> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.firecrawl.dev/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Firecrawl + n8n
> 了解如何将 Firecrawl 与 n8n 配合使用，实现网页抓取自动化的完整分步指南。
## Firecrawl 与 n8n 入门
网页采集自动化已成为现代企业的刚需。无论你要监控竞品价格、汇聚内容、获取潜在客户，还是用实时数据驱动 AI 应用，Firecrawl 搭配 n8n 都能在无需编程知识的前提下提供强大的解决方案。
**什么是 n8n？**
n8n 是一个开源的工作流自动化平台，可将不同的工具和服务连接起来。你可以把它看作一个可视化编程环境：将节点拖拽到画布上，连接它们，创建自动化流程。借助 400+ 集成，n8n 让你无需编写代码即可构建复杂的自动化。
## 为什么将 Firecrawl 与 n8n 搭配使用？
传统的网页抓取面临诸多挑战：网站结构一变更，自定义脚本就会失效；反爬系统会拦截自动化请求；重度依赖 JavaScript 的网站无法正确渲染；基础设施还需要持续运维。
Firecrawl 负责处理抓取端的技术复杂性，n8n 则提供自动化框架。二者结合，让你构建可直接用于生产的工作流，能够：
* 可靠地从任意网站提取数据
* 将抓取的数据对接到其他业务工具
* 按计划运行或由事件触发
* 从简单任务无缝扩展到复杂的数据管道
本指南将带你完成两个平台的设置，并从零开始搭建你的第一个抓取工作流。
## 步骤 1：创建你的 Firecrawl 账户
Firecrawl 为你的工作流提供网页抓取功能。现在设置你的账户并获取 API 凭据。
### 注册 Firecrawl
1. 在浏览器中访问 [firecrawl.dev](https://firecrawl.dev)
2. 点击“Get Started”或“Sign Up”按钮
3. 使用邮箱地址或 GitHub 账号创建账户
4. 按提示完成邮箱验证
### 获取 API Key
登录后，你需要一个 API key 将 Firecrawl 连接到 n8n：
1. 前往你的 Firecrawl 控制台
2. 进入 [API Keys 页面](https://www.firecrawl.dev/app/api-keys)
3. 点击“Create New API Key”
4. 为密钥起一个具有描述性的名称 (例如：“n8n Integration”)
5. 复制生成的 API key 并妥善保存
你的 API key 类似密码。请妥善保管，切勿公开分享。你将在下一节用到此密钥。
注册 Firecrawl 时会提供免费额度，足以测试你的工作流并完成本教程。
## 步骤 2：设置 n8n
n8n 提供两种部署方式：云端托管或自托管。对于新手，使用云端版本是最快的入门途径。
### 选择你的 n8n 版本
**n8n Cloud (推荐新手使用) ：**
* 无需安装
* 提供免费套餐
* 托管基础设施
* 自动更新
**自托管：**
* 完全掌控数据
* 在你自己的服务器上运行
* 需要安装 Docker
* 适合对安全有特定要求的高级用户
选择最符合你需求的方案。两种方式都会进入同一套工作流编辑器界面。
### 选项 A：n8n Cloud (推荐给新手)
1. 访问 [n8n.cloud](https://n8n.cloud)
2. 点击“Start Free”或“Sign Up”
3. 使用邮箱或 GitHub 注册
4. 完成验证流程
5. 系统会将你带到 n8n 控制台
免费套餐提供构建和测试工作流所需的一切。若需要更多执行时间或高级功能，可随时升级。
### 选项 B：使用 Docker 自托管
如果您希望在自有基础设施上运行 n8n，可以使用 Docker 快速完成设置。
**先决条件：**
* 计算机已安装 [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop/)
* 具备基本的命令行/终端使用经验
**安装步骤：**
1. 打开终端或命令提示符
2. 创建一个 Docker 卷以持久化工作流数据：
```bash theme={null}
docker volume create n8n_data
```
该数据卷用于存储你的工作流、凭据和执行历史，即使重启容器也会保留。
3. 运行 n8n Docker 容器：
```bash theme={null}
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n
```
4. 等待 n8n 启动。你会看到输出显示服务器已在运行
5. 打开浏览器，访问 `http://localhost:5678`
6. 使用邮箱注册，创建你的 n8n 账户
你的自托管 n8n 实例已在本地运行。界面与 n8n Cloud 完全一致，因此无论你选择哪种方案，都可以继续按照本指南的其余部分操作。
`--rm` 标志会在你停止容器时自动删除容器，但你的数据会安全保存在 `n8n_data` 卷中。用于生产环境时，请参阅 [n8n 自托管文档](https://docs.n8n.io/hosting/) 了解更高级的配置选项。
### 了解 n8n 界面
首次登录 n8n 时，你会看到主仪表盘：
关键界面元素：
* **Workflows**：已保存的自动化流程会显示在这里
* **Executions**：工作流运行历史
* **Credentials**：已存储的 API 密钥与身份验证令牌
* **Settings**：账户与工作区设置
点击“Create New Workflow”打开工作流编辑器。
### 工作流画布
工作流编辑器是你构建自动化流程的地方：
重要元素：
* **画布 (Canvas) **：放置并连接节点的主区域
* **添加节点按钮 (+) **：点击以向工作流添加新节点
* **节点面板 (Node Panel) **：点击“+”后打开，显示所有可用节点
* **执行工作流 (Execute Workflow) **：手动运行工作流进行测试
* **保存 (Save) **：保存你的工作流配置
现在，通过添加 Firecrawl 节点来构建你的第一个工作流。
## 步骤 3：安装并配置 Firecrawl 节点
n8n 原生支持 Firecrawl。您将安装该节点，并使用之前创建的 API 密钥将其连接到您的 Firecrawl 帐户。
### 将 Firecrawl 节点添加到你的工作流
1. 在新建的工作流画布中，点击中央的“**+**”按钮
2. 右侧会打开节点选择面板
3. 在顶部搜索框中输入“**Firecrawl**”
4. 你会在搜索结果中看到 Firecrawl 节点
5. 点击 Firecrawl 节点旁的“**Install**”
6. 等待安装完成 (通常只需几秒)
7. 安装完成后，点击 Firecrawl 节点将其添加到画布中
Firecrawl 节点会以带有 Firecrawl 标志的方框形式出现在你的画布上。该节点代表你工作流中的一次 Firecrawl 操作。
### 连接你的 Firecrawl API 密钥
**n8n Cloud 用户：** 包含免费 Hobby (入门) 套餐和 100,000 额度的限时优惠已结束。添加 Firecrawl 节点时，你仍然可以使用一键式 **“Connect to Firecrawl”** OAuth 按钮。这会自动创建一个与你的 n8n 账户关联的全新 Firecrawl 团队，并授予 **10,000 免费额度**。这些额度不包含 Hobby (入门) 套餐升级。要在 [Firecrawl Dashboard](https://www.firecrawl.dev/app/usage) 中查看这些额度，请确保你已通过左上角的团队选择器切换到与你的 n8n 关联的团队。
在使用 Firecrawl 节点之前，你需要使用 API 密钥对其进行身份验证：
1. 点击 Firecrawl 节点框，在右侧打开配置面板
2. 在顶部你会看到一个 “Credential to connect with” 下拉菜单
3. 首次使用时，点击 “Create New Credential”
4. 将打开凭据配置窗口
5. 为该凭据输入名称 (例如 “My Firecrawl Account”)
6. 在 “API Key” 字段粘贴你的 Firecrawl API 密钥
7. 点击底部的 “Save”
凭据现已保存在 n8n 中。之后使用 Firecrawl 节点时无需再次输入 API 密钥。
### 测试连接
让我们确认你的 Firecrawl 节点已正确连接：
1. 在仍选中 Firecrawl 节点的情况下，查看配置面板
2. 在“Resource”下拉菜单中选择“Scrape a url and get its content”
3. 在“URL”字段中输入：`https://firecrawl.dev`
4. 其余设置先保持默认
5. 点击节点右下角的“Test step”按钮
如果一切配置正确，你会在节点下方的输出面板中看到来自 example.com 的抓取结果。
恭喜！你的 Firecrawl 节点现已连接并正常工作。
## 步骤 4：创建你的 Telegram 机器人
在构建第一个工作流之前，你需要一个 Telegram 机器人来接收通知。Telegram 机器人免费，可通过 Telegram 的 BotFather 轻松创建。
### 使用 BotFather 创建机器人
1. 在手机或桌面端打开 Telegram
2. 搜索“**@BotFather**” (Telegram 的官方机器人)
3. 点击“**Start**”与 BotFather 开始对话
4. 发送命令 `/newbot` 创建新机器人
5. BotFather 会让你为机器人选择一个名称 (这是用户看到的显示名称)
6. 输入类似“**My Firecrawl Bot**”的名称
7. 接下来为机器人选择一个用户名。它必须以“bot”结尾 (例如，“**my\_firecrawl\_updates\_bot**”)
8. 如果该用户名可用，BotFather 会创建你的机器人，并向你发送包含机器人令牌 (token) 的消息
请妥善保存你的机器人令牌 (token) 。该令牌类似密码，允许 n8n 以你的机器人身份发送消息。切勿公开分享。
### 获取你的聊天 ID
要向自己发送消息，你需要 Telegram 聊天 ID：
1. 打开浏览器并访问此 URL (将 `YOUR_BOT_TOKEN` 替换为你的实际 Bot Token) ：
```
https://api.telegram.org/botYOUR_BOT_TOKEN/getUpdates
```
2. 保持此浏览器标签页打开
3. 在 Telegram 中搜索你刚创建的机器人的用户名
4. 点击“**Start**”与机器人开始对话
5. 向机器人发送任意消息 (例如“hello”)
6. 回到浏览器标签页并刷新页面
7. 在 JSON 响应中查找 `"chat":{"id":` 字段
8. `"id":` 后面的数字就是你的聊天 ID (例如 `123456789`)
9. 保存该聊天 ID 以备后用
你的聊天 ID 是你与该机器人会话的唯一标识符。你将使用它告诉 n8n 将消息发送到哪里。
现在你已经具备将 Telegram 集成到 n8n 工作流所需的一切。
## 步骤 5：用 Telegram 构建实用工作流
现在我们来构建三个真实场景的工作流，将信息直接推送到你的 Telegram。这些示例展示了不同的 Firecrawl 操作，以及如何将它们与 Telegram 通知集成。
### 示例 1：每日 Firecrawl 产品更新摘要
每天早晨在 Telegram 接收 Firecrawl 产品更新的每日摘要。
**你将构建：**
* 每天上午 9 点抓取 Firecrawl 的产品更新博客
* 使用 AI 生成内容摘要
* 将摘要发送到你的 Telegram
**步骤说明：**
1. 在 n8n 中创建一个新工作流
2. 添加 **Schedule Trigger** 节点：
* 点击画布上的“**+**”按钮
* 搜索“**Schedule Trigger**”
* 配置：每天上午 9:00
3. 添加 **Firecrawl** 节点：
* 点击 Schedule Trigger 旁边的“**+**”
* 搜索并添加“**Firecrawl**”
* 选择你的 Firecrawl 凭证
* 配置：
* **Resource**: Scrape a url and get its content
* **URL**: `https://www.firecrawl.dev/blog/category/product-updates`
* **Formats**: 选择“Summary”
4. 添加 **Telegram** 节点：
* 点击 Firecrawl 旁边的“**+**”
* 搜索“**Telegram**”
* 点击“**Send a text message**”将其添加到画布
5. 设置 Telegram 凭证：
* 点击 Telegram 节点打开其配置
* 在“Credential to connect with”下拉菜单中，点击“**Create New Credential**”
* 粘贴你从 BotFather 获取的 bot token
* 点击“**Save**”
6. 配置 Telegram 消息：
* **Operation**: Send Message
* **Chat ID**: 输入你的 chat ID
* **Text**: 先保留一个“hello”消息
* 点击 **Execute step** 测试在接收来自 Firecrawl 的摘要时发送消息。
* 现在基于 Firecrawl 的摘要结构，从 Firecrawl 节点输出中拖拽 `summary` 字段，将摘要添加到消息文本。
7. 测试工作流：
* 点击“**Execute Workflow**”
* 在 Telegram 中查看摘要消息
8. 通过切换“**Active**”开关来激活工作流
