Firecrawl MCP

официальный

Добавляет мощные возможности веб-скрапинга и поиска для LLM-клиентов, таких как Cursor и Claude.

Смотреть на firecrawl.link

Что можно делать с Firecrawl MCP?

Поиск информации в интернете — используйте firecrawl_search для поиска релевантных страниц в сети, если вы не знаете, на каком сайте находится ответ.
Извлечение структурированных данных из известного URL — вызовите firecrawl_scrape с JSON-схемой, чтобы извлечь только нужные поля с одной страницы.
Обнаружение всех URL на сайте — запустите firecrawl_map, чтобы получить список проиндексированных страниц перед решением, что парсить.
Автономное многоисточниковое исследование — запустите задачу firecrawl_agent и опрашивайте firecrawl_agent_status для сложного сбора данных с нескольких сайтов.
Взаимодействие с динамическими страницами — используйте firecrawl_interact, чтобы кликать, вводить текст или перемещаться по странице и получать её итоговое состояние.
Разбор локальных документов — отправляйте PDF, файлы Word или электронные таблицы через firecrawl_parse, чтобы получить чистый Markdown или структурированный вывод.

Документация

Firecrawl MCP Server

Сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет Firecrawl для ИИ-агентов, совместимых с MCP, — поиск, извлечение и взаимодействие с живым вебом для получения чистого, готового к использованию агентом контекста.

Большое спасибо @vrknetha, @knacklabs за первоначальную реализацию!

Возможности

Поиск в интернете и получение полного содержимого страниц
Извлечение любого URL в чистые, структурированные данные
Взаимодействие со страницами — клики, навигация и управление
Глубокое исследование с помощью автономного агента
Автоматические повторные попытки и ограничение частоты запросов
Поддержка облачного и собственного хостинга
Поддержка SSE

Поэкспериментируйте с нашим MCP-сервером на игровой площадке MCP.so или на Klavis AI.

Установка

Размещенный MCP (бесплатный уровень без ключа)

Подключитесь к удаленному размещенному серверу без настройки:

https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp

На бесплатном уровне без ключа scrape, search и interact работают без API-ключа (с ограничением частоты запросов). Для других инструментов, таких как crawl, map, agent и extract, по-прежнему требуется ключ.

По возможности используйте API-ключ или OAuth, когда пользователь может зарегистрироваться. Это открывает полный набор инструментов и более высокие лимиты. С ключом используйте:

https://mcp.firecrawl.dev/{FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp

Подробности настройки см. в документации MCP-сервера и руководстве по началу работы для агентов.

Конечная точка только для поиска

Поверхность только для чтения и поиска также размещена по адресу:

https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp-search

Она предоставляет фиксированный набор из шести инструментов только для чтения: firecrawl_search и пять инструментов firecrawl_research_*. Она не выполняет получение содержимого страниц и имеет собственную идентификацию OAuth; полная конечная точка выше остается без изменений. Полный контракт см. в docs/search-profile.md.

Запуск с помощью npx

env FIRECRAWL_API_KEY=fc-YOUR_API_KEY npx -y firecrawl-mcp

Ручная установка

npm install -g firecrawl-mcp

Запуск в Cursor

Настройка Cursor 🖥️ Примечание: Требуется Cursor версии 0.45.6+ Для получения самых актуальных инструкций по настройке обратитесь к официальной документации Cursor по настройке MCP-серверов: Руководство по настройке MCP-сервера Cursor

Чтобы настроить Firecrawl MCP в Cursor v0.48.6

Откройте настройки Cursor
Перейдите в «Функции» > «MCP-серверы»
Нажмите «+ Добавить новый глобальный MCP-сервер»

Введите следующий код:

{
  "mcpServers": {
    "firecrawl-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR-API-KEY"
      }
    }
  }
}

Чтобы настроить Firecrawl MCP в Cursor v0.45.6

Откройте настройки Cursor
Перейдите в «Функции» > «MCP-серверы»
Нажмите «+ Добавить новый MCP-сервер»
Введите следующее:
- Имя: "firecrawl-mcp" (или любое другое имя)
- Тип: "command"
- Команда: env FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key npx -y firecrawl-mcp

Если вы используете Windows и у вас возникают проблемы, попробуйте cmd /c "set FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key && npx -y firecrawl-mcp"

Замените your-api-key на ваш API-ключ Firecrawl. Если у вас его еще нет, вы можете создать учетную запись и получить его на https://www.firecrawl.dev/app/api-keys

После добавления обновите список MCP-серверов, чтобы увидеть новые инструменты. Агент Composer будет автоматически использовать Firecrawl MCP, когда это уместно, но вы можете явно запросить его, описав свои потребности в веб-скрапинге. Доступ к Composer осуществляется через Command+L (Mac), выберите «Agent» рядом с кнопкой отправки и введите свой запрос.

