Offizieller Firecrawl MCP-Server - Fügt Cursor, Claude und allen anderen LLM-Clients leistungsstarkes Web-Scraping hinzu.
Übersicht
Firecrawl MCP Server
Eine Implementierung eines Model Context Protocol (MCP) Servers, der mit Firecrawl für Web-Scraping-Funktionen integriert ist.
Großer Dank an @vrknetha, @knacklabs für die ursprüngliche Implementierung!
Was ist der Firecrawl MCP Server?
Der Firecrawl MCP Server ist ein leistungsstarkes Tool, das für Web-Scraping, Crawling und Datenextraktion entwickelt wurde. Es nutzt das Model Context Protocol, um eine nahtlose Integration mit verschiedenen Anwendungen zu ermöglichen, sodass Benutzer Webdaten effizient sammeln und analysieren können. Mit seinen robusten Funktionen richtet es sich sowohl an Entwickler als auch an Forscher, die die Datensammlung aus dem Web automatisieren möchten.
Funktionen
- Web-Scraping, Crawling und Entdeckung: Effizientes Sammeln von Daten von Websites.
- Suche und Inhaltsextraktion: Relevante Informationen aus verschiedenen Quellen finden und extrahieren.
- Tiefenforschung und Batch-Scraping: Umfassende Forschung durchführen und mehrere Seiten gleichzeitig scrapen.
- Automatische Wiederholungen und Ratenbegrenzung: Zuverlässige Datensammlung mit integriertem Fehlerhandling sicherstellen.
- Cloud- und Selbsthosting-Unterstützung: Flexibilität, um in Cloud- oder selbstgehosteten Umgebungen zu arbeiten.
- SSE-Unterstützung: Server-Sent Events für Echtzeit-Datenstreaming nutzen.
Experimentiere mit unserem MCP Server im Playground von MCP.so oder auf Klavis AI.
So installieren Sie den Firecrawl MCP Server
Ausführen mit npx
env FIRECRAWL_API_KEY=fc-YOUR_API_KEY npx -y firecrawl-mcp
Manuelle Installation
npm install -g firecrawl-mcp
Ausführen auf Cursor
Für Cursor-Version 0.45.6+ folgen Sie dem Cursor MCP Server Konfigurationshandbuch für detaillierte Anweisungen.
- Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen
- Gehen Sie zu Funktionen > MCP-Server
- Klicken Sie auf "+ Neuen globalen MCP-Server hinzufügen"
- Geben Sie den Konfigurationscode wie angegeben ein.
Ausführen auf Windsurf
Fügen Sie die folgende Konfiguration zu Ihrer ./codeium/windsurf/model_config.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"mcp-server-firecrawl": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
Preise
Der Firecrawl MCP Server bietet verschiedene Preiskategorien basierend auf Nutzung und Funktionen. Für detaillierte Preisinformationen besuchen Sie bitte die Firecrawl Preisseite.
Nützliche Tipps
- API-Schlüsselverwaltung: Halten Sie Ihren Firecrawl API-Schlüssel immer sicher und setzen Sie ihn nicht in öffentlichen Repositories ein.
- Ratenlimits: Achten Sie auf die von der Firecrawl API auferlegten Ratenlimits, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden.
- Batch-Verarbeitung: Nutzen Sie Batch-Scraping für Effizienz beim Umgang mit mehreren URLs.
- Fehlerbehandlung: Implementieren Sie eine robuste Fehlerbehandlung in Ihren Skripten, um Wiederholungen und Fehler elegant zu verwalten.
Häufig gestellte Fragen
Wofür wird der Firecrawl MCP Server verwendet?
Der Firecrawl MCP Server wird hauptsächlich für Web-Scraping verwendet, sodass Benutzer Daten effizient von Websites extrahieren können.
Wie erhalte ich meinen Firecrawl API-Schlüssel?
Sie können ein Konto auf der Firecrawl-Website erstellen, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten.
Kann ich den Firecrawl MCP Server lokal ausführen?
Ja, der Firecrawl MCP Server kann lokal oder in einer Cloud-Umgebung ausgeführt werden, je nach Ihren Bedürfnissen.
Welche Programmiersprachen kann ich mit dem Firecrawl MCP Server verwenden?
Der Firecrawl MCP Server kann mit jeder Programmiersprache integriert werden, die HTTP-Anfragen unterstützt, was ihn vielseitig für verschiedene Anwendungen macht.
Gibt es Unterstützung bei der Fehlersuche?
Ja, Firecrawl bietet Dokumentation und Community-Support zur Fehlersuche bei häufigen Problemen. Sie können auch das Support-Team um Hilfe bitten.
Detail
Serverkonfiguration
{
"mcpServers": {
"firecrawl-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"firecrawl-mcp"
],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "fc-af1b3ac1a0c2402485402fd0e34da158"
}
}
}
}