Serveur MCP Firecrawl : extraire, parcourir et chercher sur le web
# Serveur MCP Firecrawl : extraire, parcourir et chercher sur le web code: 1mrx2rj | type: tool | language: fr | licence: MIT | version: v2 description: Transforme des pages web en Markdown propre, parcourt et cartographie des sites et cherche sur le web, avec l'API Firecrawl. page: https://contextetech.com/serveurs-mcp/firecrawl-mcp-server-1mrx2rj mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "1mrx2rj" (or ask "load 1mrx2rj") json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--firecrawl-mcp-server python: pip install contexte && contexte get 1mrx2rj source: https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server citation (required by the licence): contextetech. (2026). Serveur MCP Firecrawl : extraire, parcourir et chercher sur le web (Version 2) [Serveur MCP]. Contexte Tech. https://contextetech.com/serveurs-mcp/firecrawl-mcp-server-1mrx2rj. Source des données : https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server
Transforme des pages web en Markdown propre, parcourt et cartographie des sites et cherche sur le web, avec l'API Firecrawl.
Accès Moyen
- Lire des fichiers ou des données : Non
- Modifier ou supprimer des fichiers : Non
- Envoyer des données sur Internet
- Lancer des commandes sur la machine : Non
Configuration MCP
{
"mcpServers": {
"firecrawl_mcp_server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"firecrawl-mcp"
],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "…"
}
}
}
}Notes
Éditeur : Firecrawl (officiel). Documentation : https://docs.firecrawl.dev/mcp-server Serveur publié par firecrawl sur GitHub (https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server), licence MIT. Fiche créée par Contexte Tech à partir de l'entrée du registre MCP officiel io.github.firecrawl/firecrawl-mcp-server (version 3.29.1).
- Identifiant
- contextetech--firecrawl-mcp-server
- Fichier
- firecrawl-mcp-server.mcp.json
- Format
- JSON (application/json)
- Taille
- 206 octets
- Encodage
- UTF-8
- Tokens estimés
- ≈ 57
- Usage commercial
- Autorisé
- Données personnelles
- Non indiqué
- Version
- 3.29.1
- Publié le
- 9 octobre 2026 à 16:50
- Mis à jour le
- 18 octobre 2026 à 11:56
- Stockage
- en base
Statistiques
J'aime : 0 · Commentaires : 0
Cliquez sur un compteur pour l’afficher ou le masquer, survolez le graphique pour le détail. Une vue par visiteur et par jour, robots exclus ; décompte commencé le 30 septembre 2026.
Coût estimé
- Tokens d'entrée par appel
- ≈ 238
| Modèle | Par appel | Par mois |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna · OpenAImeilleur prix | 0,00002 € | 0,02 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00006 € | 0,06 € |
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00011 € | 0,11 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00028 € | 0,28 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00042 € | 0,42 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00042 € | 0,42 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00084 € | 0,84 € |
| Modèle open source hébergé chez soi (Ollama, vLLM) | 0 € d'API (coût du serveur seulement) | |
Coût d'entrée seulement, sans la réponse du modèle. Prix publics des fournisseurs (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic), tarif standard en dollars converti en euros au taux BCE du 13 octobre 2026. Estimation : 1 token ≈ 3,6 caractères.
Commun aux 3 régions
Sources sous licence compatible.
Sources : https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server (MIT)
Usage commercial autorisé · citer l'auteur · modifications permises.
Accès déclarés : envoyer sur Internet.
Hébergé en France (Scaleway, Paris). Aucun transfert hors UE.
Union européenne · 4/5
L'auteur n'a pas indiqué si la fiche contient des données personnelles.
Pas de données d'entraînement : pas de résumé à fournir.
États-Unis · 4/5
L'auteur n'a pas indiqué si la fiche contient des données personnelles.
Pas de données d'entraînement : pas de documentation à publier.
Chine · 4/5
L'auteur n'a pas indiqué si la fiche contient des données personnelles.
Pas de données d'entraînement ; les contenus générés par IA diffusés en Chine doivent être marqués (2025).
Synthèse indicative au 30/09/2026, sans valeur de certification juridique. Méthode et sources →
Qualité du contenu
Le détail des critères est réservé aux membres.
Chaque critère, les points retirés et un conseil pour corriger.
MCP contexte
https://contextetech.com/mcp
charge 1mrx2rj
Ajoutez l'adresse comme connecteur dans les pages des applications d'IA, puis envoyez la demande ci-dessus.
API
import json, urllib.request url = "https://contextetech.com/api/resources/contextetech--firecrawl-mcp-server" fiche = json.load(urllib.request.urlopen(url)) print(fiche["title"] or fiche["name"])
firecrawl-mcp-server.mcp.json
{
"mcpServers": {
"firecrawl_mcp_server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"firecrawl-mcp"
],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "…"
}
}
}
}Claude Code
claude mcp add firecrawl_mcp_server -- npx -y firecrawl-mcp
Claude Desktop, Cursor… (mcpServers)
{
"mcpServers": {
"firecrawl_mcp_server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"firecrawl-mcp"
],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "…"
}
}
}
}
Communauté
Pas encore de commentaire. Partagez votre retour, il aidera les suivants.