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mendableai/firecrawl-mcp-server

官方 Firecrawl MCP 伺服器 - 為 Cursor、Claude 和其他 LLM 客戶端新增強大的網頁爬取功能

MITJavaScript 3.4kmendableai Last Updated: 2025-06-04
https://github.com/mendableai/firecrawl-mcp-server

Firecrawl MCP Server 詳細介紹

項目概述

Firecrawl MCP Server 是由 Mendable AI 團隊開發的官方模型上下文協議(Model Context Protocol,MCP)伺服器實現,專門為大語言模型(LLM)客戶端提供強大的網頁爬取功能。該項目將 Firecrawl 的網頁爬取能力無縫集成到 Cursor、Claude Desktop 等主流 AI 開發工具中,讓 AI 助手能夠實時獲取和分析網頁內容。

項目特點:

  • 🎯 官方支持:由 Firecrawl 團隊官方維護
  • 🔌 即插即用:通過 MCP 協議輕鬆集成到各種 LLM 客戶端
  • 高性能:支持 JavaScript 渲染和智能批量處理
  • 🛡️ 企業級:內置重試機制、速率限制和錯誤處理

核心功能特性

🕷️ 網頁爬取與抓取

  • 單頁面爬取:快速獲取指定網頁的完整內容
  • JavaScript 渲染:處理動態加載的現代網頁應用
  • 批量爬取:高效處理多個 URL,內置並行處理和速率限制
  • 深度爬取:支持多層級網站結構的遞迴爬取
  • 移動端支持:可模擬移動設備和桌面設備視角

🔍 智能搜索與發現

  • 網絡搜索:集成搜索引擎功能,自動發現相關內容
  • URL 發現:智能識別和提取網頁中的鏈接
  • 內容過濾:支持標籤包含/排除,精確控制爬取內容
  • 去重處理:自動識別和處理相似 URL

🧠 AI 驅動的內容提取

  • 結構化提取:使用 LLM 從網頁中提取結構化數據
  • 自定義提示:支持自定義提取規則和數據模式
  • 深度研究:結合爬取、搜索和 AI 分析的綜合研究功能
  • llms.txt 生成:為網站生成標準化的 LLM 交互文件

🔧 技術特性

  • 自動重試:指數退避算法處理失敗請求
  • 速率限制:智能隊列和節流機制
  • 信用監控:實時跟踪 API 使用量和成本
  • 多環境支持:同時支持雲端 API 和自託管實例
  • SSE 支持:伺服器發送事件實現實時通信

支持的客戶端平台

Cursor IDE

  • 版本要求:0.45.6+
  • 集成方式:通過 MCP 伺服器配置
  • 功能:Composer Agent 自動調用網頁爬取功能

Claude Desktop

  • 通過配置文件集成
  • 支持環境變量配置
  • 完整的功能支持

VS Code

  • 通過 MCP 擴展支持
  • 可配置工作區級別設置
  • 支持團隊協作配置

Windsurf

  • 原生 MCP 支持
  • 簡單的 JSON 配置

主要工具函數

1. firecrawl_scrape

單頁面內容爬取,支持高級選項:

  • 多種輸出格式(Markdown、HTML、結構化數據)
  • 僅主要內容提取
  • 自定義等待時間和超時設置
  • 標籤過濾和移動端模擬

2. firecrawl_batch_scrape

批量爬取多個 URL:

  • 並行處理提升效率
  • 內置速率限制保護
  • 統一配置選項應用

3. firecrawl_search

網絡搜索與內容提取:

  • 多語言和地區支持
  • 搜索結果內容自動提取
  • 可配置結果數量限制

4. firecrawl_crawl

網站深度爬取:

  • 遞迴爬取多層頁面
  • 智能 URL 去重
  • 外部鏈接控制

5. firecrawl_extract

AI 驅動的結構化數據提取:

  • 自定義 JSON Schema
  • LLM 智能分析
  • 批量數據處理

6. firecrawl_deep_research

綜合研究分析:

