Firecrawl MCP

Firecrawl MCP 服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，将 Firecrawl 带给兼容 MCP 的 AI 代理——搜索、抓取并与实时网络交互，获取干净、适合代理使用的上下文。

衷心感谢 @vrknetha、@knacklabs 的初始实现！

功能特性

• 搜索网络并获取完整页面内容
• 搜索为编码代理构建的索引：GitHub 问题、已合并的拉取请求、README 和文档
• 将任何 URL 抓取为干净、结构化的数据
• 与页面交互——点击、导航和操作
• 通过自主代理进行深度研究
• 自动重试和速率限制
• 支持云端和自托管
• 支持 SSE

在 MCP.so 的 playground 或 Klavis AI 上试用我们的 MCP 服务器。

安装

托管 MCP（无密钥免费层）

无需任何设置即可连接到远程托管服务器：

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

在无密钥免费层中，scrape、search 和 parse 无需 API 密钥即可使用（有速率限制）。其他工具如 crawl、map 和 agent 仍然需要密钥。

只要用户可以注册，建议优先使用 OAuth 或 API 密钥。这样可以解锁完整的工具集和更高的限额。

如需交互式账户连接，请将 MCP 客户端配置为使用此服务器 URL。这是一个 MCP 端点，不是浏览器页面；请使用客户端的账户连接流程，重新连接时不要添加第二个 Firecrawl 服务器条目：

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

如需 API 密钥连接（例如无人值守的集成），请将服务器 URL 保持为：

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

然后在客户端的安全标头或密钥设置中配置：

Authorization: Bearer <FIRECRAWL_API_KEY>

切勿将 API 密钥放在服务器 URL 中。切勿将 API 密钥放在代理聊天中。请直接在客户端或密钥管理器中配置。有关客户端特定的说明，请参阅托管 MCP 设置指南和代理入门指南。

仅搜索端点

一个只读、仅搜索的端点也托管在：

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

它公开一组固定的六个只读工具：firecrawl_search 和五个 firecrawl_research_* 工具。它不执行任何页面内容抓取，并且有自己的 OAuth 身份；上面的完整端点保持不变。完整契约请参阅 docs/search-profile.md。

使用 npx 运行

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

手动安装

npm install -g firecrawl-mcp

在 Cursor 上运行

配置 Cursor 🖥️ 注意：需要 Cursor 0.45.6+ 版本 有关最新的配置说明，请参阅 Cursor 官方文档中关于配置 MCP 服务器的部分： Cursor MCP 服务器配置指南

在 Cursor v0.48.6 中配置 Firecrawl MCP

1. 打开 Cursor 设置
2. 转到 Features > MCP Servers
3. 点击"+ Add new global MCP server"
4. 输入以下代码：

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

在 Cursor v0.45.6 中配置 Firecrawl MCP

1. 打开 Cursor 设置
2. 转到 Features > MCP Servers
3. 点击"+ Add New MCP Server"
4. 输入以下内容：
   • 名称："firecrawl-mcp"（或您喜欢的名称）
   • 类型："command"
   • 命令：env FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key npx -y firecrawl-mcp

如果您使用 Windows 并遇到问题，请尝试 cmd /c "set FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key && npx -y firecrawl-mcp"

将 your-api-key 替换为您的 Firecrawl API 密钥。如果您还没有，可以创建一个账户并从 https://www.firecrawl.dev/app/api-keys 获取

添加后，刷新 MCP 服务器列表即可看到新工具。Composer Agent 会在适当时自动使用 Firecrawl MCP，但您也可以通过描述您的网页抓取需求来显式请求它。通过 Command+L（Mac）访问 Composer，在提交按钮旁选择"Agent"，然后输入您的查询。

在 Windsurf 上运行

将其添加到您的 ./codeium/windsurf/model_config.json：

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

使用 Streamable HTTP 本地模式运行

要在本地使用 Streamable HTTP 而不是默认的 stdio 传输来运行服务器：

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

使用 URL：http://localhost:3000/mcp

通过 Smithery 安装（旧版）

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Firecrawl：

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

在 VS Code 上运行

如需一键安装，请点击下面的安装按钮之一...

如需手动安装，请将以下 JSON 块添加到 VS Code 中的用户设置（JSON）文件中。您可以通过按 Ctrl + Shift + P 并输入 Preferences: Open User Settings (JSON) 来完成此操作。

{
  "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}"
        }
      }
    }
  }
}

或者，您可以将其添加到工作区中名为 .vscode/mcp.json 的文件中。这样您就可以与他人共享配置：

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

配置

环境变量

云端 API 必需

• FIRECRAWL_API_KEY：您的 Firecrawl API 密钥
  • 使用云端 API 时需要（默认）
  • 使用带有 FIRECRAWL_API_URL 的自托管实例时可选
• FIRECRAWL_API_URL（可选）：自托管实例的自定义 API 端点
  • 示例：https://firecrawl.your-domain.com
  • 如果未提供，将使用云端 API（需要 API 密钥）

MCP OAuth（Bearer 访问令牌）

托管的 Firecrawl 可以通过 firecrawl.dev 上的授权服务器签发 OAuth 访问令牌（fco_…）。此 MCP 服务器将解析到的任何凭据作为 Authorization: Bearer … 转发给 Firecrawl API。

• HTTP 流传输（CLOUD_SERVICE=true、HTTP_STREAMABLE_SERVER=true 或 SSE_LOCAL=true）：客户端应在 MCP 请求中发送 Authorization: Bearer <fco_access_token>。当两者同时存在时，OAuth bearer 令牌优先于 x-firecrawl-api-key / x-api-key。
• stdio： 使用 FIRECRAWL_OAUTH_TOKEN 作为静态访问令牌，或继续使用 FIRECRAWL_API_KEY 作为 API 密钥。

仅使用访问令牌（fco_…）。刷新令牌（fcr_…）必须在令牌端点进行交换，不能传递给抓取/搜索 API。

仅搜索端点（托管）

在托管模式（CLOUD_SERVICE=true）下，第二个进程内实例提供仅搜索端点。捆绑服务具有固定的部署契约：nginx 将 /v2/mcp-search 路由到本地端口 3001 上的实例，OAuth 受保护资源标识符为 https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp-search。

FIRECRAWL_MCP_SEARCH_ENABLED（默认 true）是受支持的操作开关；将其设置为 false 可阻止搜索实例启动。Node 进程还接受 FIRECRAWL_MCP_SEARCH_PORT、FIRECRAWL_MCP_SEARCH_ENDPOINT 和 FIRECRAWL_MCP_SEARCH_RESOURCE_URL 用于隔离测试。这些覆盖不会重新配置捆绑的 nginx 路由或授权服务器允许列表，不得在托管部署中独立使用。

搜索实例要求每个请求都进行身份验证（包括 tools/list），并拒绝受众与其自身资源不匹配的 OAuth 令牌。

配置示例

云端 API 用法：

export FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key

自托管实例：

# 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

与 Claude Desktop 一起使用

将其添加到您的 claude_desktop_config.json：

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

如何选择工具

使用此指南为您的任务选择正确的工具：

• 如果您知道确切 URL： 使用 scrape（使用 JSON 格式获取结构化数据）
• 如果您有多个已知 URL： 为每个 URL 调用 scrape。如果您确实需要一次批量 API 操作，请在 MCP 之外使用 Firecrawl API 批量端点。
• 如果您需要在网站上发现 URL： 使用 map
• 如果您想搜索网络获取信息： 使用 search
• 如果您有编程问题（库、API 契约、错误消息、已知 bug）：使用 developer search
• 如果您需要在多个未知来源中进行复杂研究： 使用 agent
• 如果您想分析整个网站或某个部分： 使用 crawl（注意限制！）
• 如果您需要交互式浏览器自动化（点击、输入、导航）：对新页面使用 interact 并附带 URL，或者当您已经抓取了页面或需要更精细的抓取控制时使用 scrape + interact

快速参考表

工具	最适合	返回
scrape	单页内容	JSON（首选）或 markdown
interact	与 URL 或已抓取页面交互	执行结果 + URL 模式的 scrapeId
map	发现网站上的 URL	URL[]
crawl	多页提取（有限制）	内部轮询后的最终爬取状态/数据
parse	文件和托管上传引用	markdown、JSON 或文档输出
search	网络搜索获取信息	results[]
developer	针对开发者来源的编程问题	带段落的 results[]
agent	复杂的多来源研究	JSON（结构化数据）
monitor	定期页面检查	monitor/check 元数据和差异
research	论文和 GitHub 仓库研究	研究结果和仓库匹配