你的 Telegram 机器人现在会在每天上午 9 点向你发送 Firecrawl 产品更新的每日摘要。
### 示例 2：AI 新闻搜索并发送到 Telegram
此工作流使用 Firecrawl 的 Search 操作查找 AI 新闻，并将格式化后的结果发送到 Telegram。
**与示例 1 的关键区别：**
* 使用 **Manual Trigger** 而非 Schedule (按需运行)
* 使用 **Search** 操作而非 Scrape
* 包含一个 **Code** 节点以格式化多条结果
**构建工作流：**
1. 创建一个新工作流并添加一个 **Manual Trigger** 节点
2. 添加 **Firecrawl** 节点并使用以下设置：
* **Resource**：Search，并可选地抓取搜索结果
* **Query**：`ai news`
* **Limit**：5
3. 添加一个 **Code** 节点以格式化搜索结果：
* 选择 “Run Once for All Items”
* 粘贴以下代码：
```javascript theme={null}
const results = $input.all();
let message = "最新 AI 新闻：\n\n";
results.forEach((item) => {
const webData = item.json.data.web;
webData.forEach((article, index) => {
message += `${index + 1}. ${article.title}\n`;
message += `${article.description}\n`;
message += `${article.url}\n\n`;
});
});
return [{ json: { message } }];
```
4. 更新 **Telegram** 节点 (使用已保存的凭据) ：
* **Text**：从 Code 节点拖入 `message` 字段
将 Manual Trigger 替换为 Schedule Trigger，以按设定的时间间隔自动获取 AI 新闻更新。
### 示例 3：AI 驱动的新闻摘要
此工作流在示例 2 的基础上引入 AI，使用 OpenAI 在发送到 Telegram 之前智能生成最新 AI 新闻的摘要。
**与示例 2 的关键变化：**
* 添加 **OpenAI 凭证** 配置
* 在 Code 和 Telegram 之间添加 **AI Agent** 节点
* AI Agent 智能分析并总结所有新闻文章
* Telegram 接收的是 AI 生成的摘要，而非原始新闻列表
**修改工作流：**
1. **获取你的 OpenAI API 密钥**：
* 前往 [platform.openai.com/api-keys](https://platform.openai.com/api-keys)
* 登录或创建账号
* 点击“**Create new secret key**”
* 为其命名 (例如，“n8n Integration”)
* 立即复制 API 密钥 (之后将无法再次查看)
2. **添加并连接 AI Agent 节点**：
* 在 Code 节点后点击“**+**”
* 搜索“**Basic LLM Chain**”或“**AI Agent**”
* 将 Code 节点中的 `message` 字段拖到 AI Agent 的输入提示字段
* 选择 **OpenAI** 作为 LLM 提供方
3. **添加你的 OpenAI 凭证**：
* 点击“**Create New Credential**”以添加 OpenAI 凭证
* 粘贴你的 OpenAI API 密钥
* 选择模型：**gpt-5-mini** (更具性价比) 或 **gpt-5** (更强大)
* 点击“**Save**”
4. **向 AI Agent 添加系统提示**：
* 在 AI Agent 节点中，添加以下系统提示：
```
你是一名 AI 新闻分析师。请分析所提供的 AI 新闻文章,并生成简洁、
有见地的摘要,重点突出最重要的进展和趋势。
将相关主题归类整理,并说明这些进展的重要性及其背景。
摘要应保持对话式风格且引人入胜,控制在 3-4 段左右。
```
5. **更新 Telegram 节点并测试**：
* 更新 Telegram 节点：
* **Text**：拖入 AI Agent 的输出 (生成的摘要)
* 移除与 Code 节点消息的旧映射
* 点击“**Execute Workflow**”进行测试
* AI 将分析所有新闻文章并生成摘要
* 在 Telegram 中查看 AI 生成的摘要
