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開発者は Firecrawl の Model Context Protocol(MCP)サーバーを使って、Claude Desktop、Cursor などの AI コーディングアシスタントにウェブスクレイピング機能を組み込みます。

テンプレートから始める

数分で MCP を始めましょう。 セットアップガイドに従って、Firecrawl を Claude Desktop や Cursor に統合してください。

仕組み

Firecrawl を AI コーディングワークフローに直接統合しましょう。Model Context Protocol を介して、開発環境から離れずにドキュメントの調査、API 仕様の取得、ウェブデータへのアクセスが可能です。

なぜ開発者は Firecrawl MCP を選ぶのか

より賢いAIアシスタントを構築

AIにドキュメント、API、ウェブリソースへのリアルタイムアクセスを付与しましょう。最新のデータを取り込むことで、情報の陳腐化やハルシネーションを抑制できます。

インフラは一切不要

サーバー管理もクローラーの保守も不要です。ひとたび設定すれば、Model Context Protocol を通じてAIアシスタントが即座にウェブサイトへアクセスできます。

顧客事例

よくある質問

現在、Claude Desktop と Cursor がネイティブに Model Context Protocol(MCP)をサポートしています。対応アシスタントは継続的に増えています。MCP SDK を使って独自の統合を構築することも可能です。
VS Code や他の IDE では、コミュニティ製の拡張機能やターミナル連携を通じて MCP を利用できます。ネイティブ対応は IDE ごとに異なります。IDE別のセットアップ手順は GitHub リポジトリ をご確認ください。
MCP サーバーは応答を自動的に 15 分間キャッシュします。MCP サーバーの設定でキャッシュ期間を変更するか、独自のキャッシュロジックを実装できます。
MCP リクエストには標準の Firecrawl API のレート制限が適用されます。関連リクエストはバッチ化し、よく参照するドキュメントにはキャッシュの使用を推奨します。
セットアップガイド に従って MCP を設定してください。MCP の構成ファイルに Firecrawl API キーを追加する必要があります。作業は数分で完了します。