tavily-dynamic-search

tarafından tavily-ai

Web'de arama yap, sonuçları filtrele ve içerik çıkar, böylece ham arama verileri asla bağlam pencerene girmez. Yalnızca düzenlenmiş print() çıktın geri döner.

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

Tavily Dynamic Search

Keep large raw web payloads on disk and return only the evidence needed for the task. This is useful when using --include-raw-content, combining several queries, or extracting multiple long pages. Do not use this workflow for a simple lookup that a normal tvly search --json can answer directly.

Before running

Search and extract support capped keyless access. Run them directly when tvly is available. If tvly is missing, follow the tavily-cli setup. Do not look for an API key or authenticate before the first request. If the keyless cap is reached in an interactive session, run tvly login to open browser OAuth, then retry the blocked request once. In an unattended environment, report the cap and authentication options instead of starting an interactive flow.

Workflow

  1. Search broadly without raw content and inspect titles, URLs, scores, and snippets.
  2. Fetch full content only for the best sources.
  3. When raw output could be large, save it with -o and filter the file before printing anything to the model context.
  4. Preserve source URLs beside every extracted fact.

When the user restricts evidence to official or named domains, validate the hostname of every selected URL during local filtering. --include-domains narrows the search but is not proof that every returned result belongs to an allowed host. If full-page extraction is unavailable, label conclusions as search-snippet evidence instead of implying that the page body was verified.

Keep the process in one turn when the relevant sources and filters are already known. Use another turn only when the first search changes what should be extracted.

Create a unique temporary task directory before saving evidence so concurrent agents do not overwrite one another. Python's tempfile.mkdtemp() is available when mktemp is not permitted. Reuse that directory for all raw and filtered artifacts from the task.

Small result: filter a direct JSON response

For a small search response, a pipe is enough:

tvly search "query" --max-results 5 --json | python3 -c '
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for result in data.get("results", []):
    score = result.get("score") or 0
    title = result.get("title") or ""
    print(f"[{score:.2f}] {title}")
    print(result.get("url", ""))
    print(result.get("content", "")[:300])
'

Do not discard stderr. Authentication failures, keyless-cap messages, and API errors are actionable and must remain visible.

Large result: save first, then filter

Use the CLI's file output so raw page content does not pass through the tool response:

tvly search "query" \
  --include-raw-content markdown \
  --max-results 8 \
  --json \
  -o /tmp/tavily-search-results.json

Then print only bounded evidence:

python3 -c '
import json
from pathlib import Path

data = json.loads(Path("/tmp/tavily-search-results.json").read_text())
for result in data.get("results", []):
    title = result.get("title") or ""
    url = result.get("url") or ""
    print(f"## {title}")
    print(f"URL: {url}")
    print((result.get("raw_content") or result.get("content") or "")[:1200])
    print()
'

Adjust the filtering logic to the question. Prefer relevant paragraphs or fields over fixed character slices when the target information is known. Aim for roughly 150-600 tokens per source unless a table or code block genuinely requires more.

Targeted extraction

When search identifies the right URLs, extract only those pages:

tvly extract "https://example.com/article" \
  --json \
  -o /tmp/tavily-extract-results.json

For topic-focused pages, let Tavily reduce the response before local filtering:

tvly extract "https://example.com/docs" \
  --query "authentication API" \
  --chunks-per-source 3 \
  --json \
  -o /tmp/tavily-extract-results.json

Multiple queries

For multi-angle research, run a small set of focused searches, deduplicate by URL, and rank before extracting. Use subprocess.run(..., capture_output=True, text=True) when orchestrating commands in Python. Check returncode; if a command fails, surface its stderr and stop or retry deliberately. Never use a blanket except Exception: continue that hides missing evidence.

Response shapes

tvly search --json returns query, optional answer, results, and response_time. Each result commonly contains url, title, content, score, and optional raw_content.

tvly extract --json returns results, failed_results, and response_time. Each successful result commonly contains url, raw_content, and optional images.

Treat fields as optional and use .get() while filtering. Inspect failed_results instead of assuming every requested URL succeeded.

Useful options

OptionPurpose
--max-resultsBound the search result count; default 5, maximum 20
--depthChoose ultra-fast, fast, basic, or advanced
--time-rangeRestrict results to day, week, month, or year
--include-domainsRestrict results to a comma-separated list of trusted domains
--exclude-domainsExclude a comma-separated list of domains
--include-raw-contentInclude full content as markdown or text
-o, --outputSave the complete response to a file

