Make平台Firecrawl集成教程：2025年自动化数据采集指南

引言

在信息爆炸的时代，海量的数据蕴藏着巨大的价值。如何高效、准确地获取这些数据，并将其无缝集成到自动化工作流中，成为了企业和个人面临的共同挑战。作为Make自动化工作流的核心组件，数据采集的质量和效率直接影响着整个自动化系统的性能。今天，翔宇为大家介绍两款与Make完美集成的数据采集服务：Firecrawl和Jina，它们各有千秋，都是构建高效自动化工作流的利器。

Firecrawl是一款专为自动化场景设计的网页数据抓取工具，它能够与Make无缝对接，实现从数据采集、清洗、转换到存储的全流程自动化。与Jina相比，Firecrawl在处理复杂网页结构和动态内容时表现尤为出色，特别适合需要高精度数据采集的自动化场景。通过Firecrawl，您可以轻松构建稳定可靠的数据采集工作流，为后续的自动化处理提供高质量的数据支持。

本教程将深入探讨Firecrawl在Make自动化工作流中的应用，包括功能特点、集成方法、应用场景和最佳实践。希望通过翔宇的分享，能够帮助各位自动化爱好者快速掌握这款AI时代的数据抓取利器，为您的自动化工作流提供强有力的数据支持，实现从数据采集到业务价值的全流程自动化。

公司介绍

Firecrawl于2018年在美国旧金山创立，现已发展成为一家拥有50多名员工的技术驱动型企业。公司已获得来自Accel、GV（Google Ventures）、Index Ventures等顶级投资机构的多轮融资，累计融资金额达4000万美元。

公司由前Google和LinkedIn技术专家Igor Mokhnach创立,核心团队来自Amazon、Facebook等科技巨头。秉承”让网页数据触手可及”的使命,Firecrawl致力于开发最前沿的网页数据采集技术,朝着”成为全球网页数据抓取领域的领航者”这一愿景稳步前进。

凭借卓越的技术实力和创新能力,Firecrawl先后获得”2022年度最佳数据抓取工具”、”2023年度最具创新力数据科技公司”等重要奖项,被福布斯、TechCrunch等权威媒体誉为”数据抓取领域的行业标杆”。

为什么 AI 时代 Markdown 重要

Firecrawl 的核心功能是将网页数据抓取并转化为 Markdown 格式。那么为什么 Markdown 如此重要呢？Markdown 凭借其层级标题、列表和代码块等语义化标签，为AI模型提供了天然的文本结构理解框架。这种结构化特征使大语言模型能更精准识别内容逻辑关系，特别适合自动化文档生成和知识图谱构建。Markdown 的简洁性显著提升AI处理效率，主要体现在以下核心优势：

高效处理与协作

• 语义分析：去除富文本干扰，提升AI处理效率
• 知识抽取：标题/列表的层级结构使信息抽取准确度高
• AI写作协同：支持ChatGPT等工具输出，保留格式语义的同时方便人工二次编辑
• 跨平台兼容：纯文本格式可在不同操作系统和设备上无缝使用
• 协作便捷：与Git等版本控制系统完美适配，促进团队协作与知识共享

多场景应用

• 多模态转换：可无损转换为PDF/Word/HTML等格式，满足不同AI处理管道的输入需求
• 文档管理：纯文本特性便于AI生成内容的迭代管理和版本控制
• 技术文档支持：提供代码高亮和嵌入功能，适用于包含复杂代码、算法和数据的AI技术文档

自动化集成

• 工具支持：众多AI工具和平台原生支持Markdown格式
• 报告生成：在文档自动化和知识库构建等领域表现优异
• 高效解析：AI工具可直接解析和转换Markdown，大幅提升处理效率

Markdown 的简洁性、灵活性和易用性使其在AI时代成为不可或缺的工具，在技术文档编写、团队协作和自动化处理中发挥着关键作用。

价格

Firecrawl 提供灵活的价格方案，满足不同规模用户的需求。项目开源，开发者可自行部署实现完全免费使用。

主要套餐

• 免费计划：500 积分/月，适合个人测试
• 爱好者计划：$16/月，3,000 积分
• 标准计划：$83/月，100,000 积分（最受欢迎）
• 增长计划：$333/月，500,000 积分
• 企业计划：定制方案，无限积分

开源优势

• 可自行部署，免除所有费用
• 完全控制数据抓取流程
• 支持自定义扩展功能
• 社区持续更新维护

注意：API 请求消耗积分，结构化数据提取单独定价。

功能介绍

Scrape 功能：网页数据抓取与转换

Scrape 是 Firecrawl 的核心功能，支持三种主要使用场景：

基础网页抓取

• 将任何网页转换为干净的 Markdown 格式
• 支持动态网站、JS 渲染页面、PDF 和图片抓取
• 处理代理、缓存、速率限制、JS 屏蔽内容等复杂情况
• 输出格式：Markdown、结构化数据、截图或 HTML
• 使用 /scrape 端点，提供目标 URL 和所需格式即可

