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Ejecuta Firecrawl MCP localmente cuando un cliente necesite iniciar un proceso local, cuando necesites un transporte HTTP local o cuando el MCP Server deba conectarse a una API de Firecrawl autogestionada. Para el servicio gestionado, comienza con Primeros pasos.

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Requisitos previos

  • Node.js 22 o una versión posterior
  • npm y npx, incluidos con Node.js
  • Una clave de API de Firecrawl para la API en la nube o una URL de una API de Firecrawl autogestionada
Confirma la versión de Node.js instalada:

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Inicia el servidor

Usa stdio cuando el cliente MCP inicie Firecrawl como proceso local:
Configura el cliente para ejecutar npx -y firecrawl-mcp@3.23.7 y proporciona FIRECRAWL_API_KEY mediante el entorno protegido o el mecanismo de secretos del cliente.

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Configura la API de Firecrawl

El procesamiento directo de archivos locales con firecrawl_parse requiere que FIRECRAWL_API_URL apunte a una API de Firecrawl autogestionada. Un MCP Server local conectado únicamente a la API en la nube no puede cargar un archivo local mediante esa herramienta; en su lugar, el servidor alojado usa una transferencia de carga firmada.

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Instalar globalmente

Usa npx para una configuración más rápida. Para instalar globalmente la misma versión revisada:
A continuación, ejecuta:

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Solución de problemas

Instala Node.js 22 o una versión posterior, confirma que npx esté en el PATH del cliente y reinícialo por completo. En Windows, ejecuta where npx en el símbolo del sistema y configura el cliente para que use la ruta devuelta de npx.cmd.
Confirma que HTTP_STREAMABLE_SERVER=true y, a continuación, llama a http://localhost:3000/health. Usa http://localhost:3000/mcp como endpoint del cliente, no la ruta alojada /v2/mcp.
La disponibilidad de las herramientas depende de los servicios de Firecrawl habilitados en la implementación de destino. Compara la conexión en Herramientas y revisa la salida del proceso local en busca de errores de registro o autenticación.
Los límites de tasa los aplica la API de Firecrawl conectada. Revisa los límites de tasa actuales y los límites configurados para una implementación autogestionada.