格式选择指南

使用 scrape 时，请选择正确的格式：

• JSON 格式（大多数情况下推荐）： 当您需要页面中的特定数据时使用。根据您需要提取的内容定义 schema。这样可以保持响应小巧，避免上下文窗口溢出。
• Markdown 格式（谨慎使用）： 仅当您确实需要完整页面内容时使用，例如阅读整篇文章进行摘要或分析页面结构。

可用工具

1. Scrape 工具（firecrawl_scrape）

使用高级选项从单个 URL 抓取内容。

最适合：

• 单页内容提取，当您确切知道哪个页面包含所需信息时。

不推荐用于：

• 从多个页面提取内容（对于已知 URL 使用重复的 scrape 调用，或先使用 map + scrape 发现 URL，或使用 crawl 获取完整页面内容）
• 当您不确定哪个页面包含所需信息时（使用 search）

常见错误：

• 将 URL 列表传递给一次 scrape 调用。在 MCP 中每个 URL 调用一次 scrape。如果您确实需要一次批量 API 操作，请在 MCP 之外使用 Firecrawl API 批量端点。
• 默认使用 markdown 格式（使用 JSON 格式只提取您需要的内容）。

选择正确的格式：

• JSON 格式（首选）： 对于大多数用例，使用带 schema 的 JSON 格式只提取所需的特定数据。这可以保持响应聚焦并防止上下文窗口溢出。
• Markdown 格式： 仅当任务确实需要完整页面内容时使用（例如，总结整篇文章、分析页面结构）。

提示示例：

"获取 https://example.com/product. 的产品详情"

使用示例（JSON 格式 - 首选）：

{
  "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"]
        }
      }
    ]
  }
}

使用示例（markdown 格式 - 需要完整内容时）：

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

使用示例（品牌格式 - 提取品牌标识）：

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

品牌格式： 提取全面的品牌标识（颜色、字体、排版、间距、徽标、UI 组件），用于设计分析或风格复制。 隐私： 设置 redactPII: true 以返回已删除个人身份信息的内容。

返回：

• JSON 结构化数据、markdown、品牌档案或其他指定格式。

2. Map 工具（firecrawl_map）

映射网站以发现站点上所有已索引的 URL。

最适合：

• 在决定抓取什么之前发现网站上的 URL
• 查找网站的特定部分

不推荐用于：

• 当您已经知道需要哪个特定 URL 时（使用 scrape）
• 当您需要页面内容时（映射后使用 scrape）

常见错误：

• 使用 crawl 来发现 URL，而不是 map

提示示例：

"列出 example.com 上的所有 URL。"

用法示例：

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

返回：

• 在网站上找到的 URL 数组

3. 搜索工具 (firecrawl_search)

搜索网络，并可选择从搜索结果中提取内容。

最适合：

• 在多个网站中查找特定信息，当您不知道哪个网站包含该信息时。
• 当您需要某个查询最相关的内容时

不建议用于：

• 当您已经知道要抓取哪个网站时（请使用 scrape）
• 当您需要对单个网站进行全面覆盖时（请使用 map 或 crawl）

常见错误：

• 对开放式问题使用 crawl 或 map（请改用 search）

用法示例：

{
  "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
    }
  }
}

将 highlights 设置为 true 以请求与查询相关的要点，或设置为 false 以保留原始搜索片段。省略该参数以使用 API 的默认行为。

返回：

• 搜索结果数组（可选包含抓取的内容），外加一个 id 字段。在您使用完结果后，将该 id 传递给 firecrawl_search_feedback 以退还 1 个积分（搜索消耗 2 个积分）并提高搜索质量。

提示示例：

"查找 2023 年发表的关于 AI 的最新研究论文。"

3b. 搜索反馈工具 (firecrawl_search_feedback)

