Firecrawl

Firecrawl 是一款網頁爬取與搜尋 API，能將混亂且以人為本的網站轉換為 AI 系統可實際使用的乾淨結構化資料。其核心業務包含三部分：搜尋功能可從網路中找出相關資訊；爬取功能能從任何 URL 提取乾淨的 Markdown、HTML 或結構化 JSON；互動功能則讓 AI 代理能點擊按鈕、填寫表單，並在登入或分頁機制後執行多步驟流程。該公司的主要賣點在於大規模可靠性：它涵蓋 96% 的網路內容（包括大量使用 JavaScript 的頁面），P95 延遲為 3.4 秒，並能自動處理代理伺服器、渲染及反機器人機制。其所解決的市場痛點在於：網路是為人類而非機器設計的——AI 代理在被迫處理樣板導航與頁面雜訊時，會浪費 token 並產生錯誤答案。Firecrawl 透過僅回傳與查詢相關的摘要來解決此問題，其自訂相關性模型在 OpenAI 的 SimpleQA 基準測試中達到 94.7% 的準確率，同時使用的 token 數量僅為全頁面處理的十分之一。在過去六個月（2026 年 3 月至 9 月），Firecrawl 於 2026 年 7 月對其 /search 端點進行了重大升級，導入自訂相關性模型，該模型會針對使用者的查詢對每個段落、列表及表格進行評分，並僅回傳最相關的摘要。此升級已全面上線至所有 API、SDK、CLI 及 MCP 介面，現有用戶無需進行任何變更。該公司亦擴大了 MCP Server 支援，允許透過模型上下文協定連接至任何 AI 工具。在此期間，並未通報任何重大負面事件。