Firecrawlとは？全6機能の仕組みと料金・競合ツール比較【2026年版】

Webページの情報をAIに読み込ませたいのに、HTMLのタグやナビゲーション、広告が邪魔で前処理に時間がかかる——。生成AIを業務に組み込む開発者が増えるなか、こうした「ウェブデータの整形問題」は共通の課題です。Firecrawlは、この課題をAPI一本で解決するために生まれたサービスです。

Firecrawlの正体 — WebデータをAIに届けるAPI基盤

Firecrawl（ファイヤークロール）は、任意のWebページやサイト全体をLLM（大規模言語モデル）向けのクリーンなMarkdownや構造化JSONに変換するAPIサービスです。URLを指定するだけで、広告・ナビゲーション・フッターなどの不要要素を自動除去し、本文コンテンツだけを抽出できます。

従来のスクレイピングツールとの最大の違いは、AI連携を前提として設計されている点です。取得データは最初からRAG（検索拡張生成）パイプラインやAIエージェントに投入できる形式で提供されるため、開発者がHTMLパーサーやクリーニング処理を自前で書く必要がありません。

JavaScriptで動的にレンダリングされるSPA（Single Page Application）にも対応しており、Puppeteer等のヘッドレスブラウザを個別にセットアップする手間も省けます。

読み方・開発元・資金調達

Firecrawlの読み方は「ファイヤークロール」です。英語の Fire（火）と Crawl（巡回する）を組み合わせた造語で、ウェブを高速に巡回してデータを取得するというサービスの特性を表しています。

開発元は米サンフランシスコ拠点のスタートアップで、Y Combinator S22バッチ出身です。もともとは「Mendable」という名前で、ドキュメントに対してチャットで質問できるAI製品を開発していました。Snapchat、MongoDB、Coinbaseなどの企業にMendableを提供する過程で「WebデータをAIに取り込むインフラ」の需要を発見し、Firecrawlとして独立・社名変更しました（出典: Y Combinator）。

2025年8月には、Nexus Venture Partners主導でシリーズAラウンド1,450万ドル（約22億円）の資金調達を完了しています。Zapier、Shopify CEOのTobias Lütke氏、Postman CEOのAbhinav Asthana氏などが出資に参加しました（出典: Firecrawl公式ブログ）。

GitHubのスター数は約80,000を超え（2026年2月時点）、ScrapyやCrawleeを抜いてオープンソースWebスクレイパーとして最多スターを獲得しています（出典: GitHub）。登録開発者数は35万人以上、主要顧客にはZapier、Shopify、Replitなどが含まれます。

6つのAPIエンドポイントと用途

Firecrawlが提供するAPIは、大きく6つのエンドポイントに分かれます。用途に応じて使い分けることで、単一ページの即時取得からサイト全体の一括収集まで幅広いシナリオに対応できます。

Scrape — 単一ページの即時変換

/scrape エンドポイントは、指定したURLのページを1件取得し、Markdown・HTML・構造化JSON・スクリーンショットなどの形式で返却します。FirecrawlのAPIