Firecrawl MCP Server

Co robi „Firecrawl” MCP Server?

Firecrawl MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP), która wzbogaca asystentów AI o zaawansowane możliwości web scrapingu i researchu. Dzięki integracji z silnikiem Firecrawl, serwer ten pozwala klientom AI uzyskiwać dostęp i pobierać dane ze stron internetowych, prowadzić głęboki research, wykonywać batch scraping i odkrywać treści bezpośrednio w środowiskach deweloperskich. Firecrawl MCP umożliwia płynny dostęp do najświeższych informacji z sieci, wspiera zadania takie jak ekstrakcja treści, wyszukiwanie i automatyczne workflow badawcze. Dzięki funkcjom takim jak automatyczne ponawianie prób, limitowanie zapytań oraz wsparcie dla wdrożeń chmurowych i self-hosted, znacząco usprawnia workflow deweloperów i klientów LLM, czyniąc sieć natychmiast dostępną i użyteczną dla agentów AI.

Lista promptów

W repozytorium ani w dokumentacji nie znaleziono żadnych konkretnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostarczonej dokumentacji ani plikach nie znaleziono jawnej listy MCP „zasobów”.

Lista narzędzi

• Web scraping: Umożliwia klientom AI pobieranie i analizę treści ze stron internetowych.
• Crawling i odkrywanie: Pozwala AI na przeszukiwanie stron i zbieranie wielu zasobów.
• Wyszukiwanie i ekstrakcja treści: Wspiera wyszukiwanie określonych treści na stronach i wydobywanie istotnych danych.
• Głęboki research i batch scraping: Ułatwia zbieranie informacji z wielu źródeł w jednym zadaniu.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Automatyzowany research internetowy: Deweloperzy mogą automatyzować zbieranie informacji z wielu źródeł online, np. do researchu technicznego, analiz rynkowych czy przeglądów literatury.
• Ekstrakcja treści: Asystenci AI mogą wydobywać konkretne dane (np. artykuły, tabele, dane kontaktowe) z wybranych stron do workflow lub baz danych.
• Wywiad konkurencyjny: Zespoły mogą monitorować strony konkurencji pod kątem aktualizacji, zmian cen czy nowych produktów, skrapując odpowiednie strony na żądanie.
• Batchowe pobieranie danych: Umożliwia masowe scrapowanie wielu adresów URL jednocześnie, wspierając analitykę, data science czy zbieranie danych treningowych.
• Integracja z klientami LLM: Dostarcza rozszerzony kontekst dla LLM-ów w środowiskach takich jak Cursor, Claude czy własne agenty, pozwalając na dostęp do najnowszych danych z sieci w czasie rzeczywistym.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Nie znaleziono szczegółowych instrukcji dla Windsurf.

Claude

Nie znaleziono szczegółowych instrukcji dla Claude.

Cursor

1. Otwórz ustawienia Cursor.
2. Przejdź do Features > MCP Servers.
3. Kliknij “+ Add new global MCP server”.
4. Wklej poniższy JSON w panelu konfiguracji:

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

5. Zapisz ustawienia i zrestartuj Cursor, jeśli to konieczne.

Uwaga: Zabezpiecz swoje klucze API za pomocą zmiennych środowiskowych, jak w polu env.

Cline

Nie znaleziono szczegółowych instrukcji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Klucze API powinny być przekazywane bezpiecznie poprzez zmienne środowiskowe. Przykład dla Cursor:

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

Jak używać tego MCP we flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić "firecrawl-mcp" oraz adres URL na nazwę i adres swojego serwera MCP.

Przegląd

| Wsparcie dla roots | ⛔ (Nie wspomniano) |

Na podstawie powyższego, Firecrawl MCP Server wypada bardzo dobrze pod względem funkcjonalności narzędzi i jasności konfiguracji, ale brakuje mu jawnej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów, roots i sampling. Duża społeczność (gwiazdki/forki) i otwarta licencja MIT to mocne atuty. Ogólnie to dobrze wspierany serwer MCP do web scrapingu, choć dla szerszych odbiorców deweloperskich przydałaby się lepsza dokumentacja zaawansowanych funkcji MCP.

Nasza opinia

Firecrawl MCP Server dostarcza solidny zestaw narzędzi i łatwą konfigurację do integracji potężnego web scrapingu z workflow LLM. Więcej dokumentacji nt. promptów, zasobów i zaawansowanych funkcji MCP zwiększyłoby jego użyteczność dla szerszego grona deweloperów.

Ocena MCP