ElevenAgents
Dales a los agentes de voz y chat de ElevenLabs acceso a la web en tiempo real con Firecrawl
Dales a tus agentes de voz y chat de ElevenAgents la capacidad de hacer scraping, buscar y rastrear la web en tiempo real con Firecrawl. Esta guía cubre dos opciones de integración:
- MCP Server — conecta el MCP Server alojado de Firecrawl para una configuración sin código.
- Herramienta de webhook del servidor — dirige una herramienta personalizada a la API REST de Firecrawl para tener control total sobre las solicitudes.
- Una cuenta en ElevenLabs con acceso a ElevenAgents
- Una clave de API de Firecrawl desde tu panel de control de firecrawl.dev
La forma más rápida de dar acceso web a un agente. ElevenAgents admite servidores MCP remotos y Firecrawl proporciona un endpoint MCP alojado.
- Abre la página de integraciones en ElevenLabs y haz clic en + Add integration.
- Selecciona Custom MCP Server en la biblioteca de integraciones.
- Completa los siguientes campos:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Name | Firecrawl |
| Description | Busca, hace scraping, crawl y extrae contenido de cualquier sitio web. |
| Server type | Streamable HTTP |
| Server URL | https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp |
Esta URL activa el conjunto de herramientas sin clave de Firecrawl. Para una configuración vinculada a una cuenta o sin supervisión, sigue los modos de conexión MCP alojados; conserva las claves de API en una cabecera Authorization o en un almacén seguro de secretos, nunca en una URL.
Debes seleccionar Streamable HTTP como tipo de servidor. La opción predeterminada SSE no funciona con el endpoint MCP de Firecrawl.
-
En Tool Approval Mode, selecciona un nivel de aprobación:
- No Approval — el agente usa las herramientas libremente. Adecuado para scraping de solo lectura.
- Fine-Grained Tool Approval — te permite preseleccionar qué herramientas pueden ejecutarse automáticamente y cuáles requieren aprobación. Útil para controlar operaciones de crawl costosas.
- Always Ask (predeterminado) — el agente solicita permiso antes de cada llamada de herramienta.
-
Marca I trust this server y luego haz clic en Add Server.
ElevenLabs se conectará al servidor y mostrará las herramientas disponibles (scrape, search, crawl, map y más).
- Crea o abre un agente en el panel de ElevenAgents.
- Ve a la pestaña Tools y, a continuación, selecciona la subpestaña MCP.
- Haz clic en Add server y selecciona la integración de Firecrawl en el menú desplegable.
En la pestaña Agent, agrega instrucciones al System prompt para que el agente sepa cuándo usar Firecrawl. Por ejemplo:
Eres un asistente de investigación útil. Cuando el usuario pregunte sobre un sitio web,
una empresa o cualquier tema que requiera información actualizada, usa las
herramientas de Firecrawl para buscar en la web o hacer scraping de la página relevante y, luego,
resume los resultados.Haz clic en Preview en la barra de navegación superior. Puedes probarlo usando el campo de chat de texto o iniciando una llamada de voz. Prueba un prompt como:
“¿Qué hace firecrawl.dev? Ve al sitio y resúmelo.”
El agente llamará a la herramienta MCP scrape de Firecrawl, recibirá el markdown de la página y responderá con un resumen.
Usa este enfoque cuando necesites un control preciso sobre los parámetros de la solicitud (formatos, encabezados, timeouts, etc.) o quieras invocar un endpoint específico de Firecrawl sin exponer todo el conjunto de herramientas de MCP.
Crea una herramienta que haga scraping de una única URL y devuelva su contenido en markdown.
- Abre tu agente y ve a la pestaña Tools.
- Haz clic en Add tool y selecciona Webhook.
- Configura la herramienta:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Name | scrape_website |
| Description | Haz scraping del contenido de una URL y devuélvelo como markdown limpio. |
| Method | POST |
| URL | https://api.firecrawl.dev/v2/scrape |
El campo Method usa GET de forma predeterminada; asegúrate de cambiarlo a POST.
- Desplázate hasta la sección Headers y haz clic en Add header para configurar la autenticación:
| Encabezado | Valor |
|---|---|
Authorization | Bearer YOUR_FIRECRAWL_API_KEY |
Como alternativa, si tienes configuradas conexiones de autenticación del espacio de trabajo, puedes usar el menú desplegable Authentication.
- Agrega un parámetro en el body:
| Parámetro | Tipo | Descripción | Obligatorio |
|---|---|---|---|
url | string | La URL de la que se hará scraping | Sí |
- Haz clic en Add tool.
La API de Firecrawl devuelve el contenido de la página en markdown de forma predeterminada. El agente recibe la respuesta JSON y puede usar el campo markdown para responder preguntas.
Crea una herramienta para buscar en la web y devolver resultados con contenido extraído.
- Haz clic en Add tool → Webhook de nuevo y configura:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Nombre | search_web |
| Descripción | Busca en la web una consulta y devuelve resultados relevantes con el contenido de la página. |
| Método | POST |
| URL | https://api.firecrawl.dev/v2/search |
-
Añade el mismo encabezado
Authorizationque antes. -
Añade parámetros del cuerpo:
| Parámetro | Tipo | Descripción | Obligatorio |
|---|---|---|---|
query | string | La consulta de búsqueda | Sí |
limit | number | Número máximo de resultados que se devolverán (predeterminado: 5) | No |
- Haz clic en Add tool.
Actualiza el System prompt
En la pestaña Agent, actualiza el System prompt:
Eres un asistente experto con acceso a herramientas web.
- Usa `scrape_website` cuando el usuario te proporcione una URL específica para leer.
- Usa `search_web` cuando el usuario haga una pregunta general que requiera
buscar información en línea.
Siempre resume la información de forma concisa y cita la URL de origen.Haz clic en Preview y prueba a preguntar:
“Busca las últimas novedades de Next.js y dame un resumen.”
El agente llamará a search_web, recibirá resultados de Firecrawl y responderá con un resumen de lo encontrado.
- Selección de modelo — Para una invocación de herramientas fiable, usa un modelo de alta capacidad como GPT-4o, Claude Sonnet 4.5 o posterior, o Gemini 2.5 Flash. Los modelos más pequeños pueden tener dificultades para extraer los parámetros correctos.
- Mantén los prompts específicos — Indica al agent exactamente cuándo usar cada herramienta. Las instrucciones vagas provocan invocaciones de herramientas omitidas o incorrectas.
- Limita el tamaño de la respuesta — En los agentes de voz, las páginas largas extraídas mediante scraping pueden saturar el contexto del LLM. Usa
onlyMainContent: trueen las scrape options (o indícale al agent que resuma de forma agresiva) para mantener las respuestas concisas. - Sonidos de invocación de herramientas — En la configuración de herramientas de Webhook o MCP, puedes configurar un sonido de invocación de herramientas para reproducir audio ambiental mientras se ejecuta una herramienta. Esto le indica al usuario que el agent está trabajando.