Agent Development Kit (ADK)

Integre o Firecrawl ao ADK do Google usando o MCP para fluxos de trabalho de agentes avançados

Integre o Firecrawl ao Agent Development Kit (ADK) do Google para criar agentes de IA avançados com recursos de web scraping por meio do Model Context Protocol (MCP).

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Visão geral

O Firecrawl oferece um servidor MCP que se integra perfeitamente ao ADK do Google, permitindo que seus agentes façam scraping, crawling e extraiam dados estruturados de qualquer site com eficiência. A integração é compatível tanto com instâncias do Firecrawl em nuvem quanto auto-hospedadas, com HTTP transmissível (streaming) para desempenho ideal.

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Funcionalidades

• Raspagem, rastreamento e descoberta de conteúdo eficientes em qualquer site
• Busca avançada e extração inteligente de conteúdo
• Pesquisa aprofundada e raspagem em lote de alto volume
• Implantação flexível (na nuvem ou auto-hospedada)
• Otimizado para a web moderna com suporte a HTTP por streaming

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Pré-requisitos

• Obtenha uma chave de API do Firecrawl em firecrawl.dev
• Instale o Google SDK

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Configuração

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='Um assistente útil para fazer scraping de sites com o Firecrawl',
    instruction='Ajude o usuário a buscar conteúdo de sites',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url=f"https://mcp.firecrawl.dev/{FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
            ),
        )
    ],
)

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Ferramentas disponíveis

Ferramenta	Nome	Descrição
Scrape Tool	firecrawl_scrape	Extrair conteúdo de uma única URL com opções avançadas
Batch Scrape Tool	firecrawl_batch_scrape	Extrair múltiplas URLs de forma eficiente com controle de taxa integrado e processamento paralelo
Check Batch Status	firecrawl_check_batch_status	Verificar o status de uma operação em lote
Map Tool	firecrawl_map	Mapear um site para descobrir todas as URLs indexadas
Search Tool	firecrawl_search	Pesquisar na web e, opcionalmente, extrair conteúdo dos resultados de pesquisa
Crawl Tool	firecrawl_crawl	Iniciar um rastreamento assíncrono com opções avançadas
Check Crawl Status	firecrawl_check_crawl_status	Verificar o status de um trabalho de rastreamento
Extract Tool	firecrawl_extract	Extrair informações estruturadas de páginas da web usando recursos de LLM

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Configuração

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Configuração obrigatória

FIRECRAWL_API_KEY: Sua chave de API do Firecrawl

• Obrigatório ao usar a API em nuvem (padrão)
• Opcional ao usar uma instância auto-hospedada com FIRECRAWL_API_URL

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Configuração opcional

URL da API do Firecrawl (para instâncias self-hosted):

• FIRECRAWL_API_URL: Endpoint de API personalizado
• Exemplo: https://firecrawl.your-domain.com
• Se não for informada, a API em nuvem será utilizada

Configuração de tentativas (retry):

• FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS: Número máximo de tentativas (padrão: 3)
• FIRECRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY: Atraso inicial em milissegundos (padrão: 1000)
• FIRECRAWL_RETRY_MAX_DELAY: Atraso máximo em milissegundos (padrão: 10000)
• FIRECRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR: Multiplicador de backoff exponencial (padrão: 2)

Monitoramento do uso de créditos:

• FIRECRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD: Limite de aviso (padrão: 1000)
• FIRECRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD: Limite crítico (padrão: 100)

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Exemplo: Agente de pesquisa na web

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"

# Criar um agente de pesquisa
research_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="research_agent",
    description='Um agente de IA que pesquisa tópicos através de scraping e análise de conteúdo web',
    instruction='''Você é um assistente de pesquisa. Quando receber um tópico ou pergunta:
    1. Use a ferramenta de busca para encontrar sites relevantes
    2. Faça scraping das páginas mais relevantes para obter informações detalhadas
    3. Extraia dados estruturados quando necessário
    4. Forneça respostas abrangentes e bem fundamentadas''',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url=f"https://mcp.firecrawl.dev/{FIRECRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
            ),
        )
    ],
)

# Usar o agente
response = research_agent.run("Quais são os recursos mais recentes do Python 3.13?")
print(response)

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Boas práticas

1. Use a ferramenta certa para a tarefa:

   • firecrawl_search quando você precisar encontrar primeiro as páginas relevantes
   • firecrawl_scrape para páginas individuais
   • firecrawl_batch_scrape para múltiplas URLs conhecidas
   • firecrawl_crawl para descobrir e extrair sites inteiros

2. Monitore seu uso: Configure limites de créditos para evitar consumo inesperado

3. Lide com erros de forma adequada: Configure tentativas de repetição (retries) com base no seu caso de uso

4. Otimize o desempenho: Use operações em lote ao extrair múltiplas URLs

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Recursos relacionados

Guia completo para criar agentes de IA com o Google Agent Development Kit (ADK) e Firecrawl

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Documentação do servidor MCP

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Documentação oficial do Google ADK

Explore a documentação oficial do Google Agent Development Kit para guias completos e referências de API.