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MCP Server · 运维云端

Firecrawl MCP Effect

一个自托管的、兼容Vercel的Firecrawl模型上下文协议服务器,用于处理和分发Firecrawl工具请求。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 3
自托管TypeScriptClaudeAPI密钥

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
cipher-rc5
提供方
cipher-rc5

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

4

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Firecrawl MCP Effect 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

耐火材料

一个可自托管、兼容Vercel的MCP(模型上下文协议)服务器,用于 萤火虫,采用严格的TypeScript ES2024构建, 效果TS,以及Bun运行时。

快速入门:

______________________________________________________________________

建筑

firecrawl-mcp/
├── api/                        # Vercel serverless function entrypoints
│   ├── health.ts               # GET /health — LB probe
│   └── mcp.ts                  # POST / — MCP JSON-RPC 2.0 handler
├── src/
│   ├── config/
│   │   └── app-config.ts       # Effect Config — typed secret management
│   ├── errors/
│   │   └── mcp-errors.ts       # Tagged domain errors (Data.TaggedError)
│   ├── services/
│   │   ├── firecrawl-client.ts # Effect Layer wrapping @mendable/firecrawl-js
│   │   └── logger.ts           # Structured JSON logger service
│   ├── api/
│   │   ├── groups/
│   │   │   └── mcp-handler.ts  # MCP JSON-RPC dispatch + web adapter
│   │   └── schemas/
│   │       └── firecrawl-schemas.ts  # Effect Schema types for all tools
│   ├── tools/
│   │   ├── tool-definitions.ts # Static tool metadata (tools/list)
│   │   ├── tool-registry.ts    # Handler map — name -> Effect handler
│   │   └── tool-schemas.ts     # Schema re-exports (avoids circular imports)
│   ├── lib/
│   │   ├── app-layer.ts        # Full Layer DAG composition
│   │   └── utils.ts            # Pure utilities (sanitization, parsing)
│   └── server.ts               # Local Bun dev server
├── .env.example
├── dprint.json
├── package.json
├── tsconfig.json
└── vercel.json

实心对齐

原理实施
单一责任每个文件都有一个关注点:配置、错误、客户端、处理程序、模式
打开/关闭通过添加新工具 TOOL_DEFINITIONS + REGISTRY 无需接触现有处理程序
利斯科夫替补FirecrawlClientOps 接口——云和自托管客户端可以互换
接口隔离FirecrawlClientOps 仅公开处理程序所需的内容,而不是完整的SDK界面
依赖倒置所有服务均通过Effect解决 Layer / Context.Tag --没有直接 new 调用处理程序

______________________________________________________________________

需求

  • 包子 >= 1.1.0
  • Firecrawl API密钥 或自托管的Firecrawl实例URL

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运行期模型

上下文运行时
本地开发服务器Bun(本地, bun run dev)
类型检查Bun调用 tsc (bun tsc --noEmit)
格式化dprint(bun run fmt)
邦德勒邦恩(bun build --target node --format esm)
Vercel执行Node.js 22正在运行编译后的ESM输出 dist/

Bun是唯一的工具链——安装程序、打包器、测试运行器、开发服务器和 类型检查器主机。Vercel负责运营 _编译输出_ 在Node.js 22下。没有 运行时冲突:源代码永远不会交给Node raw。这 functions 把…的车堵住 vercel.json 故意缺席;Vercel自动检测 api/ 处理人员和 服务捆绑 dist/ 输出。

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本地开发

# Install dependencies
bun install

# Configure environment
cp .env.example .env.local
# Edit .env.local: set FIRECRAWL_API_KEY or FIRECRAWL_API_URL

# Start dev server with hot reload
bun run dev
# Server listens on http://localhost:3000

# Type-check (bun hosts tsc — no separate tsc binary needed)
bun run typecheck

# Format all source files
bun run fmt

# Check formatting without writing (CI)
bun run fmt:check

发送测试请求

# List available tools
curl -X POST http://localhost:3000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}'

# Scrape a page
curl -X POST http://localhost:3000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "firecrawl_scrape",
      "arguments": {
        "url": "https://example.com",
        "formats": ["markdown"],
        "onlyMainContent": true
      }
    }
  }'

# Export Prometheus metrics
curl -X GET http://localhost:3000/metrics

______________________________________________________________________

Vercel部署

# Install Vercel CLI
bun add -g vercel

# Deploy
vercel

# Set environment variables in Vercel dashboard or via CLI
vercel env add FIRECRAWL_API_KEY

环境变量

变量必填描述
FIRECRAWL_API_KEY这两者之一Firecrawl云API密钥
FIRECRAWL_API_URL其中之一自托管实例基URL
CLOUD_SERVICE没有true 通过标头要求每个请求的API密钥
SAFE_MODE没有true 禁用浏览器执行和抓取webhooks
MAX_REQUEST_BODY_BYTES否最大请求正文大小(以字节为单位)(默认值: 1048576)
REQUEST_TIMEOUT_MS否请求超时预算(毫秒)(默认值: 25000)
RATE_LIMIT_ENABLED否启用内存中的每IP速率限制(默认值: true)
RATE_LIMIT_REQUESTS否每个窗口允许的请求(默认值: 120)
RATE_LIMIT_WINDOW_MS否速率限制窗口(毫秒)(默认值: 60000)
PORT否本地服务器端口(默认值:3000)
LOG_LEVEL没有debuginfowarnerror (默认值: info)
MCP_VERSION无MCP协议版本(默认: 2025-11-25)
ALLOWED_ORIGINS否逗号分隔的允许列表 Origin CSRF保护值。省略或设置为 * 禁用(默认值:disabled)

______________________________________________________________________

云服务模式

当 CLOUD_SERVICE=true,API密钥是从每个传入请求中读取的,而不是 相比于环境:

POST / HTTP/1.1
x-firecrawl-api-key: fc-your-key-here
Content-Type: application/json

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}

接受的标头(按优先级顺序):

  1. x-firecrawl-api-key
  2. x-api-key
  3. Authorization: Bearer

______________________________________________________________________

安全模式

当 SAFE_MODE=true (在以下情况下自动启用 CLOUD_SERVICE=true):

  • firecrawl_scrape 条带 actions 涉及用户交互(点击、编写、执行Javascript、生成PDF)
  • firecrawl_crawl 剥去 webhook 选项
  • firecrawl_browser_execute 返回错误

______________________________________________________________________

可观测性

  • 每个回复都包括 X-Request-Id 用于端到端相关性。
  • 结构化日志通过经过净化的上游诊断捕获工具故障。
  • GET /metrics 公开Prometheus文本度量:

- mcp_requests_total - mcp_request_duration_ms_total - mcp_tool_calls_total - mcp_tool_duration_ms_total

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CI/CD

  • CI工作流程(.github/workflows/ci.yml)在PR上运行 main 推送:

- 格式检查 - 类型检查 - 测试 - 烟雾检查

  • 依赖关系策略工作流(.github/workflows/dependency-policy.yml)强制执行精确的固定版本并拒绝提交 bun.lock.
  • 安全工作流程(.github/workflows/security.yml)跑步 bun audit 以及CodeQL分析。
  • Dependabot配置(.github/dependabot.yml)每周管理Bun和GitHub Actions的更新。
  • CD工作流程(.github/workflows/deploy.yml)CI成功后部署到Vercel main.

部署所需的存储库机密:

  • VERCEL_TOKEN
  • VERCEL_ORG_ID
  • VERCEL_PROJECT_ID

______________________________________________________________________

添加新工具

  1. 添加一个 ToolDefinition 进入 src/tools/tool-definitions.ts
  2. 向添加架构 src/api/schemas/firecrawl-schemas.ts
  3. 在中重新导出架构 src/tools/tool-schemas.ts
  4. 添加一个处理程序函数并将其注册到 src/tools/tool-registry.ts

没有其他文件需要修改。

______________________________________________________________________

效果层DAG

AppConfigLive (Config env)
    |
    +-- AppLoggerLive
    |
    +-- FirecrawlClientLive
         |
         +-- AppLive (merged)
              |
              +-- ManagedRuntime (api/mcp.ts)

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

自托管TypeScript本地部署FirecrawlJSON-RPC服务器

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Firecrawl MCP Effect 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Firecrawl MCP Effect 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Firecrawl MCP Effect 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Firecrawl MCP Effect 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Firecrawl MCP Effect 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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