针对之前的 firecrawl_search 结果发送结构化反馈。每个搜索 ID 的首次反馈可退还 1 个积分，并提高 Firecrawl 的搜索质量。每个搜索 ID 具有幂等性。

在每次实际使用的搜索后调用此工具（或对您没有帮助的搜索）。带有 missingContent 的差评/部分反馈与好评同样有价值。

退出方式： 在启动 MCP 服务器时设置环境变量 FIRECRAWL_NO_SEARCH_FEEDBACK=1（或 FIRECRAWL_DISABLE_SEARCH_FEEDBACK=1）。firecrawl_search_feedback 工具将不会被注册，因此代理无法调用它。团队管理员还可以在服务器端禁用反馈功能；在这种情况下，该工具会被注册，但始终返回 feedbackErrorCode: "TEAM_OPTED_OUT"。

最重要的字段： missingContent。它是代理期望找到但未找到的特定内容片段的数组。每个缺失主题对应一个条目——这些条目会在团队间汇总，并告诉我们接下来要索引什么。

每日退款上限（每个团队，每个 UTC 日，默认 100 个积分）。 一旦团队的 creditsRefundedToday 达到 dailyRefundCap，后续提交仍会记录反馈，但不再退还积分。响应会设置 dailyCapReached: true。当代理看到该标志时，应在当天剩余的 UTC 时间内停止调用此工具。

用法示例：

{
  "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'"
  }
}

返回：

• { success, feedbackId, creditsRefunded, alreadySubmitted? } JSON。

3c. 通用反馈工具 (firecrawl_feedback)

通过 /v2/feedback 为已完成的 v2 端点任务发送结构化反馈。 将此用于 scrape、parse、map 或 search 任务的端点级反馈。对于搜索结果质量的特定反馈，请优先使用 firecrawl_search_feedback，因为它包含搜索特定的指导。

保持反馈简洁：使用问题代码、标签、简短说明、URL、页码和小型元数据对象。不要包含原始的抓取/解析输出。

退出方式： 在启动 MCP 服务器时设置环境变量 FIRECRAWL_NO_ENDPOINT_FEEDBACK=1（或 FIRECRAWL_DISABLE_ENDPOINT_FEEDBACK=1）。firecrawl_feedback 工具将不会被注册，因此代理无法调用它。

用法示例：

{
  "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"
    }
  }
}

返回：

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

4. 爬取工具 (firecrawl_crawl)

启动爬取任务，轮询直到达到终止状态，并返回最终的爬取状态/数据。

最适合：

• 从多个相关页面提取内容，当您需要全面覆盖时。

不建议用于：

• 从单个页面提取内容（请使用 scrape）
• 当令牌限制是问题时（请使用 map + scrape 以更好地控制）
• 当您需要快速结果时（爬取可能很慢）

警告： 爬取响应可能非常庞大，可能超出令牌限制。限制爬取深度和页面数量，或使用 map + scrape 以更好地控制。

常见错误：

• 将 limit 或 maxDiscoveryDepth 设置得过高（导致令牌溢出）
• 对单个页面使用 crawl（请改用 scrape）

提示示例：

"获取 example.com/blog 前两层中的所有博客文章。"

用法示例：

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

返回：

• 内部轮询后的最终爬取状态和数据，包括 id、status、completed、total、creditsUsed、expiresAt、next 和 data。如果您之后需要重新检查任务，请将返回的 id 与 firecrawl_check_crawl_status 一起使用。

5. 检查爬取状态 (firecrawl_check_crawl_status)

按 ID 检查现有爬取任务的状态和结果。

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

返回：

• 响应包含爬取任务的状态：

6. 解析工具 (firecrawl_parse)

使用 Firecrawl 的 /v2/parse 端点解析本地文件或托管的上传引用。

最适合： PDF、Word 文档、电子表格、HTML 文件以及其他需要 Markdown 或结构化 JSON 输出的文档。托管的 MCP 支持两步上传-引用流程；本地直接读取文件需要自托管的 FIRECRAWL_API_URL。