AI Agent 会接收所有已格式化的新闻文章并生成智能摘要，帮助你一目了然地把握趋势与重要进展。
## 了解 Firecrawl 操作
现在你已经搭建了一些工作流，我们来看看 n8n 中可用的各类 Firecrawl 操作。每种操作都面向特定的网页爬取场景而设计。
### 抓取一个 URL 并获取其内容
从单个网页提取内容，并以多种 formats 返回。
**功能：**
* 抓取单个 URL
* 返回干净的 markdown、HTML 或由 AI 生成的摘要
* 可截取页面截图并提取链接
**最适合：**
* 文章提取
* 产品页面监控
* 博文抓取
* 生成页面摘要
**示例用例：** 每日博客摘要 (如上方示例 1)
### 使用持久化 profile 执行 Scrape + 交互
对于先执行 Scrape 再执行交互的工作流，请在 **Scrape** 步骤中设置持久化 `profile`。交互步骤只需要抓取响应中的 `scrapeId`，再加上 prompt 或代码即可。不要在交互请求体中添加 `profile`；交互会继承该抓取任务的 profile。
要保存 cookies、localStorage 和其他浏览器状态，请在工作流完成后停止交互会话。如果你只需要在后续某次工作流运行中读取现有 profile，请在 Scrape 步骤中将 `saveChanges` 设为 `false`。
如果你安装的 Firecrawl n8n 节点版本没有在 Scrape 操作中提供 profile 设置，请更新到最新版本的 Firecrawl n8n 节点。如果你的 n8n 版本支持为该节点自定义请求或请求体选项，也可以在那里传入相同的 `profile` 对象：
```json theme={null}
{
"profile": {
"name": "my-profile",
"saveChanges": true
}
}
```
### 搜索，并可选抓取搜索结果
执行网页搜索，可选抓取内容并返回结果。
**功能：**
* 搜索网页、新闻或图片
* 返回标题、描述和 URL
* 可选抓取结果的完整内容
**适用于：**
* 研究自动化
* 新闻监测
* 趋势洞察
* 寻找相关内容
**示例用例：** AI 新闻聚合 (如上面的示例 2)
### 爬取网站
递归发现并抓取站点中的多个页面。
**功能：**
* 自动跟踪链接
* 一次操作抓取多个页面
* 可按模式筛选 URL
**适用场景：**
* 完整文档抽取
* 网站归档
* 多页面数据采集
### 网站映射与 URL 获取
在不抓取页面内容的情况下，返回站点上发现的所有 URL。
**功能：**
* 发现站点内所有链接
* 返回精洁的 URL 列表
* 速度快、开销小
**适用场景：**
* URL 发现
* 生成网站地图
* 规划大规模爬取
使用 AI 按自定义提示或架构提取结构化信息。
**功能：**
* AI 驱动的数据抽取
* 以你指定的格式返回数据
* 支持跨多个页面
**适用于：**
* 自定义数据抽取
* 构建数据库
* 采集结构化信息
### 批量抓取
高效并行抓取多个 URL。
**功能：**
* 同时处理多个 URL
* 比循环更高效
* 统一返回所有结果
**最适用于：**
* 处理 URL 列表
* 批量数据采集
* 大规模抓取项目
### Agent
使用 AI Agent 根据自然语言提示自动浏览网站并提取数据。
**功能：**
* 接收描述所需数据的 prompt
* AI Agent 自动在网站中导航并提取信息
* 提供 **Sync** 模式 (等待结果) 和 **Async** 模式 (立即返回任务 ID)
* 使用 Async 模式时，可通过 **Get Agent Status** 轮询获取结果
**最适合用于：**
* 基于 prompt 引导的复杂、多页面数据采集
* 在不了解页面具体结构时提取信息
* 需要浏览多个页面的研究/调研任务
**Sync vs. Async：**
* **Agent (Sync)** 在一步中启动任务并等待结果——对大多数用例来说是最简单的方式。**Max Wait Time** 参数控制节点在超时前轮询的时长 (默认值：300 秒，最大值：600 秒) 。如果代理任务耗时超过该时长，节点会返回超时状态，即使该任务在 Firecrawl 侧仍可能完成。对于可能超过 10 分钟的任务，请改用 async 模式。
* **Agent (Async)** 会立即返回一个任务 ID。再添加一个 Firecrawl 节点并使用 **Get Agent Status** 操作，在任务完成后获取结果。
有关 Agent 功能的详细信息，请参阅 [Agent 文档](/zh/features/agent)。
