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Integra Firecrawl con Vercel AI SDK para crear aplicaciones de IA basadas en datos web.

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Configuración

npm install ai @ai-sdk/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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Rastrear + Generar texto

Este ejemplo muestra un flujo de trabajo sencillo: rastrear un sitio web y generar texto con el Vercel AI SDK. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { generateText } from 'ai';

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

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

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

const { text } = await generateText({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    prompt: `Resumir: ${scrapeResult.markdown}`
});

console.log('Resumen:', text);

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Extraer + transmitir texto

Este ejemplo muestra cómo transmitir respuestas de la IA para mejorar la experiencia del usuario. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText } from 'ai';

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 { textStream } = await streamText({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    prompt: `Analiza esta empresa y enumera los productos clave: ${scrapeResult.markdown}`
});

for await (const chunk of textStream) {
    process.stdout.write(chunk);
}

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Llamadas a herramientas

Este ejemplo muestra cómo usar la función de llamadas a herramientas del Vercel AI SDK para permitir que el modelo decida cuándo rastrear sitios web. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { generateText, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

console.log('Inicializando Firecrawl...');
const firecrawl = new FirecrawlApp({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });

const scrapeWebsiteTool = tool({
    description: 'Extraer contenido de cualquier URL de sitio web',
    inputSchema: z.object({
        url: z.string().url().describe('La URL a extraer')
    }),
    execute: async ({ url }) => {
        console.log('Extrayendo:', url);
        const result = await firecrawl.scrape(url, {
            formats: ['markdown']
        });
        console.log('Vista previa del contenido extraído:', result.markdown?.slice(0, 200) + '...');
        return { content: result.markdown };
    }
});

console.log('Generando texto con IA...');

const { text, toolCalls } = await generateText({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    prompt: '¿Qué es Firecrawl? Visita firecrawl.dev y cuéntame al respecto.',
    tools: {
        scrapeWebsite: scrapeWebsiteTool
    },
});

console.log('Llamadas a herramientas:', toolCalls);
// Continuar la conversación O usar el texto para algo más

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Extracción de datos estructurados

Este ejemplo muestra cómo extraer datos estructurados usando la función de salida estructurada del Vercel AI SDK. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { generateObject } from 'ai';
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 { object } = await generateObject({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    schema: CompanyInfoSchema,
    prompt: `Extrae la información de la empresa del siguiente contenido del sitio web: ${scrapeResult.markdown}`
});

console.log('Información de la empresa extraída:', object);
Para más ejemplos, consulta la documentación del SDK de Vercel AI.