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Integra Firecrawl con LangChain para crear aplicaciones de IA impulsadas por datos de la web.

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Configuración

npm install @langchain/openai @mendable/firecrawl-js
Crea un archivo .env: 
FIRECRAWL_API_KEY=tu_clave_firecrawl
OPENAI_API_KEY=tu_clave_openai
Nota: Si usas Node < 20, instala dotenv y añade import 'dotenv/config' a tu código.

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Extraer + Chatear

Este ejemplo muestra un flujo de trabajo sencillo: extraer un sitio web y procesar su contenido con LangChain. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { HumanMessage } from '@langchain/core/messages';

const firecrawl = new FirecrawlApp({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });
const chat = new ChatOpenAI({
    model: 'gpt-5-nano',
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

const scrapeResult = await firecrawl.scrape('https://firecrawl.dev', {
    formats: ['markdown']
});

console.log('Longitud del contenido scrapeado:', scrapeResult.markdown?.length);

const response = await chat.invoke([
    new HumanMessage(`Resumir: ${scrapeResult.markdown}`)
]);

console.log('Resumen:', response.content);

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Cadenas

Este ejemplo muestra cómo crear una cadena de LangChain para procesar y analizar contenido rastreado. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { ChatPromptTemplate } from '@langchain/core/prompts';
import { StringOutputParser } from '@langchain/core/output_parsers';

const firecrawl = new FirecrawlApp({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });
const model = new ChatOpenAI({
    model: 'gpt-5-nano',
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

const scrapeResult = await firecrawl.scrape('https://stripe.com', {
    formats: ['markdown']
});

console.log('Longitud del contenido extraído:', scrapeResult.markdown?.length);

// Crear cadena de procesamiento
const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([
    ['system', 'Eres un experto en analizar sitios web de empresas.'],
    ['user', 'Extrae el nombre de la empresa y los productos principales de: {content}']
]);

const chain = prompt.pipe(model).pipe(new StringOutputParser());

// Ejecutar la cadena
const result = await chain.invoke({
    content: scrapeResult.markdown
});

console.log('Resultado de la cadena:', result);

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Llamado de herramientas

Este ejemplo muestra cómo usar la función de llamado de herramientas de LangChain para permitir que el modelo decida cuándo hacer scraping de sitios web. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { DynamicStructuredTool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const firecrawl = new FirecrawlApp({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });

// Crear la herramienta de scraping
const scrapeWebsiteTool = new DynamicStructuredTool({
    name: 'scrape_website',
    description: 'Extrae contenido de cualquier URL de sitio web',
    schema: z.object({
        url: z.string().url().describe('La URL a extraer')
    }),
    func: async ({ url }) => {
        console.log('Extrayendo:', url);
        const result = await firecrawl.scrape(url, {
            formats: ['markdown']
        });
        console.log('Vista previa del contenido extraído:', result.markdown?.substring(0, 200) + '...');
        return result.markdown || 'No se extrajo contenido';
    }
});

const model = new ChatOpenAI({
    model: 'gpt-5-nano',
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
}).bindTools([scrapeWebsiteTool]);

const response = await model.invoke('¿Qué es Firecrawl? Visita firecrawl.dev y cuéntame sobre ello.');

console.log('Respuesta:', response.content);
console.log('Llamadas a herramientas:', response.tool_calls);

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Extracción de datos estructurados

Este ejemplo muestra cómo extraer datos estructurados usando la salida estructurada de LangChain. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { z } from 'zod';

const firecrawl = new FirecrawlApp({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });

const scrapeResult = await firecrawl.scrape('https://stripe.com', {
    formats: ['markdown']
});

console.log('Longitud del contenido scrapeado:', scrapeResult.markdown?.length);

const CompanyInfoSchema = z.object({
    name: z.string(),
    industry: z.string(),
    description: z.string(),
    products: z.array(z.string())
});

const model = new ChatOpenAI({
    model: 'gpt-5-nano',
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
}).withStructuredOutput(CompanyInfoSchema);

const companyInfo = await model.invoke([
    {
        role: 'system',
        content: 'Extrae información de la empresa del contenido del sitio web.'
    },
    {
        role: 'user',
        content: `Extrae datos: ${scrapeResult.markdown}`
    }
]);

console.log('Información de la empresa extraída:', companyInfo);
Para ver más ejemplos, consulta la documentación de LangChain.