Запуск в Windsurf

Добавьте это в ваш ./codeium/windsurf/model_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Запуск в локальном режиме с потоковой передачей HTTP

Чтобы запустить сервер локально с использованием потоковой передачи HTTP вместо транспорта stdio по умолчанию:

env HTTP_STREAMABLE_SERVER=true FIRECRAWL_API_KEY=fc-YOUR_API_KEY npx -y firecrawl-mcp

Используйте URL: http://localhost:3000/mcp

Установка через Smithery (устаревший способ)

Чтобы установить Firecrawl для Claude Desktop автоматически через Smithery:

npx -y @smithery/cli install @mendableai/mcp-server-firecrawl --client claude

Запуск в VS Code

Для установки в один клик нажмите одну из кнопок установки ниже...

Для ручной установки добавьте следующий блок JSON в файл пользовательских настроек (JSON) в VS Code. Это можно сделать, нажав Ctrl + Shift + P и введя Preferences: Open User Settings (JSON).

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "apiKey",
        "description": "Firecrawl API Key",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "firecrawl": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
        "env": {
          "FIRECRAWL_API_KEY": "${input:apiKey}"
        }
      }
    }
  }
}

При желании вы можете добавить его в файл с именем .vscode/mcp.json в вашем рабочем пространстве. Это позволит вам поделиться конфигурацией с другими:

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "apiKey",
      "description": "Firecrawl API Key",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "${input:apiKey}"
      }
    }
  }
}

Конфигурация

Переменные окружения

Обязательно для облачного API

FIRECRAWL_API_KEY: Ваш API-ключ Firecrawl
- Требуется при использовании облачного API (по умолчанию)
- Необязательно при использовании собственного экземпляра с FIRECRAWL_API_URL
FIRECRAWL_API_URL (Необязательно): Пользовательская конечная точка API для собственных экземпляров
- Пример: https://firecrawl.your-domain.com
- Если не указано, будет использоваться облачный API (требуется API-ключ)

MCP OAuth (токены доступа Bearer)

Размещенный Firecrawl может выдавать OAuth токены доступа (fco_…) через сервер авторизации на firecrawl.dev. Этот MCP-сервер пересылает любые разрешенные учетные данные в Firecrawl API как Authorization: Bearer ….

Транспорты HTTP-потоков (CLOUD_SERVICE=true, HTTP_STREAMABLE_SERVER=true или SSE_LOCAL=true): Клиенты должны отправлять Authorization: Bearer <fco_access_token> в MCP-запросах. Токен OAuth Bearer имеет приоритет над x-firecrawl-api-key / x-api-key, если присутствуют оба.
stdio: Используйте FIRECRAWL_OAUTH_TOKEN для статического токена доступа или продолжайте использовать FIRECRAWL_API_KEY для API-ключа.

Используйте только токены доступа (fco_…). Токены обновления (fcr_…) должны быть обменены на конечной точке токена, а не передаваться в API извлечения/поиска.

Поверхность только для поиска (размещенная)

В размещенном режиме (CLOUD_SERVICE=true) второй экземпляр в процессе обслуживает конечную точку только для поиска. Встроенный сервис имеет фиксированный контракт развертывания: nginx направляет /v2/mcp-search на экземпляр на локальном порту 3001, а идентификатор защищенного ресурса OAuth — https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp-search.

FIRECRAWL_MCP_SEARCH_ENABLED (по умолчанию true) — это поддерживаемый операционный переключатель; установите его в false, чтобы предотвратить запуск экземпляра поиска. Процесс Node также принимает FIRECRAWL_MCP_SEARCH_PORT, FIRECRAWL_MCP_SEARCH_ENDPOINT и FIRECRAWL_MCP_SEARCH_RESOURCE_URL для изолированных тестов. Эти переопределения не перенастраивают встроенные маршруты nginx или список разрешений сервера авторизации и не должны использоваться независимо в размещенном развертывании.

Экземпляр поиска требует аутентификации для каждого запроса (включая tools/list) и отклоняет токены OAuth, аудитория которых не соответствует его собственному ресурсу.

