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开发者可使用 Firecrawl 的 MCP 服务器,将网页抓取功能接入 Claude Desktop、Cursor 等 AI 编码助手。

从模板开始

几分钟内上手 MCP。 按照我们的安装指南将 Firecrawl 集成到 Claude Desktop 或 Cursor。

工作原理

将 Firecrawl 直接集成到你的 AI 编码工作流中。通过模型上下文协议(MCP),在不离开开发环境的情况下查阅文档、获取 API 规范并访问网页数据。

开发者为何选择 Firecrawl MCP

构建更智能的 AI 助手

为你的 AI 提供对文档、API 和网页资源的实时访问。通过为助手提供最新数据,减少过时内容和幻觉。

无需任何基础设施

无需管理服务器,也无需维护爬虫。只需一次配置,你的 AI 助手即可通过模型上下文协议(MCP)即时访问网站。

客户案例

常见问题

目前,Claude Desktop 和 Cursor 原生支持 MCP。更多 AI 助手正陆续增添支持。你也可以使用 MCP SDK 构建自定义集成。
VS Code 和其他 IDE 可通过社区扩展或终端集成使用 MCP。原生支持因 IDE 而异。请查看我们的 GitHub 仓库获取各 IDE 的设置指南。
MCP 服务器会自动将响应缓存 15 分钟。你可以在 MCP 服务器设置中配置缓存时长,或实现自定义缓存逻辑。
MCP 请求遵循你所使用方案的 Firecrawl API 标准速率限制。建议将相关请求批量处理,并为常用文档启用缓存。
按照我们的设置指南配置 MCP。你需要将 Firecrawl API 密钥添加到 MCP 配置文件中。整个流程只需几分钟。