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Intégrez Firecrawl au Vercel AI SDK pour créer des applications d’IA alimentées par des données web.

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Configuration

npm install ai @ai-sdk/openai @mendable/firecrawl-js
Créer un fichier .env : 
FIRECRAWL_API_KEY=votre_clé_firecrawl
OPENAI_API_KEY=votre_clé_openai
Remarque : Si vous utilisez Node < 20, installez dotenv et ajoutez import 'dotenv/config' à votre code.

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Scraper + génération de texte

Cet exemple montre un workflow simple : extraire un site web et générer du texte à l’aide du 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('Longueur du contenu extrait :', scrapeResult.markdown?.length);

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

console.log('Résumé :', text);

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Scrape + Diffusion en continu de texte

Cet exemple montre comment diffuser en continu les réponses de l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur. 
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('Longueur du contenu récupéré :', scrapeResult.markdown?.length);

const { textStream } = await streamText({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    prompt: `Analysez cette entreprise et listez les produits clés : ${scrapeResult.markdown}`
});

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

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Appels d’outils

Cet exemple montre comment utiliser la fonctionnalité d’appel d’outils du SDK Vercel AI pour laisser le modèle décider quand lancer le scraping de sites web. 
import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { generateText, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

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

const scrapeWebsiteTool = tool({
    description: 'Scraper le contenu de n'importe quelle URL de site web',
    inputSchema: z.object({
        url: z.string().url().describe('L'URL à scraper')
    }),
    execute: async ({ url }) => {
        console.log('Scraping :', url);
        const result = await firecrawl.scrape(url, {
            formats: ['markdown']
        });
        console.log('Aperçu du contenu scrapé :', result.markdown?.slice(0, 200) + '...');
        return { content: result.markdown };
    }
});

console.log('Génération de texte avec l'IA...');

const { text, toolCalls } = await generateText({
    model: openai('gpt-5-nano'),
    prompt: 'Qu'est-ce que Firecrawl ? Visitez firecrawl.dev et parlez-moi de ce service.',
    tools: {
        scrapeWebsite: scrapeWebsiteTool
    },
});

console.log('Appels d'outils :', toolCalls);
// Poursuivre la conversation OU utiliser le texte pour autre chose

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Extraction de données structurées

Cet exemple montre comment extraire des données structurées à l’aide de la fonction de sortie structurée du SDK Vercel AI. 
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('Longueur du contenu scrapé :', 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: `Extraire les informations de l'entreprise à partir de ce contenu web : ${scrapeResult.markdown}`
});

console.log('Informations de l\'entreprise extraites :', object);
Pour plus d’exemples, consultez la documentation du SDK Vercel AI.