メインコンテンツへスキップ
開発者は Firecrawl の Model Context Protocol (MCP) サーバーを使って、Claude Desktop、Cursor などの AI コーディングアシスタントにウェブスクレイピング機能を組み込みます。

​
テンプレートから始める

MCP Server Firecrawl

公式 MCP サーバー — Claude Desktop と Cursor にウェブスクレイピングを追加

Open Lovable

あらゆるウェブサイトから即座にフル機能のアプリを構築
数分で MCP を始めましょう。 セットアップガイドに従って、Firecrawl を Claude Desktop や Cursor に統合してください。

​
仕組み

Model Context Protocol を通じて、Firecrawl を AI コーディングのワークフローに直接統合できます。設定が完了すると、AI アシスタントはユーザーに代わって呼び出せる一連のウェブスクレイピングツールを利用できるようになります。
Toolできること
Scrape単一の URL からコンテンツまたは構造化データを抽出
Batch Scrape複数の既知の URL からコンテンツを並列に抽出
Mapウェブサイト上でインデックスされた URL をすべて検出
Crawlサイト内の特定セクションをたどり、各ページからコンテンツを抽出
Searchウェブを検索し、必要に応じて検索結果からコンテンツを抽出
アシスタントは適切なツールを自動的に選択します。たとえば、「Next.js のドキュメントを読んで」と依頼すればスクレイプを実行し、「example.com のブログ記事をすべて見つけて」と依頼すれば、まず Map を実行し、その後 Batch Scrape を行います。

​
なぜ開発者は Firecrawl MCP を選ぶのか

​
より賢いAIアシスタントを構築

AIにドキュメント、API、ウェブリソースへのリアルタイムアクセスを付与しましょう。最新のデータを取り込むことで、情報の陳腐化やハルシネーションを抑制できます。

​
インフラは一切不要

サーバー管理もクローラーの保守も不要です。ひとたび設定すれば、Model Context Protocol を通じてAIアシスタントが即座にウェブサイトへアクセスできます。

​
顧客事例

BotpressBotpress が Firecrawl を活用してナレッジベースの構築を効率化し、開発者体験を向上させた事例をご覧ください。

Answer HQAnswer HQ が Firecrawl を用いて、企業のウェブサイトデータの取り込みを支援し、賢いサポートアシスタントを構築した事例をご覧ください。

​
よくある質問

現在、Claude Desktop と Cursor がネイティブに Model Context Protocol (MCP) をサポートしています。対応アシスタントは継続的に増えています。MCP SDK を使って独自の統合を構築することも可能です。
VS Code や他の IDE では、コミュニティ製の拡張機能やターミナル連携を通じて MCP を利用できます。ネイティブ対応は IDE ごとに異なります。IDE別のセットアップ手順は GitHub リポジトリ をご確認ください。
MCP サーバーは応答を自動的に 15 分間キャッシュします。MCP サーバーの設定でキャッシュ期間を変更するか、独自のキャッシュロジックを実装できます。
MCP リクエストには標準の Firecrawl API のレート制限が適用されます。関連リクエストはバッチ化し、よく参照するドキュメントにはキャッシュの使用を推奨します。
セットアップガイド に従って MCP を設定してください。MCP の構成ファイルに Firecrawl API キーを追加する必要があります。作業は数分で完了します。