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# 开发者与 MCP

> 借助模型上下文协议（MCP）支持构建强大的集成

让你的 AI 编码助手能够实时抓取、爬取并搜索网页。Firecrawl 的 MCP 服务器可连接到 Claude Desktop、Cursor 及其他模型上下文协议客户端，使你的助手能够实时获取文档、发现网站结构，并按需提取结构化数据。

<div id="start-with-a-template">
  ## 从模板开始
</div>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="MCP Server Firecrawl" icon="github" href="https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server">
    官方 MCP 服务器——为 Claude Desktop 和 Cursor 增加网页抓取能力
  </Card>

  <Card title="Open Lovable" icon="github" href="https://github.com/firecrawl/open-lovable">
    即刻从任意网站一键生成完整应用
  </Card>
</CardGroup>

<Note>
  **几分钟内上手 MCP。** 按照我们的[安装指南](https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server#installation)将 Firecrawl 集成到 Claude Desktop 或 Cursor。
</Note>

<div id="how-it-works">
  ## 工作原理
</div>

通过模型上下文协议 (MCP) 将 Firecrawl 直接集成到你的 AI 编码工作流中。配置完成后，你的 AI 助手即可使用一组可代你调用的网页抓取工具：

| Tool             | What it does         |
| ---------------- | -------------------- |
| **Scrape**       | 从单个 URL 提取内容或结构化数据   |
| **Batch Scrape** | 并行从多个已知 URL 中提取内容    |
| **Map**          | 发现某个网站上所有已编入索引的 URL  |
| **Crawl**        | 遍历网站的某个部分，并从每个页面提取内容 |
| **Search**       | 搜索网页，并可选地从结果中提取内容    |

你的助手会自动选择合适的工具。让它“读取 Next.js 文档”，它会执行抓取。让它“查找 example.com 上的所有博客文章”，它会先执行 map，再执行 batch scrape。

<div id="why-developers-choose-firecrawl-mcp">
  ## 开发者为何选择 Firecrawl MCP
</div>

<div id="build-smarter-ai-assistants">
  ### 构建更智能的 AI 助手
</div>

为你的 AI 提供对文档、API 和网页资源的实时访问。通过为助手提供最新数据，减少过时内容和幻觉。

<div id="zero-infrastructure-required">
  ### 无需任何基础设施
</div>

无需管理服务器，也无需维护爬虫。只需一次配置，你的 AI 助手即可通过模型上下文协议 (MCP) 即时访问网站。

<div id="customer-stories">
  ## 客户案例
</div>

<CardGroup cols={2}>
  <Card href="https://www.firecrawl.dev/blog/how-botpress-enhances-knowledge-base-creation-with-firecrawl">
    **Botpress**

    了解 Botpress 如何使用 Firecrawl 简化知识库构建，并提升开发者体验。
  </Card>

  <Card href="https://www.firecrawl.dev/blog/how-answer-hq-powers-ai-customer-support-with-firecrawl">
    **Answer HQ**

    了解 Answer HQ 如何利用 Firecrawl 帮助企业导入网站数据，构建智能客服助手。
  </Card>
</CardGroup>

<div id="faqs">
  ## 常见问题
</div>

<AccordionGroup>
  <Accordion title="哪些 AI 助手支持 MCP？">
    目前，Claude Desktop 和 Cursor 原生支持 MCP。更多 AI 助手正陆续增添支持。你也可以使用 MCP SDK 构建自定义集成。
  </Accordion>

  <Accordion title="我可以在 VS Code 或其他 IDE 中使用 MCP 吗？">
    VS Code 和其他 IDE 可通过社区扩展或终端集成使用 MCP。原生支持因 IDE 而异。请查看我们的 [GitHub 仓库](https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server)获取各 IDE 的设置指南。
  </Accordion>

  <Accordion title="如何缓存常用文档？">
    MCP 服务器会自动将响应缓存 15 分钟。你可以在 MCP 服务器设置中配置缓存时长，或实现自定义缓存逻辑。
  </Accordion>

  <Accordion title="MCP 请求有速率限制吗？">
    MCP 请求遵循你所使用方案的 Firecrawl API 标准速率限制。建议将相关请求批量处理，并为常用文档启用缓存。
  </Accordion>

  <Accordion title="如何使用我的 Firecrawl API 密钥设置 MCP？">
    按照我们的[设置指南](https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server#installation)配置 MCP。你需要将 Firecrawl API 密钥添加到 MCP 配置文件中。整个流程只需几分钟。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<div id="related-use-cases">
  ## 相关用例
</div>

* [AI Platforms](/zh/use-cases/ai-platforms) - 构建 AI 驱动的开发工具
* [Deep Research](/zh/use-cases/deep-research) - 复杂技术研究
* [Content Generation](/zh/use-cases/content-generation) - 生成文档