Сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет Firecrawl — контекстный API для AI-агентов — для совместимых с MCP клиентами: искать, скрейпинговать и взаимодействовать с живым вебом, чтобы получить чистые Markdown или структурированные данные.

Огромное спасибо @vrknetha, @knacklabs за первоначальную реализацию!

Особенности

• Поиск в интернете, по желанию с полным содержанием страницы для каждого результата
• Поисковые индексы по источникам разработчиков (вопросы GitHub, объединённые pull requests, README и документация), источники правительства США и научные статьи (PubMed, bioRxiv, medRxiv, arXiv)
• Скрейпинг любого URL в чистый Markdown или структурированный JSON
• Разбор PDF и документов
• Сканировать сайт для содержимого с множества страниц или сопоставлять его для поиска URL
• Взаимодействовать со страницами в реальном браузере: кликать, печатать, заполнять формы и переходить по динамическим страницам
• Запуск заданий агента для многоисточниковых исследований, которые возвращают структурированные данные
• Отслеживать страницы и получать уведомления о смене их содержания
• Проверка текущего и исторического использования кредитов Firecrawl
• Автоматические повторные попытки и ограничение скорости
• Поддержка облака и самостоятельного размещения
• Поддержка SSE

Играйте с нашим сервером MCP на игровой площадке MCP.so или на искусственном интеллекте Klavis.

Когда использовать этот сервер

Firecrawl MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that brings Firecrawl, the context API for AI agents, to MCP-compatible clients: search, scrape, and interact with the live web and get back clean Markdown or structured data.

Big thanks to @vrknetha, @knacklabs for the initial implementation!

Features

• Search the web, optionally with full page content for each result
• Search indexes for developer sources (GitHub issues, merged pull requests, READMEs, and docs), US government sources, and scientific papers (PubMed, bioRxiv, medRxiv, arXiv)
• Scrape any URL into clean Markdown or structured JSON
• Parse PDFs and documents
• Crawl a site for content from many pages, or map it to discover its URLs
• Interact with pages in a real browser: click, type, fill forms, and navigate dynamic pages
• Run Agent jobs for multi-source research that returns structured data
• Monitor pages and get notified when their content changes
• Check current and historical Firecrawl credit usage
• Automatic retries and rate limiting
• Cloud and self-hosted support
• SSE support

Play around with our MCP Server on MCP.so’s playground or on Klavis AI.

When to Use This Server

• Use firecrawl_scrape when you have a known URL and want its content as markdown or as JSON matching a schema you supply.
• Use firecrawl_map when you need to discover URLs on a site without fetching their content.
• Use firecrawl_crawl when you need content from many pages under a site; set limit, includePaths/excludePaths, or maxDiscoveryDepth to bound it.
• Use firecrawl_search when you’re starting from a query rather than a URL and want ranked web results. Results carry excerpts; fetch full pages with firecrawl_scrape on the URLs you need. scrapeOptions fetches every result’s page in the same call and bills each as a scrape, so keep it for the full text of a few results (the search-only endpoint never fetches content).
• Use firecrawl_interact when a page needs a click, type, or navigate action before you can read it: pass a url for a fresh page or a scrapeId to continue on one you already scraped.
• Use the firecrawl_monitor_* tools when the same page needs to be checked on a recurring schedule with diffs and change alerts, rather than fetched once.
• Use firecrawl_credit_usage to check credits left or what credits were spent on, by month or day, optionally broken down by endpoint or API key.