Agent Development Kit (ADK)

Intégrez Firecrawl à l’Agent Development Kit (ADK) de Google pour créer des agents IA puissants dotés de capacités de web scraping via le Model Context Protocol (MCP).

Firecrawl fournit un serveur MCP qui s’intègre de façon transparente à l’ADK de Google, permettant à vos agents d’extraire, de parcourir et d’aspirer efficacement des données structurées depuis n’importe quel site web. L’intégration prend en charge les instances Firecrawl hébergées dans le cloud comme auto‑hébergées, avec HTTP en streaming pour des performances optimales.

• Scraping, exploration et découverte de contenu web efficaces sur n’importe quel site
• Recherche avancée et extraction de contenu intelligente
• Recherche approfondie
• Déploiement flexible (cloud ou auto‑hébergé)
• Optimisé pour les environnements web modernes avec prise en charge du streaming HTTP

• Obtenez une clé d’API Firecrawl sur firecrawl.dev
• Installez le SDK Google

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 assistant pratique pour l’extraction de sites web avec Firecrawl',
    instruction='Aidez l’utilisateur à rechercher du contenu sur des sites web',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url="https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp",
                headers={"Authorization": f"Bearer {FIRECRAWL_API_KEY}"},
            ),
        )
    ],
)

FIRECRAWL_API_KEY: votre clé API Firecrawl

• Requise lors de l’utilisation de l’API cloud (par défaut)
• Facultative lors de l’utilisation d’une instance auto-hébergée avec FIRECRAWL_API_URL

URL de l’API Firecrawl (pour les instances auto-hébergées) :

• FIRECRAWL_API_URL : Point de terminaison de l’API personnalisé
• Exemple : https://firecrawl.your-domain.com
• Si non renseigné, l’API cloud sera utilisée

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"

# Créer un agent de recherche
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}"},
            ),
        )
    ],
)

# Utiliser l'agent
response = research_agent.run("What are the latest features in Python 3.13?")
print(response)

1. Utiliser le bon outil pour la tâche :

   • firecrawl_search lorsque vous devez d’abord trouver les pages pertinentes
   • firecrawl_scrape pour une seule page
   • firecrawl_crawl pour découvrir et faire du scraping de sites entiers
   • des appels répétés à firecrawl_scrape lorsque vous disposez déjà d’une courte liste d’URL connues

2. Surveiller votre consommation : utilisez votre tableau de bord Firecrawl et les réponses de l’API pour suivre votre consommation de crédits.

3. Gérer les erreurs proprement : faites remonter les erreurs MCP/API à l’utilisateur et ne réessayez que lorsque votre workflow d’agent peut le faire en toute sécurité.

4. Optimiser les performances : utilisez firecrawl_map avant de faire du scraping lorsque l’agent doit découvrir des URL pertinentes.