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# Kit de desarrollo de agentes (ADK)

> Integra Firecrawl con el ADK de Google mediante MCP para flujos de trabajo avanzados de agentes

Integra Firecrawl con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google para crear agentes de IA potentes con capacidades de web scraping mediante el Model Context Protocol (MCP).

<div id="overview">
  ## Descripción general
</div>

Firecrawl ofrece un servidor MCP que se integra sin fricciones con el ADK de Google, permitiendo que tus agentes realicen scraping, crawling y extracción de datos estructurados de cualquier sitio web de manera eficiente. La integración es compatible tanto con instancias de Firecrawl en la nube como autogestionadas, con HTTP en streaming para un rendimiento óptimo.

<div id="features">
  ## Funcionalidades
</div>

* web scraping, rastreo y descubrimiento de contenido eficientes en cualquier sitio
* Búsqueda avanzada y extracción inteligente de contenido
* Investigación profunda
* Despliegue flexible (en la nube o autogestionado)
* Optimizado para entornos web modernos con soporte HTTP por streaming

<div id="prerequisites">
  ## Requisitos previos
</div>

* Obtén una clave de API para Firecrawl en [firecrawl.dev](https://firecrawl.dev)
* Instala el Google SDK

<div id="setup">
  ## Configuración
</div>

<CodeGroup>
  ```python Remote MCP Server theme={null}
  from google.adk.agents.llm_agent import Agent
  from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams
  from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

  FIRECRAWL_API_KEY = "YOUR-API-KEY"

  root_agent = Agent(
      model="gemini-2.5-pro",
      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=StreamableHTTPServerParams(
                  url=f"https://mcp.firecrawl.dev/{FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
              ),
          )
      ],
  )
  ```

  ```python Local MCP Server theme={null}
  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-2.5-pro',
      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",
                      ],
                      env={
                          "FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR-API-KEY",
                      }
                  ),
                  timeout=30,
              ),
          )
      ],
  )
  ```
</CodeGroup>

<div id="available-tools">
  ## Herramientas disponibles
</div>

| Herramienta                  | Nombre                         | Descripción                                                              |
| ---------------------------- | ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------ |
| Herramienta de scraping      | `firecrawl_scrape`             | Extrae contenido de una única URL con opciones avanzadas                 |
| Herramienta de mapeo         | `firecrawl_map`                | Genera el mapa de un sitio para descubrir todas las URL indexadas        |
| Herramienta de búsqueda      | `firecrawl_search`             | Busca en la web y, opcionalmente, extrae contenido de los resultados     |
| Herramienta de rastreo       | `firecrawl_crawl`              | Inicia un rastreo asíncrono con opciones avanzadas                       |
| Consultar estado del rastreo | `firecrawl_check_crawl_status` | Consulta el estado de un trabajo de rastreo                              |
| Herramienta de extracción    | `firecrawl_extract`            | Extrae información estructurada de páginas web usando capacidades de LLM |

<div id="setup">
  ## Configuración
</div>

<div id="required-configuration">
  ### Configuración requerida
</div>

**FIRECRAWL\_API\_KEY**: Tu clave de API de Firecrawl

* Obligatorio al usar la API en la nube (por defecto)
* Opcional al usar una instancia autogestionada con FIRECRAWL\_API\_URL

<div id="optional-configuration">
  ### Configuración opcional
</div>

**URL de la API de Firecrawl (para instancias autogestionadas)**:

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

<div id="example-web-research-agent">
  ## Ejemplo: agente de investigación web
</div>

```python theme={null}
from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

FIRECRAWL_API_KEY = "YOUR-API-KEY"

# Crear un agente de investigación
research_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="research_agent",
    description='Un agente de IA que investiga temas mediante scraping y análisis de contenido web',
    instruction='''Eres un asistente de investigación. Cuando recibas un tema o pregunta:
    1. Usa la herramienta de búsqueda para encontrar sitios web relevantes
    2. Haz scraping de las páginas más relevantes para obtener información detallada
    3. Extrae datos estructurados cuando sea necesario
    4. Proporciona respuestas completas y bien fundamentadas''',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url=f"https://mcp.firecrawl.dev/{FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
            ),
        )
    ],
)

# Usar el agente
response = research_agent.run("¿Cuáles son las últimas características de Python 3.13?")
print(response)
```

<div id="best-practices">
  ## Mejores prácticas
</div>

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.

***

<div id="related-resources">
  ## Recursos relacionados
</div>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Guía completa para crear agentes de IA con Google Agent Development Kit (ADK) y Firecrawl" href="https://www.firecrawl.dev/blog/google-adk-multi-agent-tutorial">
    Aprende a crear potentes sistemas de IA multiagente usando el kit ADK de Google junto con Firecrawl para scraping web.
  </Card>

  <Card title="Documentación del servidor MCP" href="https://docs.firecrawl.dev/mcp-server">
    Obtén más información sobre la integración y las capacidades del servidor Model Context Protocol (MCP) de Firecrawl.
  </Card>

  <Card title="Documentación oficial de Google ADK" href="https://google.github.io/adk-docs/">
    Explora la documentación oficial de Google Agent Development Kit para guías completas y referencias de API.
  </Card>
</CardGroup>