Firecrawl

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使用 Firecrawl 提取网页数据

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7.5k

试用此 MCP赞助

你可以用 Firecrawl MCP 做什么？

抓取单个URL — 通过 firecrawl_scrape 从任何已知URL获取干净的Markdown或结构化JSON，可选自定义提取模式。
搜索网络 — 使用 firecrawl_search 从查询中获取排名结果，可选在同一调用中获取页面内容。
发现站点URL — 调用 firecrawl_map 在决定抓取内容之前列出站点上所有已索引的URL。
抓取多个页面 — 使用 firecrawl_crawl 从站点下的多个页面提取内容，受 limit 和 maxDiscoveryDepth 限制。
与页面交互 — 通过 firecrawl_interact 驱动实时页面上的点击、输入和导航，通过 scrapeId 继续操作，并使用 firecrawl_interact_stop 停止。
运行自主研究 — 启动 firecrawl_agent 进行多来源研究，返回结构化JSON，然后轮询 firecrawl_agent_status 获取结果。

文档

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
使用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 的游乐场或 Klavis AI 上试用我们的 MCP 服务器。

何时使用此服务器

当您有已知 URL 并希望将其内容作为 Markdown 或符合您提供的模式的 JSON 获取时，使用 firecrawl_scrape。
当您需要发现站点上的 URL 而无需获取其内容时，使用 firecrawl_map。
当您需要获取站点下多个页面的内容时，使用 firecrawl_crawl；设置 limit、includePaths/excludePaths 或 maxDiscoveryDepth 来限制范围。
当您从查询而非 URL 开始，并希望获得排序的网络结果时，使用 firecrawl_search；如果您还希望在同一个调用中获取页面内容，请添加 scrapeOptions（仅搜索的端点从不获取内容）。
当页面需要点击、输入或导航操作后才能读取时，使用 firecrawl_interact——传递 url 获取新页面，或传递 scrapeId 继续您已抓取的页面。
当同一页面需要按定期计划检查并带有差异和变更提醒，而非仅获取一次时，使用 firecrawl_monitor_* 工具。
当您需要在多个自己的步骤中保持浏览器会话打开，并带有自己的重试和终止逻辑时，请考虑其他方案：每次 firecrawl_interact 调用运行一次 prompt 或 code 轮次至完成并返回控制权——会话可以通过 scrapeId 在调用之间持久化，并以 firecrawl_interact_stop 结束，但您无法在单个调用中从客户端侧逐步交互式驱动它。

当完整配置文件以默认设置注册时（包括反馈工具，未以本地无密钥模式运行），此服务器列出 25 个工具。设置 FIRECRAWL_NO_SEARCH_FEEDBACK=1 和/或 FIRECRAWL_NO_ENDPOINT_FEEDBACK=1 会移除相应的反馈工具并减少此数量，本地无密钥启动也是如此。对于有工具槽位限制的客户端：托管的无密钥端点（https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp，无 API 密钥）仅暴露 3 个——firecrawl_scrape、firecrawl_search、firecrawl_parse——而专用的仅搜索端点（https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp-search）暴露固定的 6 个只读工具。

安装

托管 MCP（无密钥免费层）

无需设置即可连接到远程托管服务器：

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

在无密钥免费层上，scrape、search 和 parse 无需 API 密钥即可工作（有速率限制）。其他工具如 crawl、map 和 agent 仍需要密钥。

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

对于交互式账户连接，请将您的 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；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

对于 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

然后使用以下内容配置客户端的安全标头或密钥设置：

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。直接在客户端或密钥管理器中配置它。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、仅搜索的表面也托管在：

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

它暴露固定的六个只读工具：firecrawl_search、firecrawl_developer_search 和四个 firecrawl_research_* 工具。它不执行页面内容获取，并具有自己的 OAuth 身份；上面的完整端点不变。有关完整契约，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 版本 0.45.6+ 有关最新的配置说明，请参阅官方 Cursor 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

打开 Cursor 设置
转到功能 > MCP 服务器
点击“+ 添加新的全局 MCP 服务器”

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

打开 Cursor 设置
转到功能 > MCP 服务器
点击“+ 添加新的 MCP 服务器”
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，可以从 https://www.firecrawl.dev/app/api-keys 创建账户并获取

添加后，刷新 MCP 服务器列表以查看新工具。Composer 代理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明确请求它。通过 Command+L（Mac）访问 Composer，在提交按钮旁边选择“代理”，然后输入您的查询。

在 Windsurf 上运行

将此添加到您的 ./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。这将允许您与他人共享配置：

{
  "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 API 所需

FIRECRAWL_API_KEY：您的 Firecrawl API 密钥
- 使用云 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 API（需要 API 密钥）