Примеры конфигурации

Для использования облачного API:

export FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key

Для собственного экземпляра:

# Required for self-hosted
export FIRECRAWL_API_URL=https://firecrawl.your-domain.com

# Optional authentication for self-hosted
export FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key  # If your instance requires auth

Использование с Claude Desktop

Добавьте это в ваш claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Как выбрать инструмент

Используйте это руководство, чтобы выбрать правильный инструмент для вашей задачи:

Если вы знаете точный URL: используйте scrape (с форматом JSON для структурированных данных)
Если у вас несколько известных URL: вызывайте scrape для каждого URL. Если вам специально нужна одна массовая операция API, используйте пакетную конечную точку Firecrawl API вне MCP.
Если вам нужно обнаружить URL на сайте: используйте map
Если вы хотите искать информацию в интернете: используйте search
Если вам нужно сложное исследование по нескольким неизвестным источникам: используйте agent
Если вы хотите проанализировать весь сайт или раздел: используйте crawl (с ограничениями!)
Если вам нужна интерактивная автоматизация браузера (клики, ввод, навигация): используйте interact с URL для новой страницы или scrape + interact, когда вы уже извлекли страницу или нуждаетесь в более строгом контроле извлечения

Краткая справочная таблица

Инструмент	Лучше всего для	Возвращает
scrape	Содержимое одной страницы	JSON (предпочтительно) или markdown
interact	Взаимодействие с URL или извлеченной страницей	Результат выполнения + scrapeId для режима URL
map	Обнаружение URL на сайте	URL[]
crawl	Многостраничное извлечение (с ограничениями)	окончательный статус/данные обхода после внутреннего опроса
parse	Файлы и ссылки на размещенные загрузки	вывод в markdown, JSON или документе
extract	Структурированное извлечение из URL	Структурированные данные JSON
search	Поиск информации в интернете	results[]
agent	Сложное исследование из нескольких источников	JSON (структурированные данные)
monitor	Периодические проверки страниц	метаданные монитора/проверки и различия
research	Исследование статей и репозиториев GitHub	результаты исследования и совпадения в репозиториях

Руководство по выбору формата

При использовании scrape выберите правильный формат:

Формат JSON (рекомендуется для большинства случаев): Используйте, когда вам нужны конкретные данные со страницы. Определите схему на основе того, что вам нужно извлечь. Это сохраняет ответы небольшими и предотвращает переполнение контекстного окна.
Формат Markdown (используйте умеренно): Только когда вам действительно нужно полное содержимое страницы, например, для чтения всей статьи для обобщения или анализа структуры страницы.

Доступные инструменты

1. Инструмент Scrape (`firecrawl_scrape`)

Извлечение содержимого с одного URL с расширенными опциями.

Лучше всего для:

Извлечения содержимого одной страницы, когда вы точно знаете, на какой странице находится информация.

Не рекомендуется для:

Извлечения содержимого с нескольких страниц (используйте повторные вызовы scrape для известных URL, или map + scrape для предварительного обнаружения URL, или crawl для полного содержимого страниц)
Когда вы не уверены, на какой странице находится информация (используйте search)

Распространенные ошибки:

Передача списка URL в один вызов scrape. Вызывайте scrape один раз для каждого URL в MCP. Если вам специально нужна одна массовая операция API, используйте пакетную конечную точку Firecrawl API вне MCP.
Использование формата markdown по умолчанию (используйте формат JSON для извлечения только того, что вам нужно).

Выбор правильного формата:

Формат JSON (предпочтительный): В большинстве случаев используйте формат JSON со схемой для извлечения только необходимых конкретных данных. Это сохраняет ответы целенаправленными и предотвращает переполнение контекстного окна.
Формат Markdown: Только когда задача действительно требует полного содержимого страницы (например, обобщение всей статьи, анализ структуры страницы).

Пример запроса:

"Получи детали продукта с https://example.com/product."

Пример использования (формат JSON - предпочтительный):

{
  "name": "firecrawl_scrape",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com/product",
    "formats": [
      {
        "type": "json",
        "prompt": "Extract the product information",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "name": { "type": "string" },
            "price": { "type": "number" },
            "description": { "type": "string" }
          },
          "required": ["name", "price"]
        }
      }
    ]
  }
}

Пример использования (формат markdown - когда нужно полное содержимое):

{
  "name": "firecrawl_scrape",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com/article",
    "formats": ["markdown"],
    "onlyMainContent": true
  }
}

Пример использования (формат branding - извлечение идентичности бренда):

{
  "name": "firecrawl_scrape",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com",
    "formats": ["branding"]
  }
}

Формат Branding: Извлекает комплексную идентичность бренда (цвета, шрифты, типографику, интервалы, логотип, компоненты пользовательского интерфейса) для анализа дизайна или копирования стиля. Конфиденциальность: Установите redactPII: true для возврата содержимого с удаленной личной информацией.

Возвращает:

Структурированные данные JSON, markdown, профиль бренда или другие форматы по указанию.

2. Инструмент Map (`firecrawl_map`)

Сканирование веб-сайта для обнаружения всех проиндексированных URL на сайте.