### Browser Sandbox
提供一个可通过代码控制的持久浏览器会话，让你能够在单个会话中完成多步骤浏览器自动化。
**操作：**
* **创建浏览器会话** — 启动新的浏览器会话，并返回 `sessionId`
* **执行浏览器代码** — 在会话中运行 JavaScript、Python 或 bash 代码 (使用创建步骤返回的 `sessionId`)
* **列出浏览器会话** — 列出活跃或已销毁的会话
* **删除浏览器会话** — 在使用完成后销毁会话
**最适合：**
* 需要在多个页面之间保持状态的多步骤浏览器工作流
* 无法预先确定步骤数量的动态页面导航
* 使用持久浏览器配置文件，在多次运行之间保留 cookies 和 localStorage 的工作流
在 n8n 中，在 Firecrawl 节点上选择 **Browser** 资源即可访问这些操作。将创建步骤返回的 `sessionId` 传入后续每个执行或删除步骤。使用 n8n 的 **Loop Over Items** 节点遍历动态页面列表，并在同一会话中为每个页面调用 Execute。
有关 Browser Sandbox 功能的详细信息，请参见 [Browser Sandbox documentation](/zh/features/browser-sandbox)。
## 工作流模板与示例
无需从零开始，您可以直接使用预置模板。n8n 社区已创建了大量可复制并自定义的 Firecrawl 工作流。
### 精选模板
使用 Firecrawl 与 n8n 构建具备网页访问能力的 AI 聊天机器人
开箱即用的模板，覆盖获客、价格监控等场景
将页面抓取为嵌入并存储到 Supabase pgvector 中，用于 RAG
抓取公司网站并提取结构化业务信号
将页面抓取为嵌入并存储到 Pinecone 中，用于 RAG
浏览数百个基于 Firecrawl 的工作流
查看官方集成文档
### 如何导入模板
要使用 n8n 社区的模板：
1. 点击任一工作流模板链接
2. 在模板页面点击“**Import template to localhost:5678 self-hosted instance**”按钮
3. 工作流会在你的 n8n 实例中打开
4. 为每个节点配置凭据
5. 按你的使用场景自定义设置
6. 激活该工作流
## 最佳实践
请遵循以下指南，构建可靠且高效的工作流程：
### 测试与调试
* 在启用计划任务前务必先手动测试工作流
* 使用“**Execute Workflow**”按钮测试完整流程
* 在每个节点检查输出数据以验证结果
* 使用“**Executions**”选项卡查看历史运行并排查问题
### 错误处理
* 添加 Error Trigger 节点以捕获并处理失败
* 工作流失败时设置通知
* 对非关键节点启用“**Continue On Fail**”设置
* 定期监控工作流的执行情况
### 性能优化
* 针对多个 URL 使用批量抓取 (Batch Scrape) ，避免在循环中逐一处理
* 设置合理的速率限制，避免给目标站点造成压力
* 尽可能使用缓存，减少不必要的请求
* 将高负载的工作流安排在非高峰时段
### 安全
* 切勿在工作流配置中暴露 API 密钥
* 使用 n8n 的凭证系统安全地存储认证信息
* 公开分享工作流时请谨慎
* 遵守目标网站的服务条款和 robots.txt
## 后续步骤
你现在已经具备使用 Firecrawl 和 n8n 构建网页抓取自动化的基础。接下来可按以下方式继续学习：
### 探索高级功能
* 配置并使用 webhook，实现实时数据处理
* 结合提示词与模式，尝试 AI 驱动的抽取
* 构建包含分支逻辑的复杂多步工作流
* [Firecrawl Discord](https://discord.gg/firecrawl) - 获取 Firecrawl 相关帮助并讨论网页抓取
* [n8n 社区论坛](https://community.n8n.io/) - 询问有关工作流自动化的问题
* 分享你的工作流，并向他人学习
### 推荐学习路径
1. 完成本指南中的示例工作流
2. 基于社区库的模板做修改
3. 构建一个可解决你工作中实际问题的工作流
4. 探索 Firecrawl 的高级用法
5. 贡献你的模板，帮助更多人
**需要帮助？** 如果你遇到困难或有疑问，Firecrawl 和 n8n 社区都非常活跃且乐于助人。构建自动化的过程中，欢迎随时寻求指导。
## 其他资源
* [Firecrawl API 文档](/zh/api-reference/v2-introduction)
* [n8n 文档](https://docs.n8n.io/)
* [网页抓取最佳实践](https://www.firecrawl.dev/blog)