मेटाडेटा के साथ संरचित JSON आउटपुट लौटाता है। समाचार और वित्त