AIで開発

AIを活用して開発しているなら、Firecrawlは開発体験を向上させるためのさまざまなリソースを提供します。Firecrawlにはスキルが用意されています。これは、AIコーディングエージェントが自動的に見つけて使う自己完結型のナレッジパックです。インストールコマンドを1つ実行するだけで、エージェントはライブWeb作業向けCLIスキルと、反復可能な成果物を生み出すためのWorkflowスキルを利用できるようになります。Firecrawlをアプリケーションコードに統合するためのBuild スキルは別の手順 (firecrawl setup build) になります。Firecrawlユーザーは、2つの方法でAPIキーを取得できます。下の認証情報を取得するを参照してください。

• 認証情報を取得する
• CLI and agent skills
• Firecrawlをツールとして使う
• エージェント型デバッグ
• Firecrawl MCP Server
• エージェント向けFirecrawlドキュメント
• クイックスタートガイド
• エージェントハーネス
• SDKs

Firecrawl ユーザーは、APIキーを 2 つの方法で取得できます。ほとんどのユーザーは、dashboard または CLI からサインインするのが適しています。お使いのエージェントプラットフォームが WorkOS ID-JAG に対応している場合は、Firecrawl に直接登録できます。

どれを使うべきですか？ お使いのプラットフォームが WorkOS ID-JAG に対応していることが確実でない限り、dashboard または CLI を使用してください。

ここにたどり着く主なケース:

• Docs: このページから来た場合です。サインイン方法に合った以下のオプションを選んでください。
• API 401: ID-JAG 対応のエージェントは、auth.md の Step 1 にあるディスカバリーフローに従えます。それ以外の場合は、dashboard または CLI を使用してください。
• Direct URL: ブラウザでのサインインとセットアップは SKILL.md、WorkOS ID-JAG の登録は auth.md を参照してください。

サインインできない、またはキーを取得できませんか？ CLI、SDKs、REST API では、APIキーなしで search、スクレイピング、Interact、解析を利用できます。Hosted MCP では、より限定的なkeylessの Search、スクレイピング、Parse 機能を提供しています。そこで Interact を使用するには、アカウント接続または APIキーが必要です。keylessのアクセスにはレート制限があり、あくまでフォールバック手段として提供されるものなので、利用可能になり次第、Free アカウントまたは APIキーに移行してください。詳しくは Keyless (no API key) を参照してください。

APIキーを取得したら、以下の CLI and agent skills に進んでください。

Firecrawl CLI を使うと、エージェントはターミナルから検索、スクレイピング、Interact、クロール、Map、抽出、エージェントジョブの実行を行えます。人間、AI エージェント、CI/CD パイプライン向けに設計されています。

Firecrawl スキル は、Codex、Claude Code、Cursor、OpenCode のような AI コーディングエージェントが自動的に見つけて利用できる、自己完結型のナレッジパックです。1 つのインストールコマンドで、ライブWeb作業向けの CLI ツールと、反復可能な成果物を作成するためのWorkflowスキルがセットアップされます。Firecrawl をアプリケーションコードに統合するためのBuild スキルは firecrawl setup build でインストールします：

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

• --all はエージェントの選択をスキップし、検出されたすべてのエージェントを初期化します
• --browser は Firecrawl の認証のためにブラウザを自動的に開きます
• --skip-auth、--skip-install、--skip-skills、--agent <name> も利用できます。firecrawl init --help を参照してください。

インストール後、すべてが正しく動作していることを確認します：

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

後で再インストールする、または特定のエージェントのみに適用するには：

firecrawl setup skills      # CLI / コアスキルfirecrawl setup build       # Build スキルfirecrawl setup workflows   # ワークフロースキル

Firecrawl のスキルは 3 つのカテゴリに分かれています。init は CLI スキルとWorkflowスキルをインストールします。Build スキルを入れるには firecrawl setup build を実行してください。各セグメントはそれぞれ独自のリポジトリにあり、個別に進化できるようになっています:

• firecrawl/cli — ライブWeb作業向けの CLI スキル
• firecrawl/skills — アプリ連携のための Build スキル
• firecrawl/firecrawl-workflows — 反復可能な成果物向けのWorkflowスキル

CLI スキル — エージェントのセッション中にライブWeb作業を行うためのもの:

上記のインストールには両方のインデックススキルが含まれます。既存のセットアップに論文検索用のスキルだけを追加するには — 生物医学または科学文献を扱う場合に推奨します — 次を実行します:

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

Build スキル — Firecrawl をアプリケーションコードに統合するためのもの:

Workflowスキル — Firecrawl のウェブデータから具体的な成果物を生み出す、成果重視のスキル:

CLIスキルとWorkflowスキルは上記のインストールで導入されます。Buildスキルは別のステップです: firecrawl setup build。違うのは、その次に何をするかです。

# Web を検索firecrawl search "best open-source web crawlers"# ページをクリーンなMarkdownにスクレイピングfirecrawl scrape https://docs.firecrawl.dev# サイト全体をクロールfirecrawl crawl https://docs.firecrawl.dev

# あるトピックに関する複数ソースの調査ブリーフ"Use firecrawl-deep-research to write a brief on AI agent frameworks"# 営業電話の事前情報収集"Use firecrawl-lead-research to brief me on stripe.com before my 3pm call"# 優先順位付き修正項目を含むオンページSEO監査"Use firecrawl-seo-audit on https://example.com"# サイトのデザインシステムを DESIGN.md に複製"Use firecrawl-website-design-clone on https://linear.app"

