Firecrawl MCP

官方

為Cursor和Claude等LLM客戶端添加強大的網頁抓取和搜索功能。

造訪 firecrawl.link試用此 MCP贊助

你可以用 Firecrawl MCP 做什麼？

抓取任意 URL — 使用 firecrawl_scrape 將頁面內容提取為 Markdown 或符合您提供的結構化 JSON。
搜尋網路 — 使用 firecrawl_search 從查詢中取得排名結果，並可選擇在同一呼叫中取得頁面內容。
探索網站 URL — 使用 firecrawl_map 列出網站上所有已索引的 URL，而不取得其內容。
爬取多個頁面 — 使用 firecrawl_crawl 從網站下的多個頁面提取內容，受 limit 和 maxDiscoveryDepth 限制。
與頁面互動 — 使用 firecrawl_interact 在讀取頁面之前進行點擊、輸入或導覽，並透過 scrapeId 繼續操作。
執行自主研究 — 使用 firecrawl_agent 在您不知道確切 URL 時，跨多個來源收集結構化資料。

文件

Firecrawl MCP 伺服器

一個模型上下文協定（MCP）伺服器，將 Firecrawl 帶入相容 MCP 的 AI 代理程式 — 搜尋、抓取並與即時網路互動，取得乾淨、適合代理程式使用的上下文。

特別感謝 @vrknetha 和 @knacklabs 的初始實作！

功能特色

搜尋網路並取得完整頁面內容
搜尋專為程式設計代理程式建立的索引：GitHub issues、已合併的 pull requests、README 和文件
將任何 URL 抓取為乾淨、結構化的資料
與頁面互動 — 點擊、導覽和操作
使用自主代理程式進行深度研究
自動重試和速率限制
支援雲端和自架部署
支援 SSE

在 MCP.so 的遊樂場或 Klavis AI 上試用我們的 MCP 伺服器。

何時使用此伺服器

當您有已知的 URL 並希望將其內容轉換為 Markdown 或符合您提供的 schema 的 JSON 時，請使用 firecrawl_scrape。
當您需要在網站上發現 URL 而不需要抓取其內容時，請使用 firecrawl_map。
當您需要網站下多個頁面的內容時，請使用 firecrawl_crawl；設定 limit、includePaths/excludePaths 或 maxDiscoveryDepth 來限制範圍。
當您從查詢而非 URL 開始，並希望取得排序的網路結果時，請使用 firecrawl_search；如果您也希望在同一次呼叫中取得頁面內容，請加上 scrapeOptions（僅搜尋的端點永遠不會抓取內容）。
當頁面需要點擊、輸入或導覽操作後才能讀取時，請使用 firecrawl_interact — 傳入 url 以開啟新頁面，或傳入 scrapeId 以繼續您已抓取的頁面。
當同一頁面需要定期檢查並產生差異和變更警報，而非僅抓取一次時，請使用 firecrawl_monitor_* 工具。
當您需要在多個自己的步驟中保持瀏覽器工作階段開啟，並使用自己的重試和終止邏輯時，請考慮其他方案：每次 firecrawl_interact 呼叫會執行一次 prompt 或 code 回合至完成並返回控制權 — 工作階段可透過 scrapeId 跨呼叫持續存在，並以 firecrawl_interact_stop 結束，但您無法在單一呼叫中從用戶端逐步互動式驅動它。

此伺服器在完整設定檔以預設設定註冊時會列出 25 個工具（包含回饋工具，非以本機無金鑰模式執行）。設定 FIRECRAWL_NO_SEARCH_FEEDBACK=1 和/或 FIRECRAWL_NO_ENDPOINT_FEEDBACK=1 會移除對應的回饋工具並減少此數量，本機無金鑰啟動也是如此。對於有工具槽位限制的用戶端：託管的無金鑰端點（https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp，無 API 金鑰）僅暴露 3 個 — firecrawl_scrape、firecrawl_search、firecrawl_parse — 而專用的僅搜尋端點（https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp-search）暴露固定的 6 個唯讀工具。

