Desarrolla con IA

Si estás desarrollando con IA, Firecrawl ofrece varios recursos para mejorar tu experiencia. Firecrawl incluye skills: paquetes de conocimiento autocontenidos que los agentes de programación con IA descubren y usan automáticamente. Con un solo comando de instalación, los agentes obtienen skills de CLI para trabajar con la web en tiempo real y skills de flujo de trabajo para generar entregables repetibles. Las skills de Build para integrar Firecrawl en el código de la aplicación son un paso aparte (firecrawl setup build). Los usuarios de Firecrawl pueden obtener una clave de API de dos maneras. Consulta Obtener credenciales más abajo.

• Obtener credenciales
• CLI y skills de agente
• Utilizar Firecrawl como herramienta
• Depuración con agentes
• Firecrawl MCP Server
• Documentación de Firecrawl para agentes
• Guías de inicio rápido
• Entornos para agentes
• SDKs

Los usuarios de Firecrawl pueden obtener una clave de API de dos formas. La mayoría debería iniciar sesión desde el dashboard o la CLI. Si tu plataforma de agentes admite WorkOS ID-JAG, puede registrarse directamente en Firecrawl.

¿Cuál debo usar? Usa el dashboard o la CLI, a menos que sepas que tu plataforma admite WorkOS ID-JAG.

Cómo podrías haber llegado aquí:

• Documentación: llegaste aquí. Elige la opción de abajo que mejor se ajuste a cómo puedes iniciar sesión.
• API 401: los agentes compatibles con ID-JAG pueden seguir el flujo de descubrimiento en el Paso 1 de auth.md. Todos los demás deberían usar el dashboard o la CLI.
• URL directa: sigue SKILL.md para iniciar sesión en el navegador y completar la configuración, o auth.md para registrarte con WorkOS ID-JAG.

¿No puedes iniciar sesión ni obtener una clave? La CLI, los SDKs y la API REST permiten buscar, hacer scraping, interactuar y procesar sin clave. El MCP alojado expone una superficie sin clave más limitada para Search, Scrape y Parse; allí, interactuar requiere una conexión de cuenta o una clave de API. El acceso sin clave tiene limitación de tasa y está pensado como alternativa temporal, así que cambia a una cuenta Free o a una clave de API en cuanto haya una disponible. Consulta Keyless (no API key) para más detalles.

Una vez que tengas una clave de API, continúa con CLI y skills de agente a continuación.

La CLI de Firecrawl permite que tu agente busque, haga scraping, interactúe, rastree, mapee, extraiga y ejecute trabajos del agente desde la terminal. Está diseñada para personas, agentes de IA y pipelines de CI/CD.

Las skills de Firecrawl son paquetes de conocimiento autocontenidos que agentes de programación con IA como Codex, Claude Code, Cursor y OpenCode descubren y usan automáticamente. Un solo comando de instalación configura las herramientas de la CLI para trabajar con la web en tiempo real y las skills de flujo de trabajo para generar entregables repetibles. Las skills de Build para integrar Firecrawl en el código de la aplicación se instalan con firecrawl setup build:

npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser

• --all omite la selección de agentes e inicializa todos los agentes detectados
• --browser abre automáticamente el navegador para autenticarte en Firecrawl
• También están disponibles --skip-auth, --skip-install, --skip-skills y --agent <name>. Consulta firecrawl init --help.

Después de la instalación, verifica que todo funcione correctamente:

firecrawl --statusfirecrawl scrape "https://firecrawl.dev"

Para reinstalarlo o limitarlo a un agente específico más adelante:

firecrawl setup skills      # CLI / skills principalesfirecrawl setup build       # skills de Buildfirecrawl setup workflows   # skills de flujo de trabajo

Las skills de Firecrawl abarcan tres categorías. init instala las skills de CLI y de flujo de trabajo. Ejecuta firecrawl setup build para las skills de Build. Cada segmento vive en su propio repositorio para que pueda evolucionar de forma independiente:

• firecrawl/cli — Skills de CLI para trabajo web en tiempo real
• firecrawl/skills — skills de Build para la integración en aplicaciones
• firecrawl/firecrawl-workflows — skills de flujo de trabajo para entregables repetibles

Skills de CLI — para trabajo web en tiempo real durante una sesión de agente:

La instalación anterior incluye ambas skills de índice. Para añadir solo la de búsqueda de artículos a una configuración existente —algo recomendable cuando el trabajo trata sobre literatura biomédica o científica—, ejecuta:

npx skills add firecrawl/skills@firecrawl-research-index

Skills de Build — para integrar Firecrawl en el código de la aplicación:

Skills de flujo de trabajo — skills centradas en resultados que producen un entregable concreto a partir de los datos web de Firecrawl:

Las skills de CLI y de flujo de trabajo vienen con la instalación anterior. Las skills de Build son un paso aparte: firecrawl setup build. La diferencia está en lo que sucede después:

# Buscar en la webfirecrawl search "best open-source web crawlers"# Hacer scraping de una página a markdown limpiofirecrawl scrape https://docs.firecrawl.dev# Rastrear un sitio completofirecrawl crawl https://docs.firecrawl.dev

# Informe de investigación sobre un tema con múltiples fuentes"Use firecrawl-deep-research to write a brief on AI agent frameworks"# Información previa a una reunión para una llamada de ventas"Use firecrawl-lead-research to brief me on stripe.com before my 3pm call"# Auditoría SEO on-page con correcciones priorizadas"Use firecrawl-seo-audit on https://example.com"# Clonar el sistema de diseño de un sitio en DESIGN.md"Use firecrawl-website-design-clone on https://linear.app"

Las definiciones completas de onboarding están aquí:

• Inicio de sesión en Browser, configuración de CLI, skills, MCP y claves del dashboard: firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md
• Registro de Agent con WorkOS ID-JAG: firecrawl.dev/auth.md

Los agentes pueden obtener cualquiera de los dos documentos directamente: usa agent-onboarding/SKILL.md para onboarding de CLI/browser con supervisión humana, o auth.md para el registro de WorkOS ID-JAG.