  • 多源信息聚合
  • 時間和深度限制
  • AI 生成研究報告

7. firecrawl_generate_llmstxt

標準化文件生成:

  • 網站 LLM 交互規範
  • 自動化文檔生成
  • 完整和簡化版本支持

配置與部署

環境變量配置

# 必需配置(雲端 API)
FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key

# 可選配置(自託管)
FIRECRAWL_API_URL=https://firecrawl.your-domain.com

# 重試機制配置
FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS=3
FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY=1000
FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY=10000
FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR=2

# 信用監控配置
FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD=1000
FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD=100

快速啟動

# 使用 npx 直接運行
env FIRECRAWL_API_KEY=fc-YOUR_API_KEY npx -y firecrawl-mcp

# 全局安裝
npm install -g firecrawl-mcp

# SSE 模式啟動
env SSE_LOCAL=true FIRECRAWL_API_KEY=fc-YOUR_API_KEY npx -y firecrawl-mcp

高級特性

智能重試機制

  • 指數退避算法:自動調整重試間隔
  • 最大重試次數:可配置的失敗處理策略
  • 智能錯誤識別:區分臨時性和永久性錯誤

性能優化

  • 並行處理:多 URL 同時處理提升效率
  • 智能隊列:請求優先級和負載均衡
  • 內存管理:大批量任務的資源優化

監控與日誌

  • 詳細日誌:操作狀態、性能指標、錯誤跟踪
  • 信用監控:實時使用量跟踪和預警
  • 速率監控:API 調用頻率和限制狀態

應用場景

內容研究與分析

  • 競品分析和市場研究
  • 新聞和資訊聚合
  • 學術研究資料收集
  • 趨勢分析和數據挖掘

數據提取與整理

  • 產品信息批量提取
  • 聯繫信息和目錄整理
  • 價格監控和比較
  • 結構化數據生成

AI 助手增強

  • 實時信息查詢能力
  • 網頁內容理解和總結
  • 多源信息整合分析
  • 自動化研究報告生成

開發與集成

  • API 數據源補充
  • 內容管理系統集成
  • 自動化測試數據準備
  • 文檔和知識庫構建

技術優勢

可靠性

  • 容錯機制:多層級錯誤處理和恢復
  • 穩定性保證:經過大規模生產環境驗證
  • 兼容性:支持多種部署環境和配置

擴展性

  • 模塊化設計:功能組件可獨立配置和使用
  • API 兼容:支持雲端和自託管雙模式
  • 插件化架構:易於擴展和定制

性能表現

  • 高併發:優化的異步處理架構
  • 低延遲:智能緩存和預處理機制
  • 資源效率:內存和網絡資源優化使用

社區與支持

開源社區

  • MIT 許可證:完全開源,商業友好
  • 活躍維護:官方團隊持續更新和支持
  • 社區貢獻:歡迎開發者參與改進

技術支持

  • 詳細文檔:完整的安裝和使用指南
  • 示例代碼:豐富的使用案例和最佳實踐
  • 問題反饋:GitHub Issues 快速響應機制

總結

Firecrawl MCP Server 是一個功能強大、設計精良的網頁爬取解決方案,專門為 AI 時代的開發需求而設計。它不僅提供了傳統爬蟲的基礎功能,更重要的是通過 MCP 協議實現了與各種 LLM 客戶端的無縫集成,讓 AI 助手能夠實時獲取和理解網絡內容。

核心價值:

  • 降低門檻:簡化了 AI 應用中網頁數據獲取的複雜性
  • 提升效率:智能化的批量處理和錯誤處理機制
  • 保證質量:企業級的穩定性和可靠性設計
  • 促進創新:為 AI 應用開發提供了強大的數據獲取能力

無論是個人開發者還是企業團隊,無論是簡單的內容提取還是複雜的數據研究,Firecrawl MCP Server 都能提供專業、高效、可靠的解決方案,是現代 AI 應用開發工具鏈中不可或缺的重要組件。