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Firecrawlの検索APIを使うと、ウェブ検索を実行し、必要に応じて同一オペレーション内で検索結果をスクレイピングできます。
  • 出力フォーマット（markdown、html、links、screenshot）を選択
  • 位置情報などのパラメータを指定してウェブを検索
  • 検索結果からコンテンツを任意で取得（各種フォーマット対応）
  • 取得件数の制御やタイムアウトの設定が可能
詳細は、Search Endpoint API Referenceを参照してください。

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Firecrawl で検索を行う

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/search エンドポイント

ウェブ検索を実行し、必要に応じて結果からコンテンツを取得します。

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インストール

# pip install firecrawl-py

from firecrawl import Firecrawl

firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")

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基本的な使い方

from firecrawl import Firecrawl

firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")

results = firecrawl.search(
    query="Firecrawl",
    limit=3,
)
print(results)

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レスポンス

SDKはデータオブジェクトを直接返します。cURLはペイロード全体を返します。
JSON
{
  "success": true,
  "data": {
    "web": [
      {
        "url": "https://www.firecrawl.dev/",
        "title": "Firecrawl - AI向けWebデータAPI",
        "description": "AI向けのウェブクローリング、スクレイピング、検索API。大規模運用に対応。Firecrawlはインターネット全体をAIエージェントやビルダーに提供します。",
        "position": 1
      },
      {
        "url": "https://github.com/mendableai/firecrawl",
        "title": "mendableai/firecrawl: サイト全体をLLM対応に変換する ... - GitHub",
        "description": "FirecrawlはURLを受け取り、クロールして、クリーンなMarkdownまたは構造化データに変換するAPIサービスです。",
        "position": 2
      },
      ...
    ],
    "images": [
      {
        "title": "クイックスタート | Firecrawl",
        "imageUrl": "https://mintlify.s3.us-west-1.amazonaws.com/firecrawl/logo/logo.png",
        "imageWidth": 5814,
        "imageHeight": 1200,
        "url": "https://docs.firecrawl.dev/",
        "position": 1
      },
      ...
    ],
    "news": [
      {
        "title": "Y CombinatorのスタートアップFirecrawl、従業員としてAIエージェント3名を採用するために100万ドルの予算を用意",
        "url": "https://techcrunch.com/2025/05/17/y-combinator-startup-firecrawl-is-ready-to-pay-1m-to-hire-three-ai-agents-as-employees/",
        "snippet": "現在、YCの求人ボードに「AIエージェントのみ」を対象とした新規求人を3件掲載し、実現のために合計100万ドルの予算を確保しています。",
        "date": "3か月前"
        "position": 1
      },
      ...
    ]
  }
}

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検索結果の種類

通常のウェブ結果に加え、Search は sources パラメータで以下の特化タイプを指定できます:
  • web: 標準的なウェブ結果（デフォルト）
  • news: ニュース特化の結果
  • images: 画像検索の結果

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検索カテゴリ

categories パラメータを使って、特定のカテゴリで検索結果を絞り込みます:
  • github: GitHub のリポジトリ、コード、Issue、ドキュメントを検索
  • research: 学術・研究サイト（arXiv、Nature、IEEE、PubMed など）を検索
  • pdf: PDF を検索
GitHub のリポジトリ内を対象に絞り込んで検索します：
cURL
curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "web scraping python",
    "categories": ["github"],
    "limit": 10
  }'
学術・研究系のウェブサイトを検索します:
cURL
curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "機械学習 トランスフォーマー",
    "categories": ["研究"],
    "limit": 10
  }'
1回の検索で複数のカテゴリを組み合わせる：
cURL
curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "ニューラルネットワーク",
    "categories": ["github", "research"],
    "limit": 15
  }'

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カテゴリのレスポンス形式

各検索結果には、出所を示す category フィールドが含まれます。 
{
  "success": true,
  "data": {
    "web": [
      {
        "url": "https://github.com/example/neural-network",
        "title": "ニューラルネットワーク実装",
        "description": "PyTorch によるニューラルネットワークの実装",
        "category": "github"
      },
      {
        "url": "https://arxiv.org/abs/2024.12345",
        "title": "ニューラルネットワークアーキテクチャの進展",
        "description": "ニューラルネットワークの改良に関する研究論文"
        "category": "research"
      }
    ]
  }
}
例：
cURL
curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "openai",
    "sources": ["news"],
    "limit": 5
  }'
cURL
curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "jupiter",
    "sources": ["images"],
    "limit": 8
  }'

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サイズフィルタ付きHD画像検索

高解像度の画像を見つけるには、Google画像検索の演算子を使います：
cURL
curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "sunset imagesize:1920x1080",
    "sources": ["images"],
    "limit": 5
  }'
cURL
curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "mountain wallpaper larger:2560x1440",
    "sources": ["images"],
    "limit": 8
  }'
一般的なHDの解像度:
  • imagesize:1920x1080 - フルHD（1080p）
  • imagesize:2560x1440 - QHD（1440p）
  • imagesize:3840x2160 - 4K UHD
  • larger:1920x1080 - HD以上
  • larger:2560x1440 - QHD以上

