Gemini - Firecrawl Docs

Integre o Firecrawl ao Gemini, da Google, para aplicativos de IA com dados da web.

Configuração#

npm install firecrawl @google/genai

Crie o arquivo .env:

FIRECRAWL_API_KEY=sua_chave_firecrawlGEMINI_API_KEY=sua_chave_gemini

Observação: Se estiver usando Node < 20, instale dotenv e adicione import 'dotenv/config' ao seu código.

Scrape + Resumo#

Este exemplo demonstra um fluxo de trabalho simples: fazer o scrape de um site e resumir o conteúdo com o Gemini.

import { Firecrawl } from 'firecrawl';import { GoogleGenAI } from '@google/genai';const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });const scrapeResult = await firecrawl.scrape('https://firecrawl.dev', {    formats: ['markdown']});console.log('Scraped content length:', scrapeResult.markdown?.length);const response = await ai.models.generateContent({    model: 'gemini-2.5-flash',    contents: `Summarize: ${scrapeResult.markdown}`,});console.log('Summary:', response.text);

Análise de Conteúdo#

Este exemplo mostra como analisar o conteúdo de um site usando os recursos de conversa em múltiplas etapas do Gemini.

import { Firecrawl } from 'firecrawl';import { GoogleGenAI } from '@google/genai';const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });const scrapeResult = await firecrawl.scrape('https://news.ycombinator.com/', {    formats: ['markdown']});console.log('Scraped content length:', scrapeResult.markdown?.length);const chat = ai.chats.create({    model: 'gemini-2.5-flash'});// Ask for the top 3 stories on Hacker Newsconst result1 = await chat.sendMessage({    message: `Based on this website content from Hacker News, what are the top 3 stories right now?\n\n${scrapeResult.markdown}`});console.log('Top 3 Stories:', result1.text);// Solicita a 4ª e 5ª notícias do Hacker Newsconst result2 = await chat.sendMessage({    message: `Now, what are the 4th and 5th top stories on Hacker News from the same content?`});console.log('4th and 5th Stories:', result2.text);

Extração Estruturada#

Este exemplo demonstra como extrair dados estruturados usando o modo JSON do Gemini a partir de conteúdo extraído de sites.

import { Firecrawl } from 'firecrawl';import { GoogleGenAI, Type } from '@google/genai';const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });const scrapeResult = await firecrawl.scrape('https://stripe.com', {    formats: ['markdown']});console.log('Comprimento do conteúdo extraído:', scrapeResult.markdown?.length);const response = await ai.models.generateContent({    model: 'gemini-2.5-flash',    contents: `Extrair informações da empresa: ${scrapeResult.markdown}`,    config: {        responseMimeType: 'application/json',        responseSchema: {            type: Type.OBJECT,            properties: {                name: { type: Type.STRING },                industry: { type: Type.STRING },                description: { type: Type.STRING },                products: {                    type: Type.ARRAY,                    items: { type: Type.STRING }                }            },            propertyOrdering: ['name', 'industry', 'description', 'products']        }    }});console.log('Informações da empresa extraídas:', response?.text);

Para mais exemplos, consulte a documentação do Gemini.