完全なオンボーディング定義は次で確認できます:

• Browser サインイン、CLI セットアップ、スキル、MCP、dashboard キー: firecrawl.dev/agent-onboarding/SKILL.md
• WorkOS ID-JAG を使ったエージェント登録: firecrawl.dev/auth.md

エージェントはどちらのドキュメントも直接取得できます。人間参加型の CLI/browser オンボーディングには agent-onboarding/SKILL.md を、WorkOS ID-JAG 登録には auth.md を使ってください。

Firecrawlは、エージェントがウェブを扱うための5つの主要なツールを提供します。各ツールはAPIエンドポイントとCLIコマンドに対応しており、必要に応じて適切なものを選べます。

# CLIfirecrawl search "latest OpenAI API pricing"

# REST APIcurl -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

# REST APIcurl -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

# REST APIcurl -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

# REST APIcurl -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"

# REST API# scrapeIdはスクレイピングのレスポンス（data.metadata.scrapeId）から取得します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"}'

ほとんどのエージェントのワークフローでは、複数のツールを組み合わせます。一般的なパターンは次のとおりです。

1. Search で関連するページを見つける → URL の一覧を取得
2. 関連性の高い URL を スクレイピング する → 整理されたコンテンツを取得
3. スクレイピングしたページで後続のアクションが必要な場合は Interact する
4. 自律的な探索や、複数ページにまたがる構造化データの抽出が必要なタスクでは Agent を使う

大量に処理する場合、エージェントはまず Map で URL を見つけ、その後、必要なページを クロール または選択的に スクレイピング します。

Firecrawl の呼び出しが失敗したり、想定外の結果が返されたりしても、エージェントが人間にエスカレーションする必要はありません。/support/ask エンドポイントは、エージェント間コミュニケーション向けに設計された AI サポートエージェントです。ジョブ、アカウント、API の利用状況に関する問題を診断し、エージェントがそのまま適用できる機械可読な修正用パラメータとともに、検証済みの回答を返します。

これをエージェントのエラーハンドリングフローに組み込めば、スクレイピングの失敗、クロールの問題、設定ミスから自動的に復旧できるようになります。通常は 15〜30 秒で完了し、人間が介在する必要はありません。

1. あなたのエージェントが問題を説明します — 問題の内容を自然言語で説明する質問です。
2. サポートエージェントが調査します — job のログ、アカウントの状態、ドキュメント、ソースコードを確認します。
3. サポートエージェントが検証します — 可能な場合は、実際の Firecrawl API に対して修正をテストします (例: パラメータを調整してスクレイピングを再試行する) 。
4. あなたのエージェントが検証済みの回答を受け取ります — 文章による answer、そのまま直接適用できる機械可読な fixParameters、および修正がテストされたかどうかを示す validation 結果です。

質問に加えて、エンドユーザーが何をしようとしているのかという文脈をサポートエージェントに伝えるため、任意の rationale も送信します。

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"  }'

レスポンスには、answer、confidence の評価、エージェントが次の呼び出しに渡せる任意の fixParameters (例: {"waitFor": 5000}) 、および修正がライブ API に対してテスト済みかどうかを示す validation が含まれます。

MCP は、互換性のあるアプリケーションからモデルがツールを利用できるようにするオープンプロトコルです。オープンソースの Firecrawl MCP server は、検索、スクレイピング、ブラウジング、クロール、マッピング、Scrape JSON による構造化抽出、自律型エージェントジョブをサポートしています。

Firecrawl の最新ドキュメントを、コンテキストを保ったままエージェントに渡せます。エージェントはこれらのリソースを直接取得して自力で使い始められるため、人間が手作業で設定する必要はありません。

Docs for this page: https://docs.firecrawl.dev/ai-onboarding.md

Here are the Firecrawl docs: https://docs.firecrawl.dev/llms-full.txt

エージェントでよく使われるスタック向けの、そのまま使えるクイックスタートです。これらのいずれかをエージェントに渡せば、動作する Firecrawl インテグレーションのひな形をエンドツーエンドで生成できます。

Cursor に任せるなら、Firecrawl MCP server をワンクリックでインストールして、Cursor でプロンプトを始めましょう：

左側のサイドバーで、クイックスタートの完全な一覧 (Express、NestJS、Fastify、Hono、Bun、Remix、Nuxt、SvelteKit、Astro、Mastra、Django、Flask、Elixir、Java、Spring Boot、.NET、ASP.NET Core など) を確認できます。

Firecrawl は、コーディングエージェント、エージェント SDK、モデルアグリゲーターなど、エージェントが実際に動くランタイムやフレームワークに対応しています。ほとんどのコーディング用ハーネスでは、npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser で Firecrawl スキルを自動検出できます。それ以外では、MCP または REST API 経由でツールとして Firecrawl を呼び出します。

Firecrawl API の全機能をカバーする、公式の型付き SDK です。利用しているスタックに合った言語の SDK をエージェントから利用できます。

Firecrawl は、主要な LLM SDK やエージェントフレームワーク向けに、ネイティブ対応の SDK バインディングも提供しています。OpenAI、Anthropic、Gemini、Google ADK、Vercel AI SDK、LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Mastra、ElevenAgents については、LLM SDKs and Frameworks を参照してください。