安裝

託管 MCP（無金鑰免費層級）

連線到遠端託管伺服器，無需任何設定：

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

在無金鑰免費層級，scrape、search 和 parse 無需 API 金鑰即可運作（有速率限制）。其他工具如 crawl、map 和 agent 仍需要金鑰。

只要使用者可以註冊，請優先使用 OAuth 或 API 金鑰。這會解鎖完整的工具集和更高的限制。

如需互動式帳戶連線，請將您的 MCP 用戶端設定為使用此伺服器 URL。這是一個 MCP 端點，不是瀏覽器頁面；請使用用戶端的帳戶連線流程，重新連線時不要新增第二個 Firecrawl 伺服器項目：

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

如需 API 金鑰連線（例如無人值守的整合），請將伺服器 URL 保持為：

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

然後使用以下內容設定用戶端的安全標頭或密鑰設定：

Authorization: Bearer <FIRECRAWL_API_KEY>

絕不要將 API 金鑰放在伺服器 URL 中。絕不要將 API 金鑰放在代理程式對話中。請直接在用戶端或密鑰管理器中設定。請參閱託管 MCP 設定指南和代理程式入門指南以取得用戶端特定的說明。

僅搜尋端點

一個唯讀、僅搜尋的介面也託管於：

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

它暴露一組固定的六個唯讀工具：firecrawl_search、firecrawl_developer_search 和四個 firecrawl_research_* 工具。它不會執行頁面內容抓取，並有自己的 OAuth 身分；上述完整端點保持不變。請參閱 docs/search-profile.md 以取得完整契約。

使用 npx 執行

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

手動安裝

npm install -g firecrawl-mcp

在 Cursor 上執行

設定 Cursor 🖥️ 注意：需要 Cursor 0.45.6+ 版本如需最新的設定說明，請參閱官方 Cursor 文件中有關設定 MCP 伺服器的內容： Cursor MCP 伺服器設定指南

在 Cursor v0.48.6 中設定 Firecrawl MCP

開啟 Cursor 設定
前往 Features > MCP Servers
點擊「+ Add new global MCP server」

輸入以下程式碼：

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

在 Cursor v0.45.6 中設定 Firecrawl MCP

開啟 Cursor 設定
前往 Features > MCP Servers
點擊「+ Add New MCP Server」
輸入以下內容：
- 名稱：「firecrawl-mcp」（或您偏好的名稱）
- 類型：「command」
- 指令：env FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key npx -y firecrawl-mcp

如果您使用 Windows 並遇到問題，請嘗試 cmd /c "set FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key && npx -y firecrawl-mcp"

將 your-api-key 替換為您的 Firecrawl API 金鑰。如果您還沒有，可以建立帳戶並從 https://www.firecrawl.dev/app/api-keys 取得。

新增後，重新整理 MCP 伺服器清單以查看新工具。Composer Agent 會在適當的時候自動使用 Firecrawl MCP，但您也可以透過描述您的網頁抓取需求來明確要求。透過 Command+L（Mac）存取 Composer，在提交按鈕旁選擇「Agent」，然後輸入您的查詢。

在 Windsurf 上執行

將此內容新增到您的 ./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 本機模式執行

若要在本機使用 Streamable HTTP 而非預設的 stdio 傳輸來執行伺服器：

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

使用 URL：http://localhost:3000/mcp

透過 Smithery 安裝（舊版）

若要透過 Smithery 自動為 Claude Desktop 安裝 Firecrawl：

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

在 VS Code 上執行

如需一鍵安裝，請點擊下方的安裝按鈕...

如需手動安裝，請將以下 JSON 區塊新增到 VS Code 中的使用者設定（JSON）檔案。您可以按 Ctrl + Shift + P 並輸入 Preferences: Open User Settings (JSON) 來完成。

{
  "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，您可以將其新增到工作區中名為 .vscode/mcp.json 的檔案。這將允許您與其他人共用設定：

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

設定

環境變數

雲端 API 必填

FIRECRAWL_API_KEY：您的 Firecrawl API 金鑰
- 使用雲端 API 時必填（預設）
- 使用帶有 FIRECRAWL_API_URL 的自架執行個體時可選
FIRECRAWL_API_URL（可選）：自架執行個體的自訂 API 端點
- 範例：https://firecrawl.your-domain.com
- 如果未提供，將使用雲端 API（需要 API 金鑰）

MCP OAuth（Bearer 存取權杖）

託管的 Firecrawl 可以透過 firecrawl.dev 上的授權伺服器簽發 OAuth 存取權杖（fco_…）。此 MCP 伺服器會將解析出的任何憑證以 Authorization: Bearer … 轉發到 Firecrawl API。

HTTP 串流傳輸（CLOUD_SERVICE=true、HTTP_STREAMABLE_SERVER=true 或 SSE_LOCAL=true）：用戶端應在 MCP 請求上傳送 Authorization: Bearer <fco_access_token>。當兩者同時存在時，OAuth bearer 權杖優先於 x-firecrawl-api-key / x-api-key。
stdio： 使用 FIRECRAWL_OAUTH_TOKEN 作為靜態存取權杖，或繼續使用 FIRECRAWL_API_KEY 作為 API 金鑰。

僅使用存取權杖（fco_…）。重新整理權杖（fcr_…）必須在權杖端點交換，不能傳遞給抓取/搜尋 API。

僅搜尋介面（託管）

在託管模式（CLOUD_SERVICE=true）下，第二個程序內執行個體服務於僅搜尋端點。捆綁的服務具有固定的部署契約：nginx 將 /v2/mcp-search 路由到本機連接埠 3001 上的執行個體，OAuth 受保護資源識別碼為 https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp-search。

FIRECRAWL_MCP_SEARCH_ENABLED（預設 true）是支援的營運開關；將其設定為 false 以防止搜尋執行個體啟動。Node 程序也接受 FIRECRAWL_MCP_SEARCH_PORT、FIRECRAWL_MCP_SEARCH_ENDPOINT 和 FIRECRAWL_MCP_SEARCH_RESOURCE_URL 用於隔離測試。這些覆寫不會重新設定捆綁的 nginx 路由或授權伺服器允許清單，且不得在託管部署中獨立使用。

搜尋執行個體要求每個請求（包括 tools/list）都經過驗證，並拒絕 audience 與其自身資源不符的 OAuth 權杖。

設定範例

雲端 API 使用方式：

export FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key

自架執行個體：

# 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

與 Claude Desktop 搭配使用

將此內容新增到您的 claude_desktop_config.json：

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

如何選擇工具

使用此指南為您的任務選擇正確的工具：

如果您知道確切的 URL： 使用 scrape（使用 JSON 格式取得結構化資料）
如果您有多個已知 URL： 為每個 URL 呼叫 scrape。如果您特別需要一個批次 API 操作，請在 MCP 外部使用 Firecrawl API 批次端點。
如果您需要在網站上發現 URL： 使用 map
如果您想搜尋網路資訊： 使用 search
如果您有程式設計問題（函式庫、API 契約、錯誤訊息、已知錯誤）：使用 developer search
如果您需要科學論文（生物醫學、生命科學、臨床或 arXiv 文獻）：使用 research 工具 — 它們會搜尋論文摘要和全文。search 搭配 categories: ["research"] 是不同的東西：那是對一般網路結果的網站篩選器。
如果您需要多來源研究並返回結構化資料、不知道 URL，或答案橫跨多個網站（實體及其欄位、清單、資料集）：使用 agent
如果您想分析整個網站或區段： 使用 crawl（記得設定限制！）
如果您需要互動式瀏覽器自動化（點擊、輸入、導覽）：使用 interact 搭配 URL 開啟新頁面，或使用 scrape + interact 當您已抓取頁面或需要更精確的抓取控制

快速參考表

工具	最適合	返回
scrape	單一頁面內容	JSON（建議）或 markdown
interact	與 URL 或已抓取頁面互動	執行結果 + URL 模式的 scrapeId
map	在網站上發現 URL	URL[]
crawl	多頁面擷取（有限制）	內部輪詢後的最終爬取狀態/資料
parse	檔案和託管上傳參考	markdown、JSON 或文件輸出
search	搜尋網路資訊	results[]
developer	開發者來源的程式設計問題	帶有段落的 results[]
agent	多來源研究、未知或多個網站	JSON（結構化資料）
monitor	定期頁面檢查	monitor/check 中繼資料和差異
research	論文和 GitHub 儲存庫研究	研究結果和儲存庫匹配