Use jq only for short filters when Python is unavailable:

tvly search "query" --json | jq '[.results[] | {title, url, score, content}]'

tavily-ai tarafından daha fazla skill

research
tavily-ai
Herhangi bir konuda otomatik kaynak toplama, analiz ve alıntılarla kapsamlı araştırma. Açık alıntılarla çoklu kaynak web araştırması yapar; karşılaştırmalar, güncel olaylar, pazar analizi ve detaylı raporlar için idealdir. Üç model seçeneği sunar: hedefli tek konulu araştırma için mini (~30 sn), kapsamlı çok açılı analiz için pro (~60-120 sn) ve API tabanlı karmaşıklık algılama için auto. Tavily MCP sunucusu üzerinden OAuth ile kimlik doğrulama yapar ve otomatik tarayıcı tabanlı giriş ile...
search
tavily-ai
LLM için optimize edilmiş sonuçlar, alaka düzeyi puanlaması ve esnek filtreleme ile web araması. Yapılandırılabilir gecikme ve alaka düzeyi dengeleriyle dört arama derinliği modunu (ultra hızlı, hızlı, temel, gelişmiş) destekler. Alan filtresi, zaman aralığı kısıtlamaları, tarih aralıkları, ülke önceliklendirmesi ve ham içerik çıkarma içerir. Başlık, URL, içerik parçacığı ve alaka düzeyi puanı ile sonuçlar döndürür; isteğe bağlı görsel sonuçları ve faviconlar. Tavily MCP sunucusu veya API anahtarı yapılandırması aracılığıyla
tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text into Turkish, preserving the name "tavily-best-practices" but not including it unless it appears in the source. The source text does not include the name, so we just translate the description. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. No extra commentary. The text: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research. Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end-to-end AI synthesis Supports Python and JavaScript SDKs with async clients for parallel queries and configurable search depth (ultra-fast/fast/basic/advanced) Crawl method accepts semantic instructions to focus extraction on..." Translate to Turkish. Note: "LLMs" should remain as is. "API" remains. Method names like search(), extract(), etc. remain. "SDKs" remains. "async clients" - maybe "asenk
tavily-cli
tavily-ai
Web araması, içerik çıkarma, site tarama ve Tavily CLI üzerinden derin araştırma. Arama, çıkarma, URL keşfi, toplu tarama ve alıntılarla çoklu kaynak araştırmasını kapsayan beş komut modu. Tüm komutlar, yapılandırılmış, aracı tabanlı iş akışları için JSON çıktısı ve dosyaya kaydetmeyi destekler. İhtiyaçlarınıza göre basit aramadan çıkarma, haritalama, tarama ve kapsamlı araştırmaya yönlendiren bir yükseltme deseni. tavily-cli kurulumu ve tvly login ile API anahtarı kimlik doğrulaması gerektirir.
tavily-crawl
tavily-ai
Çok sayfalı web sitesi tarayıcısı, anlamsal filtreleme ve markdown dışa aktarma ile. Derinlik ve genişlik kontrolü ile tüm site bölümlerini tarayın; sonuçları odaklamak için yol regex'i, alan adı veya doğal dil talimatlarıyla filtreleyin Her sayfayı --output-dir aracılığıyla yerel markdown dosyaları olarak kaydedin veya aracı işleme için yapılandırılmış JSON döndürün Sonuçları LLM'lere beslerken bağlam şişmesini önlemek için parça çıkarma ile anlamsal talimatlar kullanın; çevrimdışı dokümantasyon indirmeleri için tam sayfa çıkarma kullanın Destekler...
tavily-extract
tavily-ai
20 URL'ye kadar temiz markdown veya metin çıkarır; JavaScript işleme ve sorgu odaklı parçalama desteği sunar. JavaScript ile oluşturulmuş sayfaları, yapılandırılabilir çıkarma derinliğiyle (basit sayfalar için temel, dinamik SPA'lar ve tablolar için gelişmiş) işler. Tam sayfalar yerine yalnızca ilgili içerik parçalarını döndürmek için sorgu odaklı çıkarmayı destekler. Varsayılan olarak LLM için optimize edilmiş markdown döndürür; düz metin biçimi ve yapılandırılmış JSON çıktısı seçenekleri sunar. Tek bir çağrıda 20 URL'ye kadar işler;...
tavily-research
tavily-ai
Çoklu kaynak sentezi ve alıntılarla kapsamlı yapay zeka destekli araştırma. Web kaynaklarına dayalı yapılandırılmış raporlar üretir, model seçimine bağlı olarak 30-120 saniye sürer (mini hedefli sorgular için, pro karmaşık karşılaştırmalar için). Birden çok çıktı formatını destekler: markdown raporları, özel şemalarla JSON ve yapılandırılabilir alıntı stilleri (numaralı, MLA, APA, Chicago). --no-wait, status ve poll komutları aracılığıyla uzun süreli araştırma için async iş akışı ve gerçek zamanlı...
tavily-search
tavily-ai
LLM için optimize edilmiş sonuçlar, içerik parçacıkları ve alaka düzeyi puanları ile web araması. Dört arama derinliğini (ultra hızlı, hızlı, temel, gelişmiş) destekler, yapılandırılabilir sonuç sayıları 20'ye kadar çıkar, ayrıca alan filtresi ve zaman aralığı kısıtlamaları sunar. LLM tüketimi için optimize edilmiş içerik parçacıkları, alaka düzeyi puanları ve meta verilerle yapılandırılmış JSON çıktısı döndürür. Haber ve finans konuları için özel arama modları içerir, isteğe bağlı AI tarafından oluşturulan yanıtlar ve tam sayfa içerik