Лучше всего для:

Обнаружения URL на веб-сайте перед принятием решения о том, что извлекать
Поиска определенных разделов веб-сайта

Не рекомендуется для:

Когда вы уже знаете, какой конкретный URL вам нужен (используйте scrape)
Когда вам нужно содержимое страниц (используйте scrape после сканирования)

Распространенные ошибки:

Использование crawl для обнаружения URL вместо map

Пример запроса:

"Перечисли все URL на example.com."

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_map",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com"
  }
}

Возвращает:

Массив URL, найденных на сайте

3. Инструмент Search (`firecrawl_search`)

Поиск в интернете и опциональное извлечение содержимого из результатов поиска.

Лучше всего для:

Поиска конкретной информации на нескольких веб-сайтах, когда вы не знаете, на каком сайте есть информация.
Когда вам нужно наиболее релевантное содержимое по запросу

Не рекомендуется для:

Когда вы уже знаете, какой сайт извлекать (используйте scrape)
Когда вам нужен всесторонний охват одного веб-сайта (используйте map или crawl)

Распространенные ошибки:

Использование crawl или map для открытых вопросов (вместо этого используйте search)

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_search",
  "arguments": {
    "query": "latest AI research papers 2023",
    "highlights": true,
    "limit": 5,
    "lang": "en",
    "country": "us",
    "scrapeOptions": {
      "formats": ["markdown"],
      "onlyMainContent": true,
      "redactPII": true
    }
  }
}

Установите highlights в true, чтобы запрашивать релевантные запросу подсветки, или false, чтобы сохранить исходные поисковые сниппеты. Опустите этот параметр, чтобы использовать поведение API по умолчанию.

Возвращает:

Массив результатов поиска (с опциональным извлечённым содержимым), а также поле id. Передайте этот id в firecrawl_search_feedback после использования результатов, чтобы вернуть 1 кредит (поиск стоит 2) и улучшить качество поиска.

Пример промпта:

«Найди последние научные статьи по ИИ, опубликованные в 2023 году.»

3b. Инструмент обратной связи по поиску (`firecrawl_search_feedback`)

Отправляет структурированную обратную связь по предыдущему результату firecrawl_search. Первая обратная связь для каждого идентификатора поиска возвращает 1 кредит и улучшает качество поиска Firecrawl. Идемпотентна для каждого идентификатора поиска.

Вызывайте после каждого поиска, который вы действительно использовали (или который не помог). Плохая/частичная обратная связь с missingContent так же ценна, как и хорошая.

Отказ: установите FIRECRAWL_NO_SEARCH_FEEDBACK=1 (или FIRECRAWL_DISABLE_SEARCH_FEEDBACK=1) в окружении при запуске MCP-сервера. Инструмент firecrawl_search_feedback не будет зарегистрирован, поэтому агенты не смогут его вызвать. Администраторы команды также могут отключить обратную связь на стороне сервера; в этом случае инструмент регистрируется, но всегда возвращает feedbackErrorCode: "TEAM_OPTED_OUT".

Самое важное поле: missingContent. Это массив конкретных фрагментов контента, которые агент ожидал найти, но не нашёл. По одной записи на каждую отсутствующую тему — они агрегируются по командам и сообщают нам, что индексировать дальше.

Дневной лимит возврата (на команду, за сутки по UTC, по умолчанию 100 кредитов). Как только creditsRefundedToday команды достигает dailyRefundCap, последующие отправки по-прежнему записывают обратную связь, но больше не возвращают кредиты. Ответ устанавливает dailyCapReached: true. Агенты должны прекратить вызов этого инструмента до конца суток по UTC, когда видят этот флаг.

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_search_feedback",
  "arguments": {
    "searchId": "0193f6c5-1234-7890-abcd-1234567890ab",
    "rating": "good",
    "valuableSources": [
      {
        "url": "https://docs.firecrawl.dev/features/search",
        "reason": "Most up-to-date description of /search."
      }
    ],
    "missingContent": [
      {
        "topic": "Pricing for the search endpoint",
        "description": "No pricing tier table for /search specifically."
      },
      { "topic": "Per-team rate limits" }
    ],
    "querySuggestions": "Boost docs.firecrawl.dev for queries that mention 'firecrawl'"
  }
}

Возвращает:

JSON { success, feedbackId, creditsRefunded, alreadySubmitted? }.

3c. Универсальный инструмент обратной связи (`firecrawl_feedback`)

Отправляет структурированную обратную связь для завершённого задания конечной точки v2 через /v2/feedback. Используйте для обратной связи на уровне конечной точки по заданиям scrape, parse, map или search. Для качества результатов поиска предпочтительнее использовать firecrawl_search_feedback, так как он включает специфические для поиска рекомендации.