批量抓取 (Batch Scrape)

• 支持同时抓取多个 URL
• 提供同步和异步两种处理模式
• 返回抓取结果或任务 ID 用于状态查询
• 适用于大规模数据采集需求

智能数据提取 (LLM Extract)

• 基于大语言模型的智能数据提取
• 支持通过 JSON Schema 定义提取结构
• 提供无 Schema 模式，仅需自然语言提示
• 可提取网页中的关键信息并结构化输出

Scrape 功能为网页数据采集提供了完整的解决方案，从基础抓取到智能提取，满足不同场景下的数据需求。

Crawl 功能：深度递归抓取网站数据

Crawl 功能采用先进的递归遍历算法，能够全面抓取整个网站及其子域名的数据。其工作流程如下：

1. URL 分析：从指定 URL 开始，优先查找网站地图，若无则通过链接进行爬取
2. 递归遍历：自动追踪每个链接，深入抓取所有子页面
3. 内容提取：处理 JavaScript 渲染、速率限制等复杂情况，确保完整抓取
4. 结果整理：将抓取数据转换为干净的 Markdown 或结构化格式，完美适配大语言模型处理

通过 /crawl 端点提交抓取任务，返回任务 ID 用于查询状态。默认情况下，Crawl 仅抓取指定 URL 的子页面，如需抓取其他父级页面，可使用 allowBackwardLinks 参数。

Map 功能：快速获取网站链接地图

Map 功能是 Firecrawl 的网站链接地图生成器，能够快速获取指定网站的所有链接。它就像一张网站导航图，帮助用户快速了解网站结构。使用时，您只需提供目标网站的 URL，Firecrawl 就会返回该网站的主要链接列表。该功能特别适合以下场景：

• 需要让用户选择要抓取的特定链接
• 快速了解网站的整体结构
• 抓取与特定主题相关的页面（使用搜索参数）
• 仅需抓取网站的特定页面

目前该功能处于 Alpha 阶段，优先考虑速度，可能无法捕获所有链接。

Extract 功能：基于大语言模型的智能数据提取（Open Beta）

Extract 是 Firecrawl 的革命性功能，利用大语言模型（LLMs）从网页中提取结构化数据。通过 /extract 端点，用户只需提供目标 URL（支持通配符）和提取提示或数据模式，即可自动完成数据采集、解析和整理。

核心特性：

• 灵活的数据提取：支持单页面、多页面或整个域名的数据提取
• 智能模式识别：可通过自然语言提示或预定义 JSON 模式指定提取内容
• 自动爬取与解析：自动处理网站爬取、页面解析和数据整理
• 异步任务处理：支持大规模数据提取，提供任务状态查询功能
• 网络搜索增强：可启用 enableWebSearch 参数，从相关页面获取补充信息

功能对比

功能应用指南

适用场景

• Scrape：适合处理单个网页数据抓取，如商品详情页、新闻文章页、产品说明页等静态内容，支持HTML、PDF、图片等多种格式
• Crawl：适合处理复杂网站结构，如电商网站产品目录、新闻门户网站地图、企业官网等，支持递归抓取子域名和深层页面
• Map：适合快速生成网站链接地图，用于网站结构分析、特定页面筛选、主题相关页面定位等场景
• Extract (New)：适合处理非结构化数据提取，如论坛讨论、社交媒体评论、用户评价等，支持通过自然语言提示或JSON Schema进行智能提取

Make.com 自动化工作流的数据引擎

数据智能化的基石

在AI驱动的自动化时代，数据质量决定工作流效能。Firecrawl 与 Make.com 的深度集成，构建了从数据采集到智能应用的完整链路。作为拥有2200+应用连接的自动化中枢，Make.com 依赖实时、准确的数据源来保证工作流的决策质量——这正是 Firecrawl 的核心价值：通过持续抓取最新网页数据，为自动化流程注入实时信息血液。

智能数据管道的构建

Firecrawl 与 Make.com 的协同运作形成了智能数据管道：

1. 数据采集层：Firecrawl 实时抓取动态更新的网页内容，包括价格数据、行业资讯、用户评价等关键信息
2. 数据转换层：自动将原始数据清洗为结构化格式（Markdown/JSON），适配AI模型处理
3. 数据分发层：通过 Make.com 的2200+应用连接器，将数据智能路由至目标系统

通过这种深度集成，Firecrawl 使 Make.com 的自动化工作流突破静态数据限制，具备实时感知和动态响应能力。数据不仅是流程的起点，更成为驱动商业智能的永动机，在2200+应用场景中持续创造价值。