MCP OAuth（Bearer 访问令牌）

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

HTTP 流传输（CLOUD_SERVICE=true、HTTP_STREAMABLE_SERVER=true 或 SSE_LOCAL=true）：客户端应在 MCP 请求上发送 Authorization: Bearer <fco_access_token>。当两者都存在时，OAuth Bearer 令牌优先于 x-firecrawl-api-key / x-api-key。
stdio： 使用 FIRECRAWL_OAUTH_TOKEN 获取静态访问令牌，或继续使用 FIRECRAWL_API_KEY 获取 API 密钥。

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

仅搜索表面（托管）

在托管模式（CLOUD_SERVICE=true）下，第二个进程内实例服务于仅搜索端点。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）是支持的操作开关；将其设置为 false 以防止搜索实例启动。Node 进程也接受 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，并且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

对于云 API 使用：

export FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key

对于自托管实例：

# 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

将此添加到您的 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：

如果您知道确切的 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。如果您特别需要一次批量 API 操作，请在 MCP 之外使用 Firecrawl API 批量端点。
如果您需要发现站点上的 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、已知错误）：使用 developer search
如果您需要科学论文（生物医学、生命科学、临床或 arXiv 文献）：使用 research 工具——它们搜索论文摘要和全文。search 配合 categories: ["research"] 是不同的东西：对普通网络结果的网站过滤器。
如果您需要返回结构化数据的多源研究、不知道 URL，或答案跨越多个站点（实体及其字段、列表、数据集）：使用 agent
如果您想分析整个站点或部分： 使用 crawl（带限制！）
如果您需要交互式浏览器自动化（点击、输入、导航）：使用 interact 配合 URL 获取新页面，或 scrape + interact 当您已经抓取过页面或需要更严格的抓取控制时

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	发现站点上的 URL	URL[]
crawl	多页提取（带限制）	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	开发者来源的编程问题	带段落的 results[]
agent	多源研究、未知或许多站点	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，选择正确的格式：

JSON 格式（大多数情况下推荐）： 当您需要从页面中提取特定数据时使用。根据您需要提取的内容定义 schema。这可以保持响应小巧，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，例如阅读整篇文章以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：

单页面内容提取，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，或使用 map + scrape 先发现 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。如果您特别需要一次批量 API 操作，请在 MCP 之外使用 Firecrawl API 批量端点。
默认使用 markdown 格式（应使用 JSON 格式仅提取所需内容）。

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 格式仅提取所需的特定数据。这使响应保持聚焦，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 - 当需要完整内容时）：

{
  "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、Logo、UI 组件），用于设计分析或风格复制。 隐私： 设置 redactPII: true 以返回经过个人身份信息编辑的内容。

返回：

按指定格式返回 JSON 结构化数据、markdown、品牌资料或其他格式。

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：

当您已经知道需要的特定 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 而不是 map 来发现 URL

提示示例：

"列出 example.com 上的所有 URL。"

使用示例：

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

返回：

在网站上找到的 URL 数组

3. Search 工具 (`firecrawl_search`)

搜索网络并可选地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有该信息时。
当您需要某个查询最相关的内容时

不推荐用于：

当您已经知道要抓取哪个网站时（使用 scrape）
当您需要单个网站的全面覆盖时（使用 map 或 crawl）

常见错误：

对开放式问题使用 crawl 或 map（应使用 search）

使用示例：

{
  "name": "firecrawl_search",
  "arguments": {
    "query": "remote work stipend policies at tech companies",
    "highlights": true,
    "limit": 5,
    "lang": "en",
    "country": "us",
    "scrapeOptions": {
      "formats": ["markdown"],
      "onlyMainContent": true,
      "redactPII": true
    }
  }
}

设置 highlights 为 true 以请求与查询相关的高亮内容，或设置为 false 以保留原始搜索片段。省略它则使用 API 的默认行为。

对于科学论文，请参阅研究工具：它们搜索论文摘要和全文，而这里的 categories: ["research"] 将普通网络结果过滤为研究相关网站。

返回：

搜索结果数组（可选包含抓取的内容），外加一个 id 字段。在使用结果后将 id 传递给 firecrawl_search_feedback 可退还 1 个积分（搜索花费 2 个）并提高搜索质量。

提示示例：

"比较科技公司的远程工作津贴政策。"

3b. Search 反馈工具 (`firecrawl_search_feedback`)

发送关于先前 firecrawl_search 结果的结构化反馈。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 幂等。

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

退出机制： 在启动 MCP 服务器时在环境中设置 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。团队管理员也可以服务端禁用反馈；在这种情况下，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。每个缺失主题一个条目——这些条目跨团队聚合，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 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 UTC 时间内停止调用此工具。

