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Integra Firecrawl con OpenAI para crear aplicaciones de IA alimentadas por datos de la web.

Configuración

npm install @mendable/firecrawl-js openai zod
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.

Rastrear + Resumir

Este ejemplo muestra un flujo de trabajo sencillo: rastrear un sitio web y resumir su contenido con un modelo de OpenAI.
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import OpenAI from 'openai';

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

// Extrae el contenido del sitio web
const scrapeResult = await firecrawl.scrape('https://firecrawl.dev', {
    formats: ['markdown']
});

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

// Resumir con el modelo de OpenAI
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5-nano',
    messages: [
        { role: 'user', content: `Resumir: ${scrapeResult.markdown}` }
    ]
});

console.log('Resumen:', completion.choices[0]?.message.content);

Llamadas a funciones

Este ejemplo muestra cómo usar la función de llamadas a funciones de OpenAI para permitir que el modelo decida cuándo extraer datos de sitios web según las solicitudes del usuario.
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import OpenAI from 'openai';
import { z } from 'zod';

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

const ScrapeArgsSchema = z.object({
    url: z.string().describe('La URL del sitio web a scrapear')
});

const tools = [{
    type: 'function' as const,
    function: {
        name: 'scrape_website',
        description: 'Scrapear contenido de cualquier URL de sitio web',
        parameters: z.toJSONSchema(ScrapeArgsSchema)
    }
}];

const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5-nano',
    messages: [{
        role: 'user',
        content: '¿Qué es Firecrawl? Visita firecrawl.dev y cuéntame sobre él.'
    }],
    tools
});

const message = response.choices[0]?.message;

if (message?.tool_calls && message.tool_calls.length > 0) {
    for (const toolCall of message.tool_calls) {
        if (toolCall.type === 'function') {
            console.log('Herramienta llamada:', toolCall.function.name);

            const args = ScrapeArgsSchema.parse(JSON.parse(toolCall.function.arguments));
            const result = await firecrawl.scrape(args.url, {
                formats: ['markdown'] // Otros formatos: html, links, etc.
            });
            console.log('Contenido scrapeado:', result.markdown?.substring(0, 200) + '...');

            // Enviar el contenido scrapeado de vuelta al modelo para la respuesta final
            const finalResponse = await openai.chat.completions.create({
                model: 'gpt-5-nano',
                messages: [
                    {
                        role: 'user',
                        content: '¿Qué es Firecrawl? Visita firecrawl.dev y cuéntame sobre él.'
                    },
                    message,
                    {
                        role: 'tool',
                        tool_call_id: toolCall.id,
                        content: result.markdown || 'No se scrapeó contenido'
                    }
                ],
                tools
            });

            console.log('Respuesta final:', finalResponse.choices[0]?.message?.content);
        }
    }
} else {
    console.log('Respuesta directa:', message?.content);
}

Extracción de datos estructurados

Este ejemplo muestra cómo usar modelos de OpenAI con salidas estructuradas para extraer datos específicos de contenido extraído.
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import OpenAI from 'openai';
import { z } from 'zod';

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

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

const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5-nano',
    messages: [
        {
            role: 'system',
            content: 'Extrae información de la empresa del contenido del sitio web.'
        },
        {
            role: 'user',
            content: `Extrae datos: ${scrapeResult.markdown}`
        }
    ],
    response_format: {
        type: 'json_schema',
        json_schema: {
            name: 'company_info',
            schema: z.toJSONSchema(CompanyInfoSchema),
            strict: true
        }
    }
});

const content = response.choices[0]?.message?.content;
const companyInfo = content ? CompanyInfoSchema.parse(JSON.parse(content)) : null;
console.log('Información de la empresa validada:', companyInfo);

Búsqueda + Análisis

Este ejemplo combina las capacidades de búsqueda de Firecrawl con el análisis de modelos de OpenAI para encontrar y resumir información de múltiples fuentes.
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import OpenAI from 'openai';

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

// Buscar información relevante
const searchResult = await firecrawl.search('Next.js 16 new features', {
    limit: 3,
    sources: [{ type: 'web' }], // Otras fuentes: { type: 'news' }, { type: 'images' }
    scrapeOptions: { formats: ['markdown'] }
});

console.log('Resultados de búsqueda:', searchResult.web?.length, 'páginas encontradas');

// Analizar y resumir las características clave
const analysis = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5-nano',
    messages: [{
        role: 'user',
        content: `Resumir las características clave: ${JSON.stringify(searchResult)}`
    }]
});

console.log('Análisis:', analysis.choices[0]?.message?.content);

API de Responses con MCP

Este ejemplo muestra cómo usar la API Responses de OpenAI con Firecrawl configurado como un servidor MCP (Model Context Protocol).
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const response = await openai.responses.create({
    model: 'gpt-5-nano',
    tools: [
        {
            type: 'mcp',
            server_label: 'firecrawl',
            server_description: 'Un servidor MCP de búsqueda y scraping web para hacer scraping y extraer contenido de sitios web.',
            server_url: `https://mcp.firecrawl.dev/${process.env.FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp`,
            require_approval: 'never'
        }
    ],
    input: 'Encuentra las principales noticias en Hacker News y la última publicación del blog de OpenAI y resúmelas en formato de viñetas'
});

console.log('Response:', JSON.stringify(response.output, null, 2));
Para más ejemplos, consulta la documentación de OpenAI.