格式選擇指南

使用 scrape 時，選擇正確的格式：

JSON 格式（大多數情況建議使用）： 當你需要從頁面取得特定資料時使用。根據你要擷取的內容定義 schema。這能保持回應精簡，並避免上下文視窗溢位。
Markdown 格式（謹慎使用）： 僅在你確實需要完整頁面內容時使用，例如閱讀整篇文章以進行摘要或分析頁面結構。

可用工具

1. Scrape 工具 (`firecrawl_scrape`)

從單一 URL 擷取內容，並提供進階選項。

最適合：

單一頁面內容擷取，當你確切知道哪個頁面包含所需資訊時。

不建議用於：

從多個頁面擷取內容（對於已知 URL 請重複呼叫 scrape，或使用 map + scrape 先探索 URL，或使用 crawl 取得完整頁面內容）
當你不確定哪個頁面包含所需資訊時（請使用 search）

常見錯誤：

在單一 scrape 呼叫中傳入 URL 清單。在 MCP 中每個 URL 應呼叫一次 scrape。如果你特別需要單一大量 API 操作，請在 MCP 之外使用 Firecrawl API 的 batch 端點。
預設使用 markdown 格式（請使用 JSON 格式僅擷取你需要的內容）。

選擇正確的格式：

JSON 格式（建議優先）： 對於大多數使用案例，使用 JSON 格式搭配 schema 僅擷取所需的特定資料。這能保持回應聚焦，並防止上下文視窗溢位。
Markdown 格式： 僅在任務確實需要完整頁面內容時使用（例如摘要整篇文章、分析頁面結構）。

提示範例：

"從 https://example.com/product. 取得產品詳細資料"

使用範例（JSON 格式 - 建議優先）：

{
  "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"]
        }
      }
    ]
  }
}

使用範例（markdown 格式 - 當需要完整內容時）：

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

使用範例（品牌格式 - 擷取品牌識別）：

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

品牌格式： 擷取完整的品牌識別（顏色、字型、排版、間距、標誌、UI 元件），用於設計分析或風格複製。 隱私： 設定 redactPII: true 以回傳已移除個人識別資訊的內容。

回傳值：

JSON 結構化資料、markdown、品牌資料或其他指定格式。

2. Map 工具 (`firecrawl_map`)

對網站進行對映，以探索網站上所有已索引的 URL。

最適合：

在決定要 scrape 哪些內容之前，先探索網站上的 URL
尋找網站的特定區塊

不建議用於：

當你已經知道需要的特定 URL 時（請使用 scrape）
當你需要頁面內容時（請在對映後使用 scrape）

常見錯誤：

使用 crawl 來探索 URL，而不是使用 map

提示範例：

"列出 example.com 上的所有 URL。"

使用範例：

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

回傳值：

網站上找到的 URL 陣列

3. Search 工具 (`firecrawl_search`)

搜尋網路，並可選擇從搜尋結果中擷取內容。

最適合：

在多個網站之間尋找特定資訊，當你不知道哪個網站包含所需資訊時。
當你需要查詢最相關的內容時

不建議用於：

當你已經知道要 scrape 哪個網站時（請使用 scrape）
當你需要單一網站的全面涵蓋時（請使用 map 或 crawl）

常見錯誤：

對開放式問題使用 crawl 或 map（請改用 search）

使用範例：

{
  "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
    }
  }
}

設定 highlights 為 true 以要求查詢相關重點，或設定為 false 以保留原始搜尋片段。省略此參數則使用 API 的預設行為。

對於科學論文，請參閱研究工具：它們會搜尋論文摘要和全文，而此處的 categories: ["research"] 則將一般網路結果篩選為研究相關網站。

回傳值：

搜尋結果陣列（可包含已擷取內容），加上一個 id 欄位。在你使用完結果後，將該 id 傳遞給 firecrawl_search_feedback 以退還 1 點額度（搜尋花費 2 點）並改善搜尋品質。

提示範例：

"比較科技公司的遠端工作津貼政策。"

3b. Search 回饋工具 (`firecrawl_search_feedback`)