Делайте обратную связь лаконичной: используйте коды проблем, теги, короткие заметки, URL, номера страниц и небольшие объекты метаданных. Не включайте необработанные результаты скрапинга/парсинга.

Отказ: установите FIRECRAWL_NO_ENDPOINT_FEEDBACK=1 (или FIRECRAWL_DISABLE_ENDPOINT_FEEDBACK=1) в окружении при запуске MCP-сервера. Инструмент firecrawl_feedback не будет зарегистрирован, поэтому агенты не смогут его вызвать.

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_feedback",
  "arguments": {
    "endpoint": "scrape",
    "jobId": "0193f6c5-1234-7890-abcd-1234567890ab",
    "rating": "partial",
    "issues": ["missing_markdown"],
    "tags": ["docs"],
    "note": "The pricing table was missing from the markdown output.",
    "url": "https://example.com/pricing",
    "pageNumbers": [1],
    "metadata": {
      "format": "markdown"
    }
  }
}

Возвращает:

JSON { success, feedbackId, creditsRefunded, creditsRefundedToday?, dailyRefundCap?, dailyCapReached?, alreadySubmitted?, warning? }.

4. Инструмент обхода (Crawl) (`firecrawl_crawl`)

Запускает задание обхода, опрашивает до достижения конечного состояния и возвращает итоговый статус/данные обхода.

Лучше всего подходит для:

Извлечения контента с нескольких связанных страниц, когда нужен полный охват.

Не рекомендуется для:

Извлечения контента с одной страницы (используйте scrape)
Когда важны лимиты токенов (используйте map + scrape для более точного контроля)
Когда нужны быстрые результаты (обход может быть медленным)

Предупреждение: Ответы обхода могут быть очень большими и превышать лимиты токенов. Ограничьте глубину обхода и количество страниц или используйте map + scrape для более точного контроля.

Частые ошибки:

Установка слишком высокого limit или maxDiscoveryDepth (вызывает переполнение токенов)
Использование обхода для одной страницы (вместо этого используйте scrape)

Пример промпта:

«Получи все записи блога с первых двух уровней example.com/blog.»

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_crawl",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com/blog/*",
    "maxDiscoveryDepth": 2,
    "limit": 100,
    "allowExternalLinks": false,
    "deduplicateSimilarURLs": true
  }
}

Возвращает:

Итоговый статус и данные обхода после внутреннего опроса, включая id, status, completed, total, creditsUsed, expiresAt, next и data. Используйте возвращённый id с firecrawl_check_crawl_status, если позже потребуется перепроверить задание.

5. Проверка статуса обхода (`firecrawl_check_crawl_status`)

Проверяет статус и результаты существующего задания обхода по ID.

{
  "name": "firecrawl_check_crawl_status",
  "arguments": {
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
  }
}

Возвращает:

Ответ включает статус задания обхода:

6. Инструмент парсинга (Parse) (`firecrawl_parse`)

Парсит локальные файлы или ссылки на размещённые загрузки с помощью конечной точки /v2/parse Firecrawl.

Лучше всего подходит для: PDF, документов Word, электронных таблиц, HTML-файлов и других документов, для которых нужен вывод в markdown или структурированный JSON. Размещённый MCP поддерживает двухэтапный поток загрузки по ссылке; для чтения локальных файлов напрямую требуется самостоятельно размещённый FIRECRAWL_API_URL.

Не рекомендуется для: Удалённых URL (используйте scrape), нескольких файлов в одном вызове (вызывайте parse по одному разу для каждого файла) или действий только в браузере, таких как скриншоты и клики.

Поток размещённого MCP: Размещённый MCP не может читать файловую систему вызывающего напрямую. Вызовите firecrawl_parse с filePath, чтобы получить краткосрочную команду загрузки и nextToolCall, загрузите файл локально, затем снова вызовите firecrawl_parse с возвращённым uploadRef. Создание размещённого URL загрузки требует аутентификации Firecrawl или права на работу без ключа. В локальном режиме npx firecrawl-mcp прямой парсинг файлов в настоящее время требует FIRECRAWL_API_URL, указывающего на самостоятельно размещённый API Firecrawl; обычный локальный сервер только с ключом облачного API не может читать и загружать файлы через этот инструмент.

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_parse",
  "arguments": {
    "filePath": "/absolute/path/to/document.pdf",
    "formats": ["markdown"],
    "parsers": ["pdf"],
    "zeroDataRetention": true
  }
}

Возвращает: Распарсенное содержимое документа или инструкции по размещённой загрузке с nextToolCall.

7. Инструмент извлечения (Extract) (`firecrawl_extract`)

Извлекает структурированную информацию с веб-страниц, используя возможности LLM. Поддерживает как облачный ИИ, так и извлечение с помощью самостоятельно размещённой LLM.