不建议用于： 远程 URL（请使用 scrape）、一次调用中处理多个文件（每个文件调用一次 parse）、或仅限浏览器的操作（如截图和点击）。

托管的 MCP 流程： 托管的 MCP 无法直接读取调用方的文件系统。调用 firecrawl_parse 并传入 filePath 以获得短期有效的上传命令和 nextToolCall，在本地上传文件，然后使用返回的 uploadRef 再次调用 firecrawl_parse。铸造托管上传 URL 需要 Firecrawl 身份验证或无密钥资格。在本地 npx firecrawl-mcp 模式下，直接文件解析目前需要 FIRECRAWL_API_URL 指向自托管的 Firecrawl API；仅使用云 API 密钥的本地服务器无法通过此工具读取和上传文件。

用法示例：

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

返回： 解析的文档内容或包含 nextToolCall 的托管上传说明。

7. 使用 Scrape JSON 获取结构化数据

要从已知页面获取结构化数据，请对每个 URL 调用一次 firecrawl_scrape 并传入 formats: ["json"]。将提取提示和 JSON 模式放在 jsonOptions 中。

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

对于未知 URL 或多来源研究，请在 Scrape 之前使用 firecrawl_search 或 firecrawl_agent。

8. 代理工具 (firecrawl_agent)

自主网络研究代理。这是一个独立的 AI 代理层，可独立浏览互联网、搜索信息、浏览页面，并根据您的查询提取结构化数据。

工作原理：

该代理会执行网络搜索、跟踪链接、阅读页面并自主收集数据。此操作异步运行——它会立即返回一个任务 ID，您轮询 firecrawl_agent_status 以检查完成情况并获取结果。

异步工作流程：

1. 使用您的提示/模式调用 firecrawl_agent → 返回任务 ID
2. 在代理研究期间处理其他工作（对于复杂查询可能需要几分钟）
3. 使用任务 ID 轮询 firecrawl_agent_status 以检查进度
4. 当状态为 "completed" 时，响应包含提取的数据

最适合：

• 您不知道确切 URL 的复杂研究任务
• 多来源数据收集
• 查找分散在网络上各处信息
• 您可以在等待结果时处理其他工作的任务

不建议用于：

• 您知道 URL 的简单单页抓取（请使用 scrape 的 JSON 格式——更快且更便宜）

参数：

• prompt：您想要数据的自然语言描述（必填，最多 10,000 个字符）
• urls：可选，用于将代理聚焦到特定页面的 URL 数组
• schema：可选，用于结构化输出的 JSON 模式

提示示例：

"查找 Firecrawl 的创始人及其背景"

用法示例（启动代理，然后轮询结果）：

{
  "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" }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

然后使用返回的任务 ID 通过 firecrawl_agent_status 进行轮询。

用法示例（带 URL——代理聚焦特定页面）：

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

返回：

• 用于状态检查的任务 ID。使用 firecrawl_agent_status 轮询结果。

9. 检查代理状态 (firecrawl_agent_status)

检查代理任务的状态并在完成时获取结果。启动代理后，使用此工具轮询结果。

轮询模式： 对于复杂查询，代理研究可能需要几分钟。定期轮询此端点（例如，每 10-30 秒），直到状态变为 "completed" 或 "failed"。

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

可能的状态：

• processing：代理仍在研究中——稍后再检查
• completed：研究已完成——响应包含提取的数据
• failed：发生错误

10. 交互工具 (firecrawl_interact)

与新的 URL 或已由 firecrawl_scrape 打开的页面进行交互。

最适合： 点击、输入、导航并从动态页面提取状态，而无需恢复已弃用的浏览器工具。

用法选项：

• 传入 url 以在单个 MCP 调用中抓取并打开页面进行交互。
• 传入 scrapeId 以继续与现有已抓取页面交互。
• 恰好传入 url 或 scrapeId 中的一个，以及 prompt 或 code 中的一个。

用法示例：

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

返回： 交互结果，以及 URL 模式下用于后续操作或清理的派生 scrapeId。

11. 停止交互工具 (firecrawl_interact_stop)

在完成交互后，停止已抓取页面的交互会话。

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

12. 研究工具 (firecrawl_research_*)

通过研究 MCP 工具搜索和检查论文及 GitHub 仓库。

可用的研究工具：

• firecrawl_research_search_papers：搜索研究论文。
• firecrawl_research_inspect_paper：检查单篇论文。
• firecrawl_research_related_papers：查找相关论文。
• firecrawl_research_read_paper：阅读论文内容。
• firecrawl_research_search_github：搜索 GitHub 仓库。