針對先前的 firecrawl_search 結果傳送結構化回饋。每個搜尋 ID 的首次回饋會退還 1 點額度，並改善 Firecrawl 的搜尋品質。每個搜尋 ID 具冪等性。

在你實際使用的每次搜尋後呼叫此工具（或當搜尋沒有幫助時）。使用 missingContent 的負面/部分回饋與正面回饋同樣有價值。

退出機制： 在啟動 MCP 伺服器時於環境中設定 FIRECRAWL_NO_SEARCH_FEEDBACK=1（或 FIRECRAWL_DISABLE_SEARCH_FEEDBACK=1）。firecrawl_search_feedback 工具將不會被註冊，因此代理無法呼叫它。團隊管理員也可以停用伺服器端的回饋功能；在這種情況下，工具會被註冊，但始終回傳 feedbackErrorCode: "TEAM_OPTED_OUT"。

最重要的欄位： missingContent。這是一個陣列，包含代理預期找到但未找到的特定內容片段。每個遺漏主題一個條目——這些會跨團隊彙總，告訴我們接下來要索引什麼。

每日退費上限（每個團隊、每個 UTC 日，預設 100 點額度）。 一旦團隊的 creditsRefundedToday 達到 dailyRefundCap，後續提交仍會記錄回饋，但不再退還額度。回應會設定 dailyCapReached: true。代理在看到該旗標後，應在當日剩餘的 UTC 時間內停止呼叫此工具。

使用範例：

{
  "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'"
  }
}

回傳值：

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

3c. 一般回饋工具 (`firecrawl_feedback`)

透過 /v2/feedback 為已完成的 v2 端點任務傳送結構化回饋。用於對 scrape、parse、map 或 search 任務進行端點層級的回饋。特別針對搜尋結果品質，建議優先使用 firecrawl_search_feedback，因為它包含搜尋特定的指引。

保持回饋簡潔：使用問題代碼、標籤、簡短說明、URL、頁碼和小型中繼資料物件。請勿包含原始 scrape/parse 輸出。

退出機制： 在啟動 MCP 伺服器時於環境中設定 FIRECRAWL_NO_ENDPOINT_FEEDBACK=1（或 FIRECRAWL_DISABLE_ENDPOINT_FEEDBACK=1）。firecrawl_feedback 工具將不會被註冊，因此代理無法呼叫它。

使用範例：

{
  "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"
    }
  }
}

回傳值：

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

4. Crawl 工具 (`firecrawl_crawl`)

啟動一個 crawl 任務，輪詢直到達到終止狀態，並回傳最終的 crawl 狀態/資料。

最適合：

從多個相關頁面擷取內容，當你需要全面涵蓋時。

不建議用於：

從單一頁面擷取內容（請使用 scrape）
當 token 限制是考量時（請使用 map + scrape 以更精確控制）
當你需要快速結果時（crawling 可能很慢）

警告： Crawl 回應可能非常龐大，並可能超過 token 限制。限制 crawl 深度和頁面數量，或使用 map + scrape 以更精確控制。

常見錯誤：

將 limit 或 maxDiscoveryDepth 設定過高（導致 token 溢位）
對單一頁面使用 crawl（請改用 scrape）

提示範例：

"取得 example.com/blog 前兩層的所有部落格文章。"

使用範例：

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

回傳值：

內部輪詢後的最終 crawl 狀態和資料，包括 id、status、completed、total、creditsUsed、expiresAt、next 和 data。如果你之後需要重新檢查任務，請使用回傳的 id 搭配 firecrawl_check_crawl_status。

5. 檢查 Crawl 狀態 (`firecrawl_check_crawl_status`)

依 ID 檢查現有 crawl 任務的狀態和結果。

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

回傳值：

回應包含 crawl 任務的狀態：

6. Parse 工具 (`firecrawl_parse`)

使用 Firecrawl 的 /v2/parse 端點解析本機檔案或託管的上傳參照。

最適合： PDF、Word 文件、試算表、HTML 檔案，以及其他需要 markdown 或結構化 JSON 輸出的文件。託管 MCP 支援兩步驟的上傳-參照流程；本機直接檔案讀取需要自架的 FIRECRAWL_API_URL。

不建議用於： 遠端 URL（請使用 scrape）、單一呼叫中的多個檔案（每個檔案呼叫一次 parse），或僅限瀏覽器的操作，例如螢幕截圖和點擊。

託管 MCP 流程： 託管 MCP 無法直接讀取呼叫者的檔案系統。呼叫 firecrawl_parse 並搭配 filePath 以接收短期有效的上傳指令和 nextToolCall，在本機上傳檔案，然後使用回傳的 uploadRef 再次呼叫 firecrawl_parse。建立託管上傳 URL 需要 Firecrawl 驗證或免金鑰資格。在本機 npx firecrawl-mcp 模式中，直接檔案解析目前需要 FIRECRAWL_API_URL 指向自架的 Firecrawl API；僅使用雲端 API 金鑰的本機伺服器無法透過此工具讀取和上傳檔案。

使用範例：

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

回傳值： 已解析的文件內容或帶有 nextToolCall 的託管上傳指令。

7. 使用 Scrape JSON 的結構化資料

若要從已知頁面取得結構化資料，請對每個 URL 呼叫一次 firecrawl_scrape，並搭配 formats: ["json"]。將擷取提示和 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"]
      }
    }
  }
}

當 URL 未知或資料橫跨多個網站時，請使用 firecrawl_agent 進行多來源研究。

8. Agent 工具 (`firecrawl_agent`)

自主網路研究代理，當你不知道 URL 或答案橫跨多個網站時，會回傳結構化資料。描述你需要的欄位，可選擇性地傳入 JSON schema 和種子 URL，代理會搜尋、導覽、閱讀頁面，並回傳跨來源彙整的 JSON。用於實體及其欄位、清單和資料集，以及需要導覽才能到達資料的頁面。對於單一已知 URL，請改用搭配 JSON 格式的 firecrawl_scrape。

運作方式：

代理會自主執行網路搜尋、跟隨連結、閱讀頁面並收集資料。此操作為非同步執行——它會立即回傳任務 ID，你輪詢 firecrawl_agent_status 以檢查完成狀態並取得結果。

非同步流程：

使用你的提示/schema 呼叫 firecrawl_agent → 回傳任務 ID
在代理研究期間執行其他工作（複雜查詢可能需要數分鐘）
使用任務 ID 輪詢 firecrawl_agent_status 以檢查進度
當狀態為 "completed" 時，回應包含已擷取的資料

最適合：

你不知道確切 URL 的複雜研究任務
多來源資料收集
尋找分散在網路各處的資訊
你可以在等待結果時執行其他工作的任務

不建議用於：

你知道 URL 的簡單單頁擷取（請使用搭配 JSON 格式的 scrape——更快且更便宜）

參數：

prompt：你所需資料的自然語言描述（必填，最多 10,000 個字元）
urls：可選的 URL 陣列，用於將代理聚焦在特定頁面
schema：可選的 JSON schema，用於結構化輸出

提示範例：

"找出 Firecrawl 的創辦人及其背景"

使用範例（啟動代理，然後輪詢結果）：

{
  "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" }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

然後使用回傳的任務 ID 搭配 firecrawl_agent_status 進行輪詢。

使用範例（搭配 URL - 代理聚焦在特定頁面）：

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

回傳值：

用於狀態檢查的任務 ID。使用 firecrawl_agent_status 輪詢結果。

9. 檢查 Agent 狀態 (`firecrawl_agent_status`)

檢查代理任務的狀態，並在完成時取得結果。啟動代理後，使用此工具輪詢結果。

輪詢模式： 對於複雜查詢，代理研究可能需要數分鐘。定期輪詢此端點（例如每 10-30 秒），直到狀態為 "completed" 或 "failed"。

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

可能的狀態：

processing：代理仍在研究中——請稍後再檢查
completed：研究已完成——回應包含已擷取的資料
failed：發生錯誤

10. Interact 工具 (`firecrawl_interact`)

與新的 URL 或已由 firecrawl_scrape 開啟的頁面進行互動。 最適合： 點擊、輸入、導覽，以及從動態頁面提取狀態，無需還原已棄用的瀏覽器工具。

使用選項：

傳入 url 以在一次 MCP 呼叫中抓取並開啟頁面進行互動。
傳入 scrapeId 以繼續與已抓取的頁面互動。
傳入 url 或 scrapeId 其中一個，再加上 prompt 或 code 其中一個。

使用範例：

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

回傳值： 互動結果，以及 URL 模式下的衍生 scrapeId，供後續操作或清理使用。

11. 停止互動工具（`firecrawl_interact_stop`）

當您完成互動後，停止已抓取頁面的互動工作階段。

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

12. 研究工具（`firecrawl_research_*`）

透過研究 MCP 工具搜尋並檢視論文與 GitHub 儲存庫。

涵蓋範圍： 生物醫學、生命科學和臨床文獻（PubMed、bioRxiv、medRxiv）的論文摘要與全文，以及 arXiv 和其他科學來源。

可用的研究工具：

firecrawl_research_search_papers：使用自然語言查詢搜尋論文元資料與摘要，可選用作者、類別和日期篩選條件。
firecrawl_research_inspect_paper：擷取單一論文 ID（arXiv、PMC、PMID 或 DOI）的標準元資料。
firecrawl_research_related_papers：透過引用圖譜從一或多篇錨定論文進行擴展。
firecrawl_research_read_paper：閱讀特定論文的全文段落。

最適合： 文獻回顧、論文查詢，以及儲存庫探索工作流程，當代理需要聚焦的研究表面，而非一般網頁抓取時。

firecrawl_search 搭配 categories: ["research"] 是不同表面：它將一般網頁結果篩選為研究相關網站，並回傳頁面片段，而非論文記錄。當問題涉及文獻本身時，請使用這些工具，並傳入同一問題的多種不同表述——它們會比單一查詢呈現更多不同的論文。

13. 監控工具（`firecrawl_monitor_*`）

建立並管理週期性頁面監控。監控會執行排定的抓取或爬蟲，將每次結果與最後保留的快照進行差異比對，並可透過 Webhook 或電子郵件通知。

最適合：

長期觀察單一頁面或少數頁面
使用平實英文目標，針對有意義的變更發出警示
追蹤檢查歷史與頁面層級差異

建議的建立模式：

使用 page 或 pages 加上 goal。MCP 伺服器會以 30 分鐘排程建立監控請求，API 會自動啟用有意義變更判斷。

當設定 goal 時，有意義變更判斷會自動執行。頁面 Webhook 會在 monitor.page 事件上公開 isMeaningful 和 judgment。

將目標撰寫為簡潔的 2-3 句監控指示。說明應觸發警示的內容，保留使用者提供的任何範圍，且僅在請求中明顯可見時才包含特定意圖的排除條件。諸如空白字元、僅格式變更、請求 ID、追蹤參數、一般元資料和無關頁面裝飾等一般性雜訊，已由判斷器處理，因此請勿在每個目標中重複提及。如果使用者含糊其辭，請保持目標廣泛；如果他們要求廣泛監控或「任何變更」，請予以保留。如果使用者表示不關心某件事，請明確包含該項。

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

多頁面搭配 Webhook：

{
  "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"
  }
}

進階建立請求：

當您需要爬蟲目標、JSON 變更追蹤、自訂保留期或明確的 judgeEnabled 控制時，請傳入 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" }]
    }
  }
}

其他監控工具：

firecrawl_monitor_list：列出監控。
firecrawl_monitor_get：取得單一監控。
firecrawl_monitor_update：更新欄位，包括 goal、judgeEnabled、webhook 和 notification。
firecrawl_monitor_run：立即觸發檢查。
firecrawl_monitor_delete：刪除監控（具破壞性；僅在使用者意圖移除時呼叫）。
firecrawl_monitor_checks：列出檢查，可依狀態篩選。
firecrawl_monitor_check：取得頁面層級結果，包括 diff、snapshot、judgment.meaningful 和 judgment.meaningfulChanges。

14. 開發者搜尋工具（`firecrawl_developer_search`）

搜尋專為程式設計代理建立的索引。該索引涵蓋 GitHub issues、已合併的 pull requests、儲存庫 README，以及精選的文件網站。

最適合： 程式設計問題——程式碼行為、函式庫或框架、API 合約、錯誤訊息或已知錯誤。

引數：

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

query（必填）：開發者問題或搜尋詞組。
k：排名結果數量。預設為 10，最大值為 100。
skills：設為 "only" 以僅搜尋代理技能檔案。

回傳值： 排名結果。每個結果包含 ID、來源類型（issue、pull_request、readme 或 doc）、URL、標題，以及 Markdown 格式的相符段落。

firecrawl_search 搭配 categories: ["developer"] 會在網頁結果旁搜尋相同索引。當您想要相符段落、skills 篩選條件，或回應中不含網頁結果時，請改用此工具。僅搜尋端點同時公開兩個工具，相同的選擇也適用於該處。

日誌系統

伺服器包含全面的日誌記錄：

操作狀態與進度
效能指標
速率限制追蹤
錯誤條件

日誌訊息範例：

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

錯誤處理

伺服器提供穩健的錯誤處理：

API 速率限制錯誤會回報給 MCP 用戶端
詳細的錯誤訊息
網路韌性

錯誤回應範例：

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

開發

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run tests
npm test

貢獻

Fork 儲存庫
建立您的功能分支
執行測試：npm test
提交 pull request

感謝貢獻者

感謝 @vrknetha、@cawstudios 的初始實作！

感謝 MCP.so 和 Klavis AI 的託管，以及 @gstarwd、@xiangkaiz 和 @zihaolin96 整合我們的伺服器。

授權

MIT 授權——詳情請參閱 LICENSE 檔案

Firecrawl MCP

你可以用 Firecrawl MCP 做什麼？

文件

Firecrawl MCP 伺服器

功能特色

何時使用此伺服器

安裝

託管 MCP（無金鑰免費層級）

僅搜尋端點

使用 npx 執行

手動安裝

在 Cursor 上執行

在 Windsurf 上執行

使用 Streamable HTTP 本機模式執行

透過 Smithery 安裝（舊版）

在 VS Code 上執行

設定

環境變數

雲端 API 必填

MCP OAuth（Bearer 存取權杖）

僅搜尋介面（託管）

設定範例

與 Claude Desktop 搭配使用

如何選擇工具

快速參考表

格式選擇指南

可用工具

1. Scrape 工具 (firecrawl_scrape)

2. Map 工具 (firecrawl_map)

3. Search 工具 (firecrawl_search)

3b. Search 回饋工具 (firecrawl_search_feedback)

3c. 一般回饋工具 (firecrawl_feedback)

4. Crawl 工具 (firecrawl_crawl)

5. 檢查 Crawl 狀態 (firecrawl_check_crawl_status)

6. Parse 工具 (firecrawl_parse)

7. 使用 Scrape JSON 的結構化資料

8. Agent 工具 (firecrawl_agent)

9. 檢查 Agent 狀態 (firecrawl_agent_status)

10. Interact 工具 (firecrawl_interact)

11. 停止互動工具（firecrawl_interact_stop）

12. 研究工具（firecrawl_research_*）

13. 監控工具（firecrawl_monitor_*）

14. 開發者搜尋工具（firecrawl_developer_search）

日誌系統

錯誤處理

開發

貢獻

感謝貢獻者

授權

1. Scrape 工具 (`firecrawl_scrape`)

2. Map 工具 (`firecrawl_map`)

3. Search 工具 (`firecrawl_search`)

3b. Search 回饋工具 (`firecrawl_search_feedback`)

3c. 一般回饋工具 (`firecrawl_feedback`)

4. Crawl 工具 (`firecrawl_crawl`)

5. 檢查 Crawl 狀態 (`firecrawl_check_crawl_status`)

6. Parse 工具 (`firecrawl_parse`)

8. Agent 工具 (`firecrawl_agent`)

9. 檢查 Agent 狀態 (`firecrawl_agent_status`)

10. Interact 工具 (`firecrawl_interact`)

11. 停止互動工具（`firecrawl_interact_stop`）

12. 研究工具（`firecrawl_research_*`）

13. 監控工具（`firecrawl_monitor_*`）

14. 開發者搜尋工具（`firecrawl_developer_search`）