Лучше всего подходит для:

Извлечения конкретных структурированных данных, таких как цены, названия, детали.

Не рекомендуется для:

Когда нужно полное содержимое страницы (используйте scrape)
Когда вы не ищете конкретные структурированные данные

Аргументы:

urls: Массив URL для извлечения информации
prompt: Пользовательский промпт для извлечения LLM
systemPrompt: Системный промпт для направления LLM
schema: Схема JSON для извлечения структурированных данных
allowExternalLinks: Разрешить извлечение с внешних ссылок
enableWebSearch: Включить веб-поиск для дополнительного контекста
includeSubdomains: Включить поддомены в извлечение

При использовании самостоятельно размещённого экземпляра извлечение будет использовать настроенную вами LLM. Для облачного API используется управляемый сервис LLM Firecrawl. Пример промпта:

«Извлеки название продукта, цену и описание с этих страниц товаров.»

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_extract",
  "arguments": {
    "urls": ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"],
    "prompt": "Extract product information including name, price, and description",
    "systemPrompt": "You are a helpful assistant that extracts product information",
    "schema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "name": { "type": "string" },
        "price": { "type": "number" },
        "description": { "type": "string" }
      },
      "required": ["name", "price"]
    },
    "allowExternalLinks": false,
    "enableWebSearch": false,
    "includeSubdomains": false
  }
}

Возвращает:

Извлечённые структурированные данные в соответствии с вашей схемой

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": {
        "name": "Example Product",
        "price": 99.99,
        "description": "This is an example product description"
      }
    }
  ],
  "isError": false
}

8. Инструмент агента (Agent) (`firecrawl_agent`)

Автономный агент веб-исследований. Это отдельный слой ИИ-агента, который самостоятельно просматривает интернет, ищет информацию, перемещается по страницам и извлекает структурированные данные на основе вашего запроса.

Как это работает:

Агент выполняет веб-поиск, переходит по ссылкам, читает страницы и собирает данные автономно. Это работает асинхронно — немедленно возвращает ID задания, а вы опрашиваете firecrawl_agent_status, чтобы проверить завершение и получить результаты.

Асинхронный рабочий процесс:

Вызовите firecrawl_agent с вашим промптом/схемой → возвращает ID задания
Занимайтесь другой работой, пока агент исследует (для сложных запросов могут потребоваться минуты)
Опрашивайте firecrawl_agent_status с ID задания для проверки прогресса
Когда статус «completed», ответ включает извлечённые данные

Лучше всего подходит для:

Сложных исследовательских задач, где вы не знаете точные URL
Сбора данных из нескольких источников
Поиска информации, разбросанной по интернету
Задач, где вы можете заниматься другой работой в ожидании результатов

Не рекомендуется для:

Простого скрапинга одной страницы, где вы знаете URL (используйте scrape с форматом JSON — быстрее и дешевле)

Аргументы:

prompt: Описание данных, которые вы хотите получить, на естественном языке (обязательно, макс. 10 000 символов)
urls: Опциональный массив URL, чтобы сфокусировать агента на конкретных страницах
schema: Опциональная схема JSON для структурированного вывода

Пример промпта:

«Найди основателей Firecrawl и их биографию»

Пример использования (запуск агента, затем опрос результатов):

{
  "name": "firecrawl_agent",
  "arguments": {
    "prompt": "Find the top 5 AI startups founded in 2024 and their funding amounts",
    "schema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "startups": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "name": { "type": "string" },
              "funding": { "type": "string" },
              "founded": { "type": "string" }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Затем опросите с помощью firecrawl_agent_status, используя возвращённый ID задания.

Пример использования (с URL — агент фокусируется на конкретных страницах):

{
  "name": "firecrawl_agent",
  "arguments": {
    "urls": ["https://docs.firecrawl.dev", "https://firecrawl.dev/pricing"],
    "prompt": "Compare the features and pricing information from these pages"
  }
}

Возвращает:

ID задания для проверки статуса. Используйте firecrawl_agent_status для опроса результатов.

9. Проверка статуса агента (`firecrawl_agent_status`)

Проверяет статус задания агента и получает результаты по завершении. Используйте для опроса результатов после запуска агента.

Шаблон опроса: Исследование агента может занимать минуты для сложных запросов. Опрашивайте эту конечную точку периодически (например, каждые 10-30 секунд), пока статус не станет «completed» или «failed».

