Agent Development Kit (ADK)

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Fonctionnalités

• Scraping, exploration et découverte de contenu web efficaces sur n’importe quel site
• Recherche avancée et extraction de contenu intelligente
• Recherche web autonome avec l’agent Firecrawl
• Interaction avec le navigateur, analyse syntaxique de fichiers et surveillance des modifications
• Déploiement flexible (cloud ou auto‑hébergé)
• Optimisé pour les environnements web modernes avec prise en charge du Streamable HTTP

• Obtenez une clé API Firecrawl sur firecrawl.dev
• Installez Google ADK avec la prise en charge de MCP : pip install "google-adk[mcp]"

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Configuration

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 assistant pratique pour le scraping de sites web avec Firecrawl',
    instruction='Aidez l’utilisateur à rechercher du contenu sur des sites 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 assistant pratique pour le scraping de sites web avec Firecrawl',
    instruction='Aidez l’utilisateur à rechercher du contenu sur des sites 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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Outils disponibles

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Authentification

• Facultative avec l’API cloud (par défaut) : sans clé, l’extraction et la recherche fonctionnent en mode sans clé, dans les limites de l’offre gratuite ; les autres outils et des limites plus élevées nécessitent une clé
• Facultative lors de l’utilisation d’une instance auto-hébergée avec FIRECRAWL_API_URL

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Configuration optionnelle

• FIRECRAWL_API_URL : Point de terminaison de l’API personnalisé
• Exemple : https://firecrawl.your-domain.com
• Si non renseigné, l’API cloud sera utilisée

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Exemple : Agent de recherche sur le 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"]

# Créer un agent de recherche
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}"},
            ),
        )
    ],
)

# Exécuter l'agent et afficher ses réponses
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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Bonnes pratiques

1. Utiliser le bon outil pour la tâche :
   • firecrawl_search lorsque vous devez d’abord trouver les pages pertinentes
   • firecrawl_scrape pour une seule page
   • firecrawl_crawl pour découvrir et faire du scraping de sites entiers
   • des appels répétés à firecrawl_scrape lorsque vous disposez déjà d’une courte liste d’URL connues
2. Surveiller votre consommation : utilisez votre tableau de bord Firecrawl et les réponses de l’API pour suivre votre consommation de crédits.
3. Gérer les erreurs proprement : faites remonter les erreurs MCP/API à l’utilisateur et ne réessayez que lorsque votre workflow d’agent peut le faire en toute sécurité.
4. Optimiser les performances : utilisez firecrawl_map avant de faire du scraping lorsque l’agent doit découvrir des URL pertinentes.