
AI アプリケーション、ナレッジベース、データパイプライン向けのオープンソース Web クローラー / スクレイピング API。
AI アプリケーション、ナレッジベース、データパイプライン向けのオープンソース Web クローラー / スクレイピング API。
🚀 Firecrawl は AI アプリケーション、ナレッジベース、データパイプライン向けのオープンソース Web クローラー / スクレイピング API です。
このテンプレートはセルフホスト版 Firecrawl のフルスタックをデプロイします:
harness.js --start-docker を実行し、同一コンテナ内で API サーバー、worker、extract-worker、複数の NUQ キュー worker サブプロセスを管理します。Firecrawl はリソース集約型のサービスです。upstream の docker-compose.yaml は api に最低 4 vCPU / 8 GB RAM、playwright に最低 2 vCPU / 4 GB RAM を推奨しています。Pro プランまたは専用サーバーへのデプロイを推奨します。
必須項目はドメイン名のみです。コアのクロール / スクレイピング機能は LLM 設定なしで動作します。
LLM extract(オプション、OpenAI 互換プロバイダを持ち込み): デプロイフォームには OpenAI API Key と OpenAI Base URL の 2 つのオプション欄があります。プロバイダのキーを入力すると Firecrawl の LLM 機能(llm-extract、summary、/v2/extract、/v2/agent)が有効になります。両方を空のままにすると LLM なしでデプロイされます。
OPENAI_API_KEY を設定し、OPENAI_BASE_URL は空のままにします。Firecrawl は OpenAI のデフォルトエンドポイントを使用します。OPENAI_API_KEY と OPENAI_BASE_URL(例: https://openrouter.ai/api/v1)の両方を設定します。api サービスの env タブで MODEL_NAME も設定できます。サポートされる変数の完全なリストは apps/api/src/config.ts を参照してください。これらの値は api サービスの env タブでいつでも変更でき、変更後にサービスを再起動するだけです。
注意点:
OPENAI_BASE_URL を経由せず、@ai-sdk/google 経由で直接 Google Gemini を呼び出します。これらを有効化するには、api サービスに GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY も設定してください。BULL_AUTH_KEY(内蔵 Bull queue dashboard を保護する認証キー)は自動生成されます。api サービスの env タブから確認できます。
API 認証はデフォルトで 無効 です(USE_DB_AUTHENTICATION=false)。API エンドポイントは公開状態のため、インターネットに公開する場合は Cloudflare、認証プロキシ、ネットワーク ACL などでドメインを保護してください。
デプロイ完了後、scrape エンドポイントを呼び出します:
curl -X POST https://<your-domain>/v1/scrape \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"url": "https://docs.firecrawl.dev"}'
Firecrawl にはエンドユーザー向け UI はなく、API のみのサービスです。運用者向けに Bull Dashboard が組み込まれており、以下の URL でアクセスできます:
https://<your-domain>/admin/<BULL_AUTH_KEY>/queues
キューのスループット監視、active / completed / failed ジョブの確認、失敗ジョブのリトライが可能です。BULL_AUTH_KEY は api サービスの env タブから確認できます。
Firecrawl upstream は semver タグを公開していません — :latest のみで、main ブランチが進むたびに再ビルドされます。再現性のあるデプロイのために、このテンプレートでは各 image を digest(@sha256:...)で固定しており、現在は 2026-05-04 のビルドに対応します。アップデートは新しいテンプレートリビジョンとして公開されます。