{
  "name": "firecrawl_agent_status",
  "arguments": {
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
  }
}

Возможные статусы:

processing: Агент всё ещё исследует — проверьте позже
completed: Исследование завершено — ответ включает извлечённые данные
failed: Произошла ошибка

10. Инструмент взаимодействия (Interact) (`firecrawl_interact`)

Взаимодействует с новым URL или со страницей, которая уже была открыта с помощью firecrawl_scrape.

Лучше всего подходит для: Кликов, ввода текста, навигации и извлечения состояния с динамических страниц без восстановления устаревших инструментов браузера.

Варианты использования:

Передайте url, чтобы скрапить и открыть страницу для взаимодействия за один вызов MCP.
Передайте scrapeId, чтобы продолжить взаимодействие с существующей скрапленной страницей.
Передайте ровно один из url или scrapeId, плюс либо prompt, либо code.

Пример использования:

{
  "name": "firecrawl_interact",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com",
    "prompt": "Click the pricing link and summarize the visible plans"
  }
}

Возвращает: Результат взаимодействия и, для режима URL, производный scrapeId для последующих действий или очистки.

11. Инструмент остановки взаимодействия (Stop Interact) (`firecrawl_interact_stop`)

Останавливает сеанс взаимодействия для скрапленной страницы, когда вы закончили взаимодействие.

{
  "name": "firecrawl_interact_stop",
  "arguments": {
    "scrapeId": "scrape-id-here"
  }
}

12. Инструменты исследования (Research) (`firecrawl_research_*`)

Поиск и проверка статей и репозиториев GitHub с помощью исследовательских инструментов MCP.

Доступные исследовательские инструменты:

firecrawl_research_search_papers: поиск научных статей.
firecrawl_research_inspect_paper: проверка одной статьи.
firecrawl_research_related_papers: поиск связанных статей.
firecrawl_research_read_paper: чтение содержимого статьи.
firecrawl_research_search_github: поиск репозиториев GitHub.

Лучше всего подходит для: Обзора литературы, поиска статей и обнаружения репозиториев в рабочих процессах, где агенту нужна сфокусированная область исследования вместо общего веб-скрапинга.

13. Инструменты мониторинга (Monitor) (`firecrawl_monitor_*`)

Создание и управление повторяющимися мониторами страниц. Мониторы выполняют запланированные скрапинги или обходы, сравнивают каждый результат с последним сохранённым снимком и могут уведомлять через вебхук или email.

Лучше всего подходит для:

Наблюдения за одной или несколькими страницами с течением времени
Оповещения о значимых изменениях с использованием цели на естественном языке
Отслеживания истории проверок и различий на уровне страниц

Рекомендуемый шаблон создания:

Используйте page или pages плюс goal. MCP-сервер формирует запрос монитора с 30-минутным расписанием, а API автоматически включает оценку значимых изменений.

Оценка значимых изменений выполняется автоматически, когда установлен goal. Вебхуки страниц предоставляют isMeaningful и judgment при событиях monitor.page.

Формулируйте цели как краткие инструкции монитора из 2-3 предложений. Укажите, что должно вызывать оповещение, сохраните любые рамки, заданные пользователем, и включайте специфичные для намерения исключения только тогда, когда они очевидны из запроса. Общий шум, такой как пробелы, изменения только форматирования, идентификаторы запросов, параметры отслеживания, общие метаданные и несвязанная оболочка страницы, уже обрабатывается оценщиком, поэтому не повторяйте это в каждой цели. Если пользователь формулирует расплывчато, сохраняйте цель широкой; если он просит широкий мониторинг или «любое изменение», сохраните это. Если пользователь говорит, что что-то его не волнует, укажите это явно.

{
  "name": "firecrawl_monitor_create",
  "arguments": {
    "page": "https://example.com/pricing",
    "goal": "Alert when pricing, packaging, or launch messaging changes."
  }
}

Несколько страниц с вебхуками:

{
  "name": "firecrawl_monitor_create",
  "arguments": {
    "pages": ["https://example.com/pricing", "https://example.com/changelog"],
    "goal": "Alert when pricing, packaging, or launch messaging changes.",
    "webhookUrl": "https://example.com/webhooks/firecrawl"
  }
}

Расширенные запросы на создание:

Передайте body, когда вам нужны цели обхода, отслеживание изменений в JSON, пользовательское хранение или явный контроль judgeEnabled.