使用示例：

{
  "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 端点作业发送结构化反馈。将此用于对 scrape、parse、map 或 search 作业的端点级反馈。对于搜索结果的特定质量，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。

退出机制： 在启动 MCP 服务器时在环境中设置 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。

使用示例：

{
  "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. Crawl 工具 (`firecrawl_crawl`)

启动一个爬取作业，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。

不推荐用于：

从单个页面提取内容（使用 scrape）
当令牌限制是问题时（使用 map + scrape 以获得更严格的控制）
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 以获得更严格的控制。

常见错误：

将 limit 或 maxDiscoveryDepth 设置过高（导致令牌溢出）
对单个页面使用 crawl（应使用 scrape）

提示示例：

"获取 example.com/blog 前两层的所有博客文章。"

使用示例：

{
  "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。如果之后需要重新检查作业，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 检查现有爬取作业的状态和结果。

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

返回：

响应包含爬取作业的状态：

6. Parse 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 文件和其他需要 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；本地直接文件读取需要自托管的 FIRECRAWL_API_URL。

不推荐用于： 远程 URL（使用 scrape）、一次调用中的多个文件（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 MCP 流程： 托管的 MCP 无法直接读取调用者的文件系统。使用 filePath 调用 firecrawl_parse 以接收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 认证或无密钥资格。在本地 npx firecrawl-mcp 模式下，直接文件解析目前需要指向自托管 Firecrawl API 的 FIRECRAWL_API_URL；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。

使用示例：

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

返回： 解析的文档内容或带有 nextToolCall 的托管上传说明。

7. 使用 Scrape JSON 的结构化数据

对于已知页面的结构化数据，每个 URL 调用一次 firecrawl_scrape，并设置 formats: ["json"]。将提取提示和 JSON schema 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"]
      }
    }
  }
}

当 URL 未知或数据跨多个网站时，使用 firecrawl_agent 进行多源研究。

8. Agent 工具 (`firecrawl_agent`)

自主网络研究代理，当您不知道 URL 或答案跨多个网站时返回结构化数据。描述您需要的字段，可选地传递 JSON schema 和种子 URL，代理会搜索、导航、阅读页面，并返回跨来源汇总的 JSON。将其用于实体及其字段、列表和数据集，以及需要导航才能到达数据的页面。对于单个已知 URL，请改用带 JSON 格式的 firecrawl_scrape。

工作原理：

代理自主执行网络搜索、跟随链接、阅读页面并收集数据。这是异步运行的——它立即返回一个作业 ID，您轮询 firecrawl_agent_status 以检查完成状态并检索结果。

异步工作流程：

使用您的提示/schema 调用 firecrawl_agent → 返回作业 ID
在代理研究时做其他工作（复杂查询可能需要几分钟）
使用作业 ID 轮询 firecrawl_agent_status 以检查进度
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
多源数据收集
查找分散在网络上的信息
您可以在等待结果时做其他工作的任务

不推荐用于：

您知道 URL 的简单单页抓取（使用带 JSON 格式的 scrape——更快更便宜）

参数：

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

提示示例：

"查找 Firecrawl 的创始人和他们的背景"

使用示例（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" }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

然后使用返回的作业 ID 轮询 firecrawl_agent_status。

使用示例（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：

用于状态检查的作业 ID。使用 firecrawl_agent_status 轮询结果。

9. 检查代理状态 (`firecrawl_agent_status`)

检查代理作业的状态并在完成时检索结果。启动代理后使用此工具轮询结果。

轮询模式： 代理研究对于复杂查询可能需要几分钟。定期轮询此端点（例如，每 10-30 秒），直到状态为 "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——稍后再检查
completed：研究完成——响应包含提取的数据
failed：发生错误

10. Interact 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、导航以及从动态页面提取状态，无需恢复已弃用的浏览器工具。

使用选项：

传入 url 可在一次 MCP 调用中抓取并打开页面进行交互。
传入 scrapeId 可继续与已抓取的页面交互。
传入 url 或 scrapeId 中的恰好一个，再加上 prompt 或 code 中的恰好一个。

使用示例：

{
  "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 模式下派生的 scrapeId，用于后续操作或清理。

11. 停止交互工具（`firecrawl_interact_stop`）

当您完成交互后，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。

涵盖： 生物医学、生命科学和临床文献（PubMed、bioRxiv、medRxiv）以及 arXiv 和其他科学来源的论文摘要和全文。

可用的研究工具：

firecrawl_research_search_papers：使用自然语言查询搜索论文元数据和摘要，可选用作者、类别和日期筛选。
firecrawl_research_inspect_paper：检索一个论文 ID（arXiv、PMC、PMID 或 DOI）的规范元数据。
firecrawl_research_related_papers：通过引文图从一个或多个锚点论文扩展。
firecrawl_research_read_paper：阅读特定论文的全文段落。