Firecrawl ofrece a los agentes cinco herramientas principales para trabajar con la web. Cada herramienta corresponde a un endpoint de la API y a un comando de CLI. Los agentes eligen la herramienta adecuada según lo que necesiten:

# CLIfirecrawl search "latest OpenAI API pricing"

# API RESTcurl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/search \  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"query": "latest OpenAI API pricing"}'

# CLIfirecrawl scrape https://docs.stripe.com/api/charges

# API RESTcurl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/scrape \  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"url": "https://docs.stripe.com/api/charges"}'

# CLIfirecrawl crawl https://docs.firecrawl.dev --limit 50

# API RESTcurl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/crawl \  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"url": "https://docs.firecrawl.dev", "limit": 50}'

# CLIfirecrawl map https://docs.firecrawl.dev

# API RESTcurl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/map \  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"url": "https://docs.firecrawl.dev"}'

# CLIfirecrawl scrape https://example.comfirecrawl interact "Click the pricing tab and extract the plan names"

# API REST# scrapeId proviene de la respuesta de scrape (data.metadata.scrapeId)curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/scrape/SCRAPE_ID/interact \  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"prompt": "Click the pricing tab and extract the plan names"}'

La mayoría de los flujos de trabajo de los agentes combinan varias herramientas. Un patrón típico:

1. Search para encontrar páginas relevantes → obtener una lista de URL
2. Scrape de las URL más relevantes → obtener contenido limpio
3. Interact cuando la página extraída necesita acciones de seguimiento
4. Agent cuando la tarea requiere descubrimiento autónomo o extracción estructurada de varias páginas

Para tareas a gran escala, los agentes usan Map para descubrir primero las URL y luego Crawl o Scrape de forma selectiva en las páginas que necesitan.

Cuando una llamada a Firecrawl falla o devuelve resultados inesperados, tu agente no tiene que escalarlo a una persona. El endpoint /support/ask es un agente de soporte con IA diseñado para la comunicación de agente a agente: diagnostica problemas con tus trabajos, tu cuenta y el uso de la API, y luego devuelve una respuesta verificada con parámetros de corrección legibles por máquina que tu agente puede aplicar directamente.

Intégralo en el flujo de manejo de errores de tu agente para que pueda recuperarse por sí solo de fallos de scraping, problemas de crawl y errores de configuración, normalmente en 15–30 segundos, sin ninguna persona de por medio.

1. Tu agente describe el problema — una pregunta en lenguaje natural que explica la incidencia.
2. El agente de soporte investiga — inspecciona los registros de trabajo, el estado de la cuenta, la documentación y el código fuente.
3. El agente de soporte valida — cuando es posible, prueba una corrección con la API real de Firecrawl (p. ej., reintentando un scrape con parámetros ajustados).
4. Tu agente recibe una respuesta verificada — una answer en texto, fixParameters legibles por máquina para aplicar directamente y resultados de validation que indican si se probó la corrección.

Envía una pregunta y un rationale opcional para darle al agente de soporte contexto sobre lo que tu usuario final intenta lograr:

curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v2/support/ask \  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "question": "my crawl returned 3 pages but I expected 50",    "rationale": "user is on their third failed crawl attempt today"  }'

La respuesta incluye un answer, una puntuación de confidence, fixParameters opcionales (p. ej., {"waitFor": 5000}) que tu agente puede enviar en la siguiente llamada, y validation, que indica si la corrección se probó con la API real.

MCP es un protocolo abierto que permite a las aplicaciones compatibles dar a los modelos acceso a herramientas. El Firecrawl MCP server de código abierto admite búsqueda, scraping, navegación, rastreo, mapeo, extracción estructurada mediante Scrape JSON y trabajos autónomos de Agent.

Puedes dar a tu agente la documentación más reciente de Firecrawl de forma contextual. Los agentes pueden configurarse por sí solos accediendo directamente a estos recursos, sin necesidad de intervención manual de una persona.

Documentación de esta página: https://docs.firecrawl.dev/ai-onboarding.md

Aquí tienes la documentación de Firecrawl: https://docs.firecrawl.dev/llms-full.txt

Guías de inicio rápido listas para usar para los stacks sobre los que los agents construyen con más frecuencia. Apunta tu agent a cualquiera de estas para generar una integración funcional de Firecrawl de extremo a extremo.

¿Prefieres dejar que Cursor tome el control? Instala con un clic el MCP Server de Firecrawl y empieza a escribir prompts en Cursor:

Consulta la lista completa de guías de inicio rápido (Express, NestJS, Fastify, Hono, Bun, Remix, Nuxt, SvelteKit, Astro, Mastra, Django, Flask, Elixir, Java, Spring Boot, .NET, ASP.NET Core y más) en la barra lateral izquierda.

Firecrawl funciona con los runtimes y frameworks en los que realmente se ejecutan los agentes: agentes de programación, SDK de agentes y agregadores de modelos. La mayoría de estos entornos pueden detectar automáticamente las skills de Firecrawl con npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser; el resto invoca Firecrawl como herramienta a través de MCP o de la API REST.

SDKs oficiales con tipado que cubren toda la API de Firecrawl. Usa el lenguaje que mejor se adapte a tu stack para tu agente.

Firecrawl también ofrece bindings oficiales para los principales SDKs de LLM y frameworks de agentes — consulta SDKs y frameworks de LLM para OpenAI, Anthropic, Gemini, Google ADK, Vercel AI SDK, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Mastra y ElevenAgents.