{
  "name": "firecrawl_monitor_create",
  "arguments": {
    "body": {
      "name": "Docs monitor",
      "schedule": { "text": "hourly", "timezone": "UTC" },
      "goal": "Alert when docs pages add, remove, or materially change API behavior.",
      "targets": [{ "type": "crawl", "url": "https://example.com/docs" }]
    }
  }
}

Другие инструменты мониторинга:

firecrawl_monitor_list: список мониторов.
firecrawl_monitor_get: получить один монитор.
firecrawl_monitor_update: обновить поля, включая goal, judgeEnabled, webhook и notification.
firecrawl_monitor_run: запустить проверку сейчас.
firecrawl_monitor_delete: удалить монитор (деструктивное действие; вызывайте только когда пользователь намерен его удалить).
firecrawl_monitor_checks: список проверок, опционально с фильтрацией по статусу.
firecrawl_monitor_check: получить результаты на уровне страницы, включая diff, snapshot, judgment.meaningful и judgment.meaningfulChanges.

Система логирования

Сервер включает комплексное логирование:

Статус и ход выполнения операций
Метрики производительности
Отслеживание ограничений частоты запросов
Ошибочные состояния

Примеры сообщений лога:

[INFO] Firecrawl MCP Server initialized successfully
[INFO] Starting scrape for URL: https://example.com
[ERROR] Rate limit exceeded

Обработка ошибок

Сервер обеспечивает надёжную обработку ошибок:

Ошибки ограничения частоты запросов API передаются MCP-клиенту
Подробные сообщения об ошибках
Устойчивость к сетевым сбоям

Пример ответа с ошибкой:

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Error: Rate limit exceeded"
    }
  ],
  "isError": true
}

Разработка

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run tests
npm test

Участие в разработке

Сделайте форк репозитория
Создайте ветку для вашей функции
Запустите тесты: npm test
Отправьте pull request

Благодарности участникам

Спасибо @vrknetha, @cawstudios за первоначальную реализацию!

Спасибо MCP.so и Klavis AI за хостинг, а также @gstarwd, @xiangkaiz и @zihaolin96 за интеграцию нашего сервера.

Лицензия

Лицензия MIT — подробности см. в файле LICENSE

Firecrawl MCP

Что можно делать с Firecrawl MCP?

Документация

Firecrawl MCP Server

Возможности

Установка

Размещенный MCP (бесплатный уровень без ключа)

Конечная точка только для поиска

Запуск с помощью npx

Ручная установка

Запуск в Cursor

Запуск в Windsurf

Запуск в локальном режиме с потоковой передачей HTTP

Установка через Smithery (устаревший способ)

Запуск в VS Code

Конфигурация

Переменные окружения

Обязательно для облачного API

MCP OAuth (токены доступа Bearer)

Поверхность только для поиска (размещенная)

Примеры конфигурации

Использование с Claude Desktop

Как выбрать инструмент

Краткая справочная таблица

Руководство по выбору формата

Доступные инструменты

1. Инструмент Scrape (firecrawl_scrape)

2. Инструмент Map (firecrawl_map)

3. Инструмент Search (firecrawl_search)

3b. Инструмент обратной связи по поиску (firecrawl_search_feedback)

3c. Универсальный инструмент обратной связи (firecrawl_feedback)

4. Инструмент обхода (Crawl) (firecrawl_crawl)

5. Проверка статуса обхода (firecrawl_check_crawl_status)

6. Инструмент парсинга (Parse) (firecrawl_parse)

7. Инструмент извлечения (Extract) (firecrawl_extract)

8. Инструмент агента (Agent) (firecrawl_agent)

9. Проверка статуса агента (firecrawl_agent_status)

10. Инструмент взаимодействия (Interact) (firecrawl_interact)

11. Инструмент остановки взаимодействия (Stop Interact) (firecrawl_interact_stop)

12. Инструменты исследования (Research) (firecrawl_research_*)

13. Инструменты мониторинга (Monitor) (firecrawl_monitor_*)

Система логирования

Обработка ошибок

Разработка

Участие в разработке

Благодарности участникам

Лицензия

1. Инструмент Scrape (`firecrawl_scrape`)

2. Инструмент Map (`firecrawl_map`)

3. Инструмент Search (`firecrawl_search`)

3b. Инструмент обратной связи по поиску (`firecrawl_search_feedback`)

3c. Универсальный инструмент обратной связи (`firecrawl_feedback`)

4. Инструмент обхода (Crawl) (`firecrawl_crawl`)

5. Проверка статуса обхода (`firecrawl_check_crawl_status`)

6. Инструмент парсинга (Parse) (`firecrawl_parse`)

7. Инструмент извлечения (Extract) (`firecrawl_extract`)

8. Инструмент агента (Agent) (`firecrawl_agent`)

9. Проверка статуса агента (`firecrawl_agent_status`)

10. Инструмент взаимодействия (Interact) (`firecrawl_interact`)

11. Инструмент остановки взаимодействия (Stop Interact) (`firecrawl_interact_stop`)

12. Инструменты исследования (Research) (`firecrawl_research_*`)

13. Инструменты мониторинга (Monitor) (`firecrawl_monitor_*`)