最适合： 文献综述、论文查找和仓库发现工作流程，此时代理需要聚焦的研究界面，而不是一般的网络抓取。

13. 监控工具 (firecrawl_monitor_*)

创建和管理定期页面监控。监控器会运行定时抓取或爬取，将每次结果与最后保留的快照进行对比，并可以通过 webhook 或电子邮件通知。

最适合：

• 随时间监控一个页面或几个页面
• 使用纯英文目标对重要变化进行提醒
• 跟踪检查历史和页面级差异

推荐的创建模式：

使用 page 或 pages 加上 goal。MCP 服务器会以 30 分钟的调度构建监控请求，API 会自动启用有意义的变更判断。

当设置了 goal 时，有意义的变更判断会自动运行。页面 webhook 会在 monitor.page 事件上公开 isMeaningful 和 judgment。

将目标写成简洁的 2-3 句监控指令。说明什么应该触发警报，保留用户给出的任何范围，并且仅在请求中显而易见时包含特定意图的排除条件。诸如空白字符、仅格式变更、请求 ID、跟踪参数、通用元数据和无关页面装饰等通用噪音已由判断器处理，因此不要在每条目标中重复提及。如果用户表述模糊，请保持目标宽泛；如果他们要求宽泛监控或"任何变更"，请保留该要求。如果用户表示不关心某些内容，请明确包含该内容。

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

带 webhook 的多个页面：

{
  "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"
  }
}

高级创建请求：

当您需要爬取目标、JSON 变更跟踪、自定义保留或显式 judgeEnabled 控制时，请传入 body。

{
  "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" }]
    }
  }
}

其他监控工具：

• firecrawl_monitor_list：列出监控器。
• firecrawl_monitor_get：获取单个监控器。
• firecrawl_monitor_update：更新字段，包括 goal、judgeEnabled、webhook 和 notification。
• firecrawl_monitor_run：立即触发检查。
• firecrawl_monitor_delete：删除监控器（破坏性操作；仅在用户打算移除时才调用）。
• firecrawl_monitor_checks：列出检查，可选择按状态筛选。
• firecrawl_monitor_check：获取页面级结果，包括 diff、snapshot、judgment.meaningful 和 judgment.meaningfulChanges。

14. 开发者搜索工具（firecrawl_developer_search）

搜索为编码代理构建的索引。该索引涵盖 GitHub issue、已合并的拉取请求、仓库 README 以及精选的文档站点。

最适合： 编程问题——代码行为、库或框架、API 契约、错误消息或已知 bug。

参数：

{
  "name": "firecrawl_developer_search",
  "arguments": {
    "query": "how do I configure retries",
    "k": 10,
    "skills": "only"
  }
}

• query（必填）：开发者问题或搜索短语。
• k：排名结果的数量。默认值为 10，最大值为 100。
• skills：设置为 "only" 以仅搜索代理技能文件。

返回： 排名结果。每个结果包含一个 ID、来源类型（issue、pull_request、readme 或 doc）、URL、标题以及 Markdown 格式的匹配段落。

firecrawl_search 与 categories: ["developer"] 一起在网页结果之外搜索同一索引。当您只需要段落而不需要网页结果时，请改用此工具。仅搜索端点不公开此工具；它保留固定的六个工具集，firecrawl_search 可在那里访问开发者索引。

日志系统

服务器包含全面的日志记录：

• 操作状态和进度
• 性能指标
• 速率限制跟踪
• 错误条件

示例日志消息：

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

错误处理

服务器提供健壮的错误处理：

• API 速率限制错误上报至 MCP 客户端
• 详细的错误消息
• 网络弹性

示例错误响应：

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

开发

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run tests
npm test

贡献

1. 复刻（Fork）仓库
2. 创建您的功能分支
3. 运行测试：npm test
4. 提交拉取请求

感谢贡献者

感谢 @vrknetha、@cawstudios 的初始实现！

感谢 MCP.so 和 Klavis AI 的托管，以及 @gstarwd、@xiangkaiz 和 @zihaolin96 集成我们的服务器。

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件