Kit de desarrollo de agentes (ADK)

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Funcionalidades

• web scraping, rastreo y descubrimiento de contenido eficientes en cualquier sitio
• Búsqueda avanzada y extracción inteligente de contenido
• Investigación web autónoma con el agente de Firecrawl
• Interacción con el navegador, análisis sintáctico de archivos y monitorización de cambios
• Despliegue flexible (en la nube o autogestionado)
• Optimizado para entornos web modernos con soporte Streamable HTTP

• Obtén una clave de API para Firecrawl en firecrawl.dev
• Instala Google ADK con soporte para MCP: pip install "google-adk[mcp]"

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Configuración

import os

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

FIRECRAWL_API_KEY = os.environ["FIRECRAWL_API_KEY"]

root_agent = Agent(
    model="gemini-3.8-flash",
    name="firecrawl_agent",
    description='Un asistente útil para extraer contenido de sitios web con Firecrawl',
    instruction='Ayuda al usuario a buscar contenido en sitios web',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
                url="https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp",
                headers={"Authorization": f"Bearer {FIRECRAWL_API_KEY}"},
            ),
        )
    ],
)

import os

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset
from mcp import StdioServerParameters

root_agent = Agent(
    model='gemini-3.8-flash',
    name='firecrawl_agent',
    description='Un asistente útil para extraer contenido de sitios web con Firecrawl',
    instruction='Ayuda al usuario a buscar contenido en sitios web',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StdioConnectionParams(
                server_params = StdioServerParameters(
                    command='npx',
                    args=[
                        "-y",
                        "firecrawl-mcp@3.33.2",
                    ],
                    env={
                        "FIRECRAWL_API_KEY": os.environ["FIRECRAWL_API_KEY"],
                    }
                ),
                timeout=30,
            ),
        )
    ],
)

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Herramientas disponibles

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Autenticación

• Opcional con la API en la nube (por defecto): si no se proporciona una clave, el scraping y la búsqueda funcionan sin clave dentro de los límites de uso gratuito; las demás herramientas y los límites más altos requieren una clave
• Opcional al usar una instancia autogestionada con FIRECRAWL_API_URL

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Configuración opcional

• FIRECRAWL_API_URL: Endpoint de API personalizado
• Ejemplo: https://firecrawl.your-domain.com
• Si no se especifica, se usará la API en la nube

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Ejemplo: agente de investigación web

import asyncio
import os

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.runners import InMemoryRunner
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

FIRECRAWL_API_KEY = os.environ["FIRECRAWL_API_KEY"]

# Crear un agente de investigación
research_agent = Agent(
    model="gemini-3.8-flash",
    name="research_agent",
    description='An AI agent that researches topics by scraping and analyzing web content',
    instruction='''You are a research assistant. When given a topic or question:
    1. Use the search tool to find relevant websites
    2. Scrape the most relevant pages for detailed information
    3. Extract structured data when needed
    4. Provide comprehensive, well-sourced answers''',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
                url="https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp",
                headers={"Authorization": f"Bearer {FIRECRAWL_API_KEY}"},
            ),
        )
    ],
)

# Ejecutar el agente e imprimir sus respuestas
async def main():
    runner = InMemoryRunner(agent=research_agent)
    await runner.run_debug("What are the latest features in Python 3.13?")
    await runner.close()

asyncio.run(main())

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Mejores prácticas

1. Usa la herramienta adecuada para cada tarea:
   • firecrawl_search cuando primero necesites encontrar páginas relevantes
   • firecrawl_scrape para páginas individuales
   • firecrawl_crawl para descubrir y extraer sitios completos
   • llamadas repetidas a firecrawl_scrape cuando ya tengas una lista corta de URL conocidas
2. Supervisa tu uso: Usa tu panel de Firecrawl y las respuestas de la API para hacer seguimiento del consumo de créditos.
3. Gestiona los errores de forma adecuada: Muestra al usuario los errores de MCP/API y reintenta solo cuando tu flujo de trabajo del agente pueda hacerlo de forma segura.
4. Optimiza el rendimiento: Usa firecrawl_map antes de hacer scraping cuando el agente necesite descubrir URL relevantes.