在 Make.com 中调用 Firecrawl API 教程

通过 HTTP 模块调用 API

准备工作

• 在 Firecrawl 官网注册账号并获取 API 密钥
• 在 Make.com 中创建新场景
• 添加 HTTP 模块

配置 HTTP 模块

首先访问Firecrawl官方文档，找到对应功能的API调用示例。以Scrape功能为例，打开https://docs.firecrawl.dev/features/scrape页面，参考其中的curl命令格式，将其转换为Make.com中HTTP模块的配置参数。

curl命令格式如下：

curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v1/scrape
-H ‘Content-Type: application/json’
-H ‘Authorization: Bearer YOUR_API_KEY’
-d ‘{ “url”: “https://docs.firecrawl.dev”, “formats” : [“markdown”, “html”] }’

在 Make.com 中配置 HTTP 模块的详细步骤如下：

模块参数设置

• 请求方法：选择 POST 请求方式
• URL：填写 Firecrawl API 端点地址，如 https://api.firecrawl.dev/v1/scrape
• Headers：
  • Content-Type：设置为 application/json
  • Authorization：填写 Bearer YOUR_API_KEY（请将 YOUR_API_KEY 替换为您的实际 API 密钥）
• Body（请求体）：
• { "url": "https://docs.firecrawl.dev", "formats": ["markdown", "html"] }

返回结果处理流程

1. 添加 JSON 解析模块：用于解析 API 返回的 JSON 格式数据
2. 配置解析规则：根据实际需求设置数据提取规则
3. 数据传递：将解析后的结构化数据传递给后续处理模块

通过以上配置，即可在 Make.com 中成功调用 Firecrawl API 并处理返回结果。

Firecrawl 最佳实践案例

行业应用概览

Firecrawl 作为一款强大的数据采集工具，在多个行业展现出显著的应用价值。以下是其在电商、金融和房地产领域的典型应用场景：

电商领域

• 使用 Scrape 功能抓取商品信息
• 通过 Crawl 功能监控竞争对手网站
• 利用 Map 功能快速了解网站结构
• 应用 Extract (New) 功能分析用户评论

金融领域

• 使用 Crawl 功能抓取财经新闻和股票数据
• 通过 Map 功能快速定位相关页面
• 应用 Extract (New) 功能提取关键新闻事件

房地产领域

• 使用 Scrape 功能抓取房产信息
• 通过 Crawl 功能采集房源数据
• 利用 Map 功能快速浏览网站内容
• 应用 Extract (New) 功能提取房源描述关键信息

具体应用案例

电商领域：价格监控与策略调整

应用场景
某电商企业需要实时监控竞争对手的价格变化，以调整自身产品的价格策略。

实施方法

• 使用 Firecrawl 的 Crawl 功能抓取竞品商品信息
• 通过 Map 功能进行数据清洗和转换
• 将处理后的数据存储至数据库
• 利用 Make.com 实现价格变动实时推送至 Slack
• 触发自动化价格调整程序

最终效果
企业实现了对竞争对手价格的实时监控，能够及时调整定价策略，显著提升了市场竞争力。

金融领域：市场数据分析与投资决策

应用场景
某金融机构需要收集市场金融数据，用于投资分析和风险管理。

实施方法

• 使用 Firecrawl 的 Crawl 功能抓取财经网站数据
• 通过 Map 功能进行数据清洗和转换
• 将数据存储至数据仓库
• 应用 Python 进行数据分析和建模
• 生成投资建议和风险评估报告

最终效果
机构能够及时获取市场金融数据，进行深入分析，为投资决策和风险管理提供可靠支持。

房地产领域：房源信息分析与智能推荐

应用场景
某房地产公司需要收集市场房源信息，用于市场分析和房源推荐。

实施方法

• 使用 Firecrawl 的 Crawl 功能抓取房产网站信息
• 通过 Map 功能进行数据清洗和去重
• 将数据存储至数据库
• 应用机器学习算法预测房价走势
• 智能推荐优质房源

最终效果
公司能够及时获取市场房源信息，进行数据分析，显著提升了房源推荐的精准度和客户满意度。

通过以上实践案例，Firecrawl 展现了其在不同行业场景下的强大数据采集能力，为用户提供智能化的数据解决方案，助力企业在数据驱动的商业环境中保持竞争优势。

总结

Firecrawl 作为新一代智能网页数据采集工具，正在突破传统数据抓取的局限，开创数据采集新纪元。它不仅实现了网页数据的自动化采集，更在数据清洗、格式转换与智能存储等关键环节展现出卓越性能，为用户提供端到端的数据解决方案。

在 AI 技术迅猛发展的时代背景下，Firecrawl 的战略价值日益凸显。它已超越传统数据采集工具的定位，成为 AI 内容创作的基石与赋能者：

• 为 AI 写作引擎提供海量、精准、结构化的优质数据源
• 实现 AI 内容分析、处理与优化的全流程自动化
• 构建从数据采集到 AI 应用的无缝闭环，打造智能数据生态

基于对行业趋势的深入洞察，翔宇认为随着 Extract 功能的持续迭代与优化，Firecrawl 将引领数据采集工具的新一轮技术革命：

深度抓取：支持海量数据的深度采集与处理，满足高质量研究与企业级应用需求

智能化升级：基于任务场景的智能检索与精准抓取，实现数据采集的”千人千面”