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コンテンツのスクレイピング付き検索

1回の操作で検索し、検索結果からコンテンツを取得します。 
from firecrawl import Firecrawl

firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR_API_KEY")

# 検索してコンテンツを取得する
results = firecrawl.search(
    "firecrawl web scraping",
    limit=3,
    scrape_options={
        "formats": ["markdown", "links"]
    }
)
この /search エンドポイントは、scrapeOptions パラメータ経由で /scrape エンドポイントのすべてのオプションに対応しています。

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スクレイプ済みコンテンツを含むレスポンス

{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "title": "Firecrawl - 究極のWebスクレイピングAPI",
      "description": "Firecrawl は、あらゆるウェブサイトを AI や分析向けのクリーンで構造化されたデータに変換する強力なWebスクレイピングAPIです。",
      "url": "https://firecrawl.dev/",
      "markdown": "# Firecrawl\n\n究極のWebスクレイピングAPI\n\n## あらゆるウェブサイトをクリーンで構造化されたデータに変換\n\nFirecrawl は、AIアプリケーション、市場調査、コンテンツ集約などに向けて、ウェブサイトからデータを手軽に抽出できます...",
      "links": [
        "https://firecrawl.dev/pricing",
        "https://firecrawl.dev/docs",
        "https://firecrawl.dev/guides"
      ],
      "metadata": {
        "title": "Firecrawl - 究極のWebスクレイピングAPI",
        "description": "Firecrawl は、あらゆるウェブサイトを AI や分析向けのクリーンで構造化されたデータに変換する強力なWebスクレイピングAPIです。"
        "sourceURL": "https://firecrawl.dev/",
        "statusCode": 200
      }
    }
  ]
}

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高度な検索オプション

Firecrawlの検索APIは、検索をカスタマイズできる各種パラメータに対応しています。

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場所のカスタマイズ

from firecrawl import Firecrawl

firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR_API_KEY")

# ロケーション（ドイツ）を指定して検索
search_result = firecrawl.search(
    "web scraping tools",
    limit=5,
    location="Germany"
)

# 結果を処理
for result in search_result.data:
    print(f"タイトル: {result['title']}")
    print(f"URL: {result['url']}")
tbs パラメータを使って、結果を期間でフィルタします: 
from firecrawl import Firecrawl

firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")

results = firecrawl.search(
    query="firecrawl",
    limit=5,
    tbs="qdr:d",
)
print(len(results.get('web', [])))
一般的な tbs の値:
  • qdr:h - 過去1時間
  • qdr:d - 過去24時間
  • qdr:w - 過去1週間
  • qdr:m - 過去1か月
  • qdr:y - 過去1年
より細かく絞り込みたい場合は、カスタム日付範囲フォーマットで日付範囲を指定できます: 
from firecrawl import Firecrawl

# APIキーでクライアントを初期化
firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR_API_KEY")

# 2024年12月の結果を検索
search_result = firecrawl.search(
    "firecrawl updates",
    limit=10,
    tbs="cdr:1,cd_min:12/1/2024,cd_max:12/31/2024"
)

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カスタムタイムアウト

検索処理のタイムアウトを任意に設定します: 
from firecrawl import FirecrawlApp

# APIキーでクライアントを初期化
app = FirecrawlApp(api_key="fc-YOUR_API_KEY")

# タイムアウトを30秒に設定
search_result = app.search(
    "complex search query",
    limit=10,
    timeout=30000  # ミリ秒単位で30秒
)

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コストへの影響

検索結果をスクレイプしない場合（スクレイプオプションを指定しない場合）、コストは検索結果10件ごとに2クレジットです。スクレイピングを有効にした場合、標準のスクレイピングコスト以外に、各検索結果の基本的なスクレイプについて追加料金は発生しません。 ただし、次のコスト要因に注意してください:
  • PDF解析: PDFページ1枚あたり1クレジット（複数ページのPDFではコストが大幅に増加する可能性があります）
  • ステルスプロキシモード: 検索結果1件あたり+4クレジットの追加
  • JSONモード: 検索結果1件あたり+4クレジットの追加
コストを抑えるには:
  • PDFコンテンツが不要な場合は parsers: [] を設定する
  • 可能であれば "stealth" の代わりに proxy: "basic" を使用する
  • limit パラメータで検索結果の件数を制限する

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高度なスクレイピングオプション

スクレイピングオプションの詳細は、Scrape 機能のドキュメントを参照してください。FIRE-1（エージェント）と changeTracking 機能を除き、この Search エンドポイントでサポートされています。