Firecrawl MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，集成了 Firecrawl，用于提供网页抓取功能。

非常感谢 @vrknetha, @cawstudios 的初始实现!

您也可以在 MCP.so 的 playground 上试用我们的 MCP 服务器。感谢 MCP.so 的托管以及 @gstarwd 集成我们的服务器。

功能

• 支持抓取、爬取、搜索、提取、深度研究和批量抓取
• 支持 JS 渲染的网页抓取
• URL 发现和爬取
• 带有内容提取的网页搜索
• 自动重试与指数退避
  • 通过内置速率限制实现高效的批量处理
• 云 API 的信用使用监控
• 完善的日志系统
• 支持云端和自托管 Firecrawl 实例
• 移动/桌面视口支持
• 智能内容过滤，支持标签包含/排除

安装

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 v0.45.6 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：
   • Name: "firecrawl-mcp" (或您喜欢的名称)
   • Type: "command"
   • Command: env FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key npx -y firecrawl-mcp

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"
         }
       }
     }
   }
   

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"

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

添加后，刷新 MCP 服务器列表以查看新工具。Composer Agent 将在适当的时候自动使用 Firecrawl MCP，但您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，选择提交按钮旁边的 "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 中：

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

通过 Smithery 安装 (Legacy)

要通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Firecrawl：

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

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
  • 示例: https://firecrawl.your-domain.com
  • 如果未提供，将使用云 API (需要 API 密钥)

可选配置

重试配置

• FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS: 最大重试次数 (默认: 3)
• FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY: 首次重试前的初始延迟（毫秒）(默认: 1000)
• FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY: 重试之间的最大延迟（毫秒）(默认: 10000)
• FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR: 指数退避乘数 (默认: 2)

信用使用监控

• FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD: 信用使用警告阈值 (默认: 1000)
• FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD: 信用使用临界阈值 (默认: 100)

配置示例

对于具有自定义重试和信用监控的云 API 使用：

# 云 API 必需
export FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key

# 可选重试配置
export FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS=5        # 增加最大重试次数
export FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY=2000    # 从 2 秒延迟开始
export FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY=30000       # 最大 30 秒延迟
export FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR=3      # 更激进的退避

# 可选信用监控
export FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD=2000    # 警告阈值为 2000 信用点
export FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD=500    # 临界阈值为 500 信用点

对于自托管实例：

# 自托管必需
export FIRECRAWL_API_URL=https://firecrawl.your-domain.com

# 自托管的可选身份验证
export FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key  # 如果您的实例需要身份验证

# 自定义重试配置
export FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS=10
export FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY=500     # 从更快的重试开始

与 Claude Desktop 一起使用

将其添加到您的 claude_desktop_config.json 中：

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

        "FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS": "5",
        "FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY": "2000",
        "FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY": "30000",
        "FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR": "3",

        "FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD": "2000",
        "FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD": "500"
      }
    }
  }
}

系统配置

服务器包含几个可通过环境变量设置的可配置参数。以下是未配置时的默认值：

const CONFIG = {
  retry: {
    maxAttempts: 3, // 速率限制请求的重试次数
    initialDelay: 1000, // 首次重试前的初始延迟（毫秒）
    maxDelay: 10000, // 重试之间的最大延迟（毫秒）
    backoffFactor: 2, // 指数退避的乘数
  },
  credit: {
    warningThreshold: 1000, // 信用使用量达到此级别时发出警告
    criticalThreshold: 100, // 信用使用量达到此级别时发出严重警报
  },
};

这些配置控制：

1. 重试行为

   • 自动重试由于速率限制而失败的请求
   • 使用指数退避以避免压垮 API
   • 示例：使用默认设置，将尝试以下重试：
     • 第一次重试：1 秒延迟
     • 第二次重试：2 秒延迟
     • 第三次重试：4 秒延迟（上限为 maxDelay）

2. 信用使用监控

   • 跟踪云 API 使用的 API 信用消耗
   • 在指定的阈值提供警告
   • 帮助防止意外的服务中断
   • 示例：使用默认设置：
     • 剩余 1000 信用点时发出警告
     • 剩余 100 信用点时发出严重警报