最适合： 文献综述、论文查找和仓库发现工作流，此时代理需要聚焦的研究界面，而非通用网页抓取。

firecrawl_search 与 categories: ["research"] 是不同的界面：它将普通网页结果筛选为研究相关网站，并返回页面片段，而非论文记录。当问题涉及文献本身时使用这些工具，并传递同一问题的多个不同表述——它们会返回比单一查询更多不同的论文。

13. 监控工具（`firecrawl_monitor_*`）

创建和管理定期页面监控。监控器按计划运行抓取或爬取，将每次结果与上次保留的快照进行差异比较，并可通过 webhook 或电子邮件通知。

最适合：

随时间观察一个或几个页面
使用通俗易懂的目标对有意义的变化发出警报
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 服务器以 30 分钟的计划构建监控请求，API 自动启用有意义变化判断。

当设置 goal 时，有意义变化判断会自动运行。页面 webhook 在 monitor.page 事件上暴露 isMeaningful 和 judgment。

将目标写为简洁的 2-3 句监控指令。说明应触发警报的内容，保留用户给出的任何范围，并且仅在请求中明确时包含特定于意图的排除项。诸如空白、仅格式更改、请求 ID、跟踪参数、通用元数据和无关页面框架等通用噪音已由判断器处理，因此不要在每项目标中重复。如果用户表述模糊，保持目标宽泛；如果他们要求广泛监控或“任何更改”，请保留。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 更改跟踪、自定义保留或显式 judgeEnabled 控制时，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：获取一个监控器。
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；仅在用户意图移除时调用）。
firecrawl_monitor_checks：列出检查，可选按状态筛选。
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 issues、已合并的拉取请求、仓库 README 和精选文档站点。

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

返回： 排名结果。每个结果带有 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"] 在网页结果旁边搜索同一索引。当您想要匹配段落、skills 筛选或响应中不包含网页结果时，请改用此工具。仅搜索端点同时暴露两个工具，同样的选择也适用于那里。

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 速率限制错误反馈给 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

Fork 仓库
创建您的功能分支
运行测试：npm test
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

Firecrawl

你可以用 Firecrawl MCP 做什么？

文档

Firecrawl MCP 服务器

功能特性

何时使用此服务器

安装

托管 MCP（无密钥免费层）

仅搜索端点

使用 npx 运行

手动安装

在 Cursor 上运行

在 Windsurf 上运行

使用 Streamable HTTP 本地模式运行

通过 Smithery 安装（旧版）

在 VS Code 上运行

配置

环境变量

云 API 所需

MCP OAuth（Bearer 访问令牌）

仅搜索表面（托管）

配置示例

与 Claude Desktop 一起使用

如何选择工具

快速参考表

格式选择指南

可用工具

1. Scrape 工具 (firecrawl_scrape)

2. Map 工具 (firecrawl_map)

3. Search 工具 (firecrawl_search)

3b. Search 反馈工具 (firecrawl_search_feedback)

3c. 通用反馈工具 (firecrawl_feedback)

4. Crawl 工具 (firecrawl_crawl)

5. 检查爬取状态 (firecrawl_check_crawl_status)

6. Parse 工具 (firecrawl_parse)

7. 使用 Scrape JSON 的结构化数据

8. Agent 工具 (firecrawl_agent)

9. 检查代理状态 (firecrawl_agent_status)

10. Interact 工具 (firecrawl_interact)

11. 停止交互工具（firecrawl_interact_stop）

12. 研究工具（firecrawl_research_*）

13. 监控工具（firecrawl_monitor_*）

14. 开发者搜索工具（firecrawl_developer_search）

日志系统

错误处理

开发

贡献

感谢贡献者

许可证

1. Scrape 工具 (`firecrawl_scrape`)

2. Map 工具 (`firecrawl_map`)

3. Search 工具 (`firecrawl_search`)

3b. Search 反馈工具 (`firecrawl_search_feedback`)

3c. 通用反馈工具 (`firecrawl_feedback`)

4. Crawl 工具 (`firecrawl_crawl`)

5. 检查爬取状态 (`firecrawl_check_crawl_status`)

6. Parse 工具 (`firecrawl_parse`)

8. Agent 工具 (`firecrawl_agent`)

9. 检查代理状态 (`firecrawl_agent_status`)

10. Interact 工具 (`firecrawl_interact`)

11. 停止交互工具（`firecrawl_interact_stop`）

12. 研究工具（`firecrawl_research_*`）

13. 监控工具（`firecrawl_monitor_*`）

14. 开发者搜索工具（`firecrawl_developer_search`）