
開源網頁爬蟲與擷取 API,專為 AI 應用、知識庫和資料管線設計。
開源網頁爬蟲與擷取 API,專為 AI 應用、知識庫和資料管線設計。
🚀 Firecrawl 是一個開源的網頁爬蟲與擷取 API,專為 AI 應用、知識庫和資料管線設計。
此模板部署完整的自架 Firecrawl 堆疊:
harness.js --start-docker,在同一個容器內管理 API 伺服器、worker、extract-worker,以及多個 NUQ queue worker 子行程。Firecrawl 是資源密集型服務。upstream 的 docker-compose.yaml 建議 api 服務至少配置 4 vCPU / 8 GB RAM,playwright 至少 2 vCPU / 4 GB RAM。建議部署在 Pro 方案或 dedicated server 上。
必填的只有網域。核心的爬取與擷取功能不需要任何 LLM 設定即可運作。
LLM extract(可選,自備 OpenAI 相容 provider): 部署表單提供兩個可選欄位——OpenAI API Key 與 OpenAI Base URL。填入你的 provider key 即可啟用 Firecrawl 的 LLM 功能(llm-extract、summary、/v2/extract、/v2/agent)。兩者都留空則以無 LLM 模式部署。
OPENAI_API_KEY,OPENAI_BASE_URL 留空——Firecrawl 會使用 OpenAI 預設端點。OPENAI_API_KEY 與 OPENAI_BASE_URL(例如 https://openrouter.ai/api/v1)。也可在 api 服務 env tab 設 MODEL_NAME。完整支援的變數清單見 apps/api/src/config.ts。這些值隨時可在 api 服務 env tab 修改,改完 restart 服務即可。
注意事項:
@ai-sdk/google 呼叫 Google Gemini,不走 OPENAI_BASE_URL。若要啟用,請另外在 api 服務設 GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY。BULL_AUTH_KEY(保護內建 Bull queue dashboard)會自動生成,可在 api 服務 env tab 查看。
預設 不啟用 API 認證(USE_DB_AUTHENTICATION=false)。API 端點是公開的——若部署於公開網路,請使用 Cloudflare、auth proxy 或網路 ACL 保護你的網域。
部署完成後,呼叫 scrape 端點:
curl -X POST https://<your-domain>/v1/scrape \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"url": "https://docs.firecrawl.dev"}'
Firecrawl 沒有給終端用戶的 UI,它是 API-only 服務。維運用的內建 Bull Dashboard 掛在:
https://<your-domain>/admin/<BULL_AUTH_KEY>/queues
可監控 queue 吞吐量、檢視 active / completed / failed jobs、重跑失敗任務。BULL_AUTH_KEY 可在 api 服務的 env tab 查到。
Firecrawl upstream 沒有發行 semver 標籤——只有 :latest,每次 main 分支推進就會重建。為了讓你的部署可重現,這個模板把每個 image 用 digest(@sha256:...)釘住,目前釘的是 2026-05-04 那個 build。後續更新會以新版模板的形式釋出。