Firecrawl MCP Server

Co dělá server “Firecrawl” MCP?

Firecrawl MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP), která vybavuje AI asistenty pokročilými možnostmi web scrapingu a výzkumu. Integrací s enginem Firecrawl umožňuje tento server AI klientům přistupovat k datům z webu, extrahovat je, provádět hluboký výzkum, spouštět hromadný scraping a umožňuje objevování obsahu přímo ve vývojových prostředích. Firecrawl MCP zajišťuje bezproblémový přístup k aktuálním externím informacím a podporuje úkoly jako extrakce obsahu, vyhledávání a automatizované výzkumné workflow. Díky funkcím jako automatické opakování, omezení rychlosti a podpoře cloud i self-hosted nasazení významně zjednodušuje práci vývojářů a klientů LLM tím, že činí web okamžitě přístupným a využitelným pro AI agenty.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nebyly nalezeny konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V poskytnuté dokumentaci nebo souborech nebyl nalezen explicitní seznam MCP „zdrojů“.

Seznam nástrojů

• Web scraping: Umožňuje AI klientům získávat a parsovat obsah z webových stránek.
• Procházení a objevování: Umožňuje AI procházet weby, identifikovat a sbírat více zdrojů.
• Vyhledávání a extrakce obsahu: Podpora vyhledávání konkrétního obsahu na stránkách a jeho extrakce.
• Hluboký výzkum a hromadný scraping: Umožňuje sběr informací z více zdrojů najednou.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizovaný webový výzkum: Vývojáři mohou automatizovat sběr informací z více webových zdrojů pro technický výzkum, analýzu trhu nebo rešerše literatury.
• Extrakce obsahu: AI asistenti mohou extrahovat konkrétní data (např. články, tabulky, kontakty) z cílových webů pro integraci do workflow nebo databází.
• Konkurenční zpravodajství: Týmy mohou sledovat weby konkurence pro novinky, změny cen nebo nové produkty skrze scraping relevantních stránek na vyžádání.
• Hromadné získávání dat: Umožňuje scraping velkého množství URL najednou, vhodné pro datovou vědu, analytiku nebo sestavování trénovacích sad.
• Integrace s LLM klienty: Rozšiřuje kontext pro LLM v prostředích jako Cursor, Claude nebo vlastní agenti a umožňuje přístup k nejnovějším webovým datům v reálném čase.

Jak jej nastavit

Windsurf

Nebyla nalezena konkrétní instrukce pro Windsurf.

Claude

Nebyla nalezena konkrétní instrukce pro Claude.

Cursor

1. Otevřete nastavení Cursor.
2. Přejděte do Features > MCP Servers.
3. Klikněte na “+ Add new global MCP server”.
4. Vložte následující JSON do konfiguračního panelu:

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

5. Uložte nastavení a případně restartujte Cursor.

Poznámka: Zabezpečte své API klíče pomocí environmentálních proměnných, jak je ukázáno v poli env.

Cline

Nebyla nalezena konkrétní instrukce pro Cline.

Zabezpečení API klíčů

API klíče by měly být poskytovány bezpečně pomocí environmentálních proměnných. Příklad pro Cursor:

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

Jak tento MCP používat uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte do toku komponentu MCP a propojte ji s vaším AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V systémové MCP konfiguraci vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "firecrawl-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent moci tento MCP používat jako nástroj s přístupem ke všem funkcím a schopnostem. Nezapomeňte nahradit "firecrawl-mcp" a URL skutečným názvem a adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

| Podpora Roots | ⛔ (Není zmíněno) |

Na základě výše uvedeného server Firecrawl MCP boduje vysoko v oblasti funkčnosti nástrojů a přehlednosti nastavení, ale postrádá explicitní dokumentaci k promptům, zdrojům, roots a sampling. Jeho široká komunita (stars/forks) a otevřená licence MIT jsou velkými výhodami. Celkově jde o dobře podporovaný MCP server pro web scraping, ale pro pokročilé MCP schopnosti by uvítal více dokumentace.

Náš názor

Firecrawl MCP Server poskytuje robustní sadu nástrojů a snadné nastavení pro integraci výkonného web scrapingu do LLM workflow. Pro širší vývojářskou komunitu by však pomohla podrobnější dokumentace k promptům, zdrojům a pokročilým MCP funkcím.

MCP skóre