Agent Development Kit（ADK）

Model Context Protocol（MCP）を用いて Firecrawl を Google の ADK と統合し、高度なエージェントワークフローを実現

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。

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概要

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。

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機能

• 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
• 深掘り調査と大規模バッチスクレイピング
• 柔軟なデプロイ（クラウドまたはセルフホスト）
• ストリーミング対応HTTPを活用するモダンなウェブ環境向けに最適化

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前提条件

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

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セットアップ

Remote MCP Server

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=f"https://mcp.firecrawl.dev/{FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
            ),
        )
    ],
)

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利用可能なツール

ツール	名称	説明
スクレイプツール	firecrawl_scrape	高度なオプションで単一のURLからコンテンツをスクレイピングします
バッチスクレイプツール	firecrawl_batch_scrape	レート制限と並列処理を備え、複数のURLを効率的にスクレイピングします
バッチステータスの確認	firecrawl_check_batch_status	バッチ処理のステータスを確認します
マップツール	firecrawl_map	サイト内のインデックス済みURLを網羅的に把握するためにサイト構造をマッピングします
サーチツール	firecrawl_search	ウェブを検索し、必要に応じて検索結果からコンテンツを抽出します
クローラーツール	firecrawl_crawl	高度なオプションで非同期クローリングを開始します
クローラーステータスの確認	firecrawl_check_crawl_status	クローリングジョブのステータスを確認します
抽出ツール	firecrawl_extract	LLMを用いてウェブページから構造化された情報を抽出します

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構成

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必須設定

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

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任意の設定

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

リトライ設定:

• FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS: 最大リトライ回数（既定値: 3）
• FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY: 初期待機時間（ミリ秒）（既定値: 1000）
• FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY: 最大待機時間（ミリ秒）（既定値: 10000）
• FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR: 指数バックオフ係数（既定値: 2）

クレジット使用量の監視:

• FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD: 警告閾値（既定値: 1000）
• FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD: 重大閾値（既定値: 100）

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例：Web Research Agent

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='Webコンテンツをスクレイピング・分析してトピックを調査するAIエージェント',
    instruction='''あなたはリサーチアシスタントです。トピックや質問が与えられた場合:
    1. 検索ツールを使用して関連するWebサイトを検索
    2. 最も関連性の高いページをスクレイピングして詳細情報を取得
    3. 必要に応じて構造化データを抽出
    4. 包括的で出典が明確な回答を提供''',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url=f"https://mcp.firecrawl.dev/{FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
            ),
        )
    ],
)

# エージェントを使用
response = research_agent.run("Python 3.13の最新機能は何ですか?")
print(response)

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ベストプラクティス

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
   • 既知の複数URLには firecrawl_batch_scrape
   • サイト全体の探索とスクレイピングには firecrawl_crawl

2. 利用状況を監視する: 想定外の利用を防ぐためにクレジットのしきい値を設定する

3. エラーを適切に処理する: ユースケースに応じてリトライ設定を行う

4. パフォーマンスを最適化する: 複数のURLをスクレイピングする場合はバッチ処理を使用する

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関連リソース

Google Agent Development Kit（ADK）と Firecrawl を用いた AI エージェント構築の完全ガイド

Google の ADK フレームワークと Firecrawl を組み合わせ、Web スクレイピング機能を備えた強力なマルチエージェント AI システムの構築方法を学べます。

MCP サーバー ドキュメント

Firecrawl の Model Context Protocol（MCP）サーバーとの統合および機能について詳しく学べます。

Google ADK 公式ドキュメント

包括的なガイドと API リファレンスは、Google Agent Development Kit の公式ドキュメントをご覧ください。