Agent Development Kit（ADK）

Model Context Protocol（MCP）経由で Firecrawl を Google の Agent Development Kit（ADK）と統合し、ウェブスクレイピング機能を備えた強力な AI エージェントを構築します。

Firecrawl は MCP サーバーを提供しており、Google の ADK とシームレスに統合して、エージェントがあらゆるウェブサイトから効率的にスクレイピング、クロール、構造化データの抽出を行えるようにします。この統合は、パフォーマンス最適化のためにストリーミング対応の HTTP を備えた、クラウド版およびセルフホスト版の Firecrawl インスタンスの両方をサポートします。

• あらゆるウェブサイトに対する効率的なスクレイピング、クロール、コンテンツ発見
• 高度な検索機能と賢いコンテンツ抽出
• 深掘り調査
• 柔軟なデプロイ (クラウドまたはセルフホスト)
• Streamable HTTPを活用するモダンなウェブ環境向けに最適化

• firecrawl.dev で Firecrawl の API キーを取得する
• Google ADK をインストールする

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='Firecrawl でウェブサイトをスクレイピングするのに役立つアシスタント',
    instruction='ユーザーのウェブサイトコンテンツの検索を支援する',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url="https://mcp.firecrawl.dev/v2/mcp",
                headers={"Authorization": f"Bearer {FIRECRAWL_API_KEY}"},
            ),
        )
    ],
)

FIRECRAWL_API_KEY: Firecrawl の API キー

• クラウド API を使用する場合は必須（デフォルト）
• FIRECRAWL_API_URL を指定したセルフホスト環境を使用する場合は任意

Firecrawl API URL (セルフホスト環境向け) :

• FIRECRAWL_API_URL: カスタム API エンドポイント
• 例: https://firecrawl.your-domain.com
• 指定がない場合はクラウド API を使用します

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"

# リサーチエージェントを作成
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}"},
            ),
        )
    ],
)

# エージェントを使用
response = research_agent.run("What are the latest features in Python 3.13?")
print(response)

1. 用途に合ったツールを使う:

   • まず関連ページを見つける必要がある場合は firecrawl_search
   • 単一ページには firecrawl_scrape
   • サイト全体の探索とスクレイピングには firecrawl_crawl
   • 既知のURLの短いリストがある場合は firecrawl_scrape を繰り返し呼び出す

2. 利用状況を監視する: Firecrawl ダッシュボードと API レスポンスを使って、クレジット使用量を追跡する

3. エラーを適切に処理する: MCP/API エラーをユーザーに表示し、エージェントのワークフローで安全に行える場合にのみリトライする

4. パフォーマンスを最適化する: エージェントが関連URLを見つける必要がある場合は、スクレイピングの前に firecrawl_map を使用する