速率限制和批量处理

该服务器利用 Firecrawl 的内置速率限制和批量处理功能：

• 自动速率限制处理与指数退避
• 用于批量操作的高效并行处理
• 智能请求排队和限制
• 瞬时错误的自动重试

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。

{
  "name": "firecrawl_scrape",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com",
    "formats": ["markdown"],
    "onlyMainContent": true,
    "waitFor": 1000,
    "timeout": 30000,
    "mobile": false,
    "includeTags": ["article", "main"],
    "excludeTags": ["nav", "footer"],
    "skipTlsVerification": false
  }
}

2. 批量抓取工具 (firecrawl_batch_scrape)

使用内置速率限制和并行处理高效地抓取多个 URL。

{
  "name": "firecrawl_batch_scrape",
  "arguments": {
    "urls": ["https://example1.com", "https://example2.com"],
    "options": {
      "formats": ["markdown"],
      "onlyMainContent": true
    }
  }
}

响应包括用于状态检查的操作 ID：

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "批量操作已排队，ID 为：batch_1。使用 firecrawl_check_batch_status 检查进度。"
    }
  ],
  "isError": false
}

3. 检查批量状态 (firecrawl_check_batch_status)

检查批量操作的状态。

{
  "name": "firecrawl_check_batch_status",
  "arguments": {
    "id": "batch_1"
  }
}

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。

{
  "name": "firecrawl_search",
  "arguments": {
    "query": "your search query",
    "limit": 5,
    "lang": "en",
    "country": "us",
    "scrapeOptions": {
      "formats": ["markdown"],
      "onlyMainContent": true
    }
  }
}

5. 爬取工具 (firecrawl_crawl)

启动具有高级选项的异步爬取。

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

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 AI 和自托管 LLM 提取。

{
  "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
  }
}

示例响应：

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

提取工具选项：

• urls: 要从中提取信息的 URL 数组
• prompt: 用于 LLM 提取的自定义提示
• systemPrompt: 用于指导 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: 启用网络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。

7. 深度研究工具 (firecrawl_deep_research)

使用智能爬取、搜索和 LLM 分析对查询进行深度网络研究。

{
  "name": "firecrawl_deep_research",
  "arguments": {
    "query": "how does carbon capture technology work?",
    "maxDepth": 3,
    "timeLimit": 120,
    "maxUrls": 50
  }
}

参数：

• query (string, required): 要探索的研究问题或主题。
• maxDepth (number, optional): 爬取/搜索的最大递归深度（默认值：3）。
• timeLimit (number, optional): 研究会话的时间限制（秒）（默认值：120）。
• maxUrls (number, optional): 要分析的最大 URL 数（默认值：50）。

返回：

• 由 LLM 基于研究生成的最终分析。（data.finalAnalysis）
• 还可能包括研究过程中使用的结构化活动和来源。

8. 生成 LLMs.txt 工具 (firecrawl_generate_llmstxt)

为给定域生成标准化的 llms.txt（以及可选的 llms-full.txt）文件。此文件定义了大型语言模型应如何与站点交互。

{
  "name": "firecrawl_generate_llmstxt",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com",
    "maxUrls": 20,
    "showFullText": true
  }
}

参数：

• url (string, required): 要分析的网站的基本 URL。
• maxUrls (number, optional): 要包含的最大 URL 数（默认值：10）。
• showFullText (boolean, optional): 是否在响应中包含 llms-full.txt 内容。

返回：

• 生成的 llms.txt 文件内容以及可选的 llms-full.txt（data.llmstxt 和/或 data.llmsfulltxt）

日志系统

服务器包含完善的日志记录：

• 操作状态和进度
• 性能指标
• 信用使用监控
• 速率限制跟踪
• 错误情况

示例日志消息：

[INFO] Firecrawl MCP 服务器已成功初始化
[INFO] 开始抓取 URL：https://example.com
[INFO] 批量操作已排队，ID 为：batch_1
[WARNING] 信用使用量已达到警告阈值
[ERROR] 超出速率限制，将在 2 秒后重试...

错误处理

服务器提供强大的错误处理：

• 瞬时错误的自动重试
• 具有退避的速率限制处理
• 详细的错误消息
• 信用使用警告
• 网络弹性

示例错误响应：

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "错误：超出速率限制。将在 2 秒后重试..."
    }
  ],
  "isError": true
}

开发

# 安装依赖
npm install

# 构建
npm run build

# 运行测试
npm test

贡献

1. Fork 仓库
2. 创建您的功能分支
3. 运行测试: npm test
4. 提交 pull request

许可证

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