Firecrawl MCP 服务器
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现与Firecrawl集成以实现网页抓取功能。
非常感谢@vrknetha 、 @cawstudios的初步实施!
特征
- 抓取、爬取、搜索、提取、深入研究和批量抓取支持
- 使用 JS 渲染进行网页抓取
- URL 发现和抓取
- 带有内容提取的网页搜索
- 使用指数退避算法自动重试
- 具有内置速率限制的高效批处理
- 云 API 信用使用情况监控
- 综合测井系统
- 支持云和自托管 FireCrawl 实例
- 移动/桌面视口支持
- 带有标签包含/排除的智能内容过滤
安装
使用 npx 运行
手动安装
在光标上运行
配置 Cursor 🖥️ 注意:需要 Cursor 版本 0.45.6+
要在 Cursor 中配置 FireCrawl MCP:
- 打开游标设置
- 前往“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:“命令”
- 命令:
env FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key npx -y firecrawl-mcp
如果您使用的是 Windows 并且遇到问题,请尝试
cmd /c "set FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key && npx -y firecrawl-mcp"
用您的 FireCrawl API 密钥替换your-api-key
。
添加后,刷新 MCP 服务器列表即可查看新工具。Composer Agent 会在适当的情况下自动使用 FireCrawl MCP,但您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,选择提交按钮旁边的“代理”,然后输入您的查询。
在风帆冲浪中奔跑
将其添加到您的./codeium/windsurf/model_config.json
:
通过 Smithery 安装(旧版)
要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 FireCrawl:
配置
环境变量
云 API 必需
FIRECRAWL_API_KEY
:您的 FireCrawl API 密钥- 使用云 API 时必需(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- 例如:
https://firecrawl.your-domain.com
- 如果未提供,则将使用云 API(需要 API 密钥)
- 例如:
可选配置
重试配置
FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS
:最大重试次数(默认值:3)FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY
:第一次重试前的初始延迟(以毫秒为单位)(默认值:1000)FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY
:重试之间的最大延迟时间(以毫秒为单位)(默认值:10000)FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR
:指数退避乘数(默认值:2)
信用使用监控
FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD
:信用使用警告阈值(默认值:1000)FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD
:信用使用临界阈值(默认值:100)
配置示例
对于具有自定义重试和信用监控的云 API 使用情况:
对于自托管实例:
与 Claude Desktop 一起使用
将其添加到您的claude_desktop_config.json
中:
系统配置
服务器包含几个可配置的参数,可以通过环境变量设置。如果未配置,则使用以下默认值:
这些配置控制:
- 重试行为
- 由于速率限制,自动重试失败的请求
- 使用指数退避算法来避免 API 过载
- 示例:使用默认设置,将在以下时间尝试重试:
- 第一次重试:延迟 1 秒
- 第二次重试:延迟 2 秒
- 第三次重试:延迟 4 秒(上限为 maxDelay)
- 信用使用监控
- 跟踪云 API 使用情况的 API 信用消耗
- 在指定阈值处发出警告
- 有助于防止意外的服务中断
- 示例:使用默认设置:
- 剩余 1000 个积分时发出警告
- 剩余 100 个积分,发出严重警报
速率限制和批处理
该服务器利用 FireCrawl 的内置速率限制和批处理功能:
- 采用指数退避算法的自动速率限制处理
- 批量操作的高效并行处理
- 智能请求排队和限制
- 暂时性错误自动重试
可用工具
1. 抓取工具( firecrawl_scrape
)
使用高级选项从单个 URL 抓取内容。
2.批量抓取工具( firecrawl_batch_scrape
)
通过内置速率限制和并行处理有效地抓取多个 URL。
响应包括用于状态检查的操作ID:
3. 检查批次状态( firecrawl_check_batch_status
)
检查批量操作的状态。
4.搜索工具( firecrawl_search
)
搜索网络并选择性地从搜索结果中提取内容。
5. 爬网工具( firecrawl_crawl
)
使用高级选项启动异步爬网。
6. 提取工具( firecrawl_extract
)
使用 LLM 功能从网页中提取结构化信息。支持云端 AI 和自托管 LLM 提取。
响应示例:
提取工具选项:
urls
:从中提取信息的 URL 数组prompt
:LLM 提取的自定义提示systemPrompt
:指导 LLM 的系统提示schema
:用于结构化数据提取的 JSON 模式allowExternalLinks
:允许从外部链接提取enableWebSearch
:启用网页搜索以获取更多上下文includeSubdomains
:在提取中包含子域
使用自托管实例时,提取将使用您配置的 LLM。对于云 API,它使用 FireCrawl 的托管 LLM 服务。
日志系统
该服务器包括全面的日志记录:
- 运营状况及进展
- 性能指标
- 信用使用监控
- 速率限制跟踪
- 错误条件
日志消息示例:
错误处理
服务器提供了强大的错误处理:
- 暂时性错误自动重试
- 带退避的速率限制处理
- 详细错误消息
- 信用使用警告
- 网络弹性
错误响应示例:
发展
贡献
- 分叉存储库
- 创建你的功能分支
- 运行测试:
npm test
- 提交拉取请求
执照
MIT 许可证 - 详情请参阅许可证文件
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
模型上下文协议服务器,使 AI 助手能够通过 Firecrawl API 执行高级网页抓取、爬取、搜索和数据提取。
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