Kit de desarrollo de agentes (ADK)

Integra Firecrawl con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google para crear agentes de IA potentes con capacidades de web scraping mediante el Model Context Protocol (MCP).

Firecrawl ofrece un servidor MCP que se integra sin fricciones con el ADK de Google, permitiendo que tus agentes realicen scraping, crawling y extracción de datos estructurados de cualquier sitio web de manera eficiente. La integración es compatible tanto con instancias de Firecrawl en la nube como autogestionadas, con HTTP en streaming para un rendimiento óptimo.

• web scraping, rastreo y descubrimiento de contenido eficientes en cualquier sitio
• Búsqueda avanzada y extracción inteligente de contenido
• Investigación profunda
• Despliegue flexible (en la nube o autogestionado)
• Optimizado para entornos web modernos con soporte HTTP por streaming

• Obtén una clave de API para Firecrawl en firecrawl.dev
• Instala el Google SDK

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

FIRECRAWL_API_KEY = "YOUR-API-KEY"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="firecrawl_agent",
    description='Un asistente útil para extraer contenido de sitios web con Firecrawl',
    instruction='Ayuda al usuario a buscar contenido en sitios web',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url="https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp",
                headers={"Authorization": f"Bearer {FIRECRAWL_API_KEY}"},
            ),
        )
    ],
)

FIRECRAWL_API_KEY: Tu clave de API de Firecrawl

• Obligatorio al usar la API en la nube (por defecto)
• Opcional al usar una instancia autogestionada con FIRECRAWL_API_URL

URL de la API de Firecrawl (para instancias autogestionadas):

• FIRECRAWL_API_URL: Endpoint de API personalizado
• Ejemplo: https://firecrawl.your-domain.com
• Si no se especifica, se usará la API en la nube

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

FIRECRAWL_API_KEY = "YOUR-API-KEY"

# Crear un agente de investigación
research_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="research_agent",
    description='An AI agent that researches topics by scraping and analyzing web content',
    instruction='''You are a research assistant. When given a topic or question:
    1. Use the search tool to find relevant websites
    2. Scrape the most relevant pages for detailed information
    3. Extract structured data when needed
    4. Provide comprehensive, well-sourced answers''',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url="https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp",
                headers={"Authorization": f"Bearer {FIRECRAWL_API_KEY}"},
            ),
        )
    ],
)

# Usar el agente
response = research_agent.run("What are the latest features in Python 3.13?")
print(response)

1. Usa la herramienta adecuada para cada tarea:

   • firecrawl_search cuando primero necesites encontrar páginas relevantes
   • firecrawl_scrape para páginas individuales
   • firecrawl_crawl para descubrir y extraer sitios completos
   • llamadas repetidas a firecrawl_scrape cuando ya tengas una lista corta de URL conocidas

2. Supervisa tu uso: Usa tu panel de Firecrawl y las respuestas de la API para hacer seguimiento del consumo de créditos.

3. Gestiona los errores de forma adecuada: Muestra al usuario los errores de MCP/API y reintenta solo cuando tu flujo de trabajo del agente pueda hacerlo de forma segura.

4. Optimiza el rendimiento: Usa firecrawl_map antes de hacer scraping cuando el agente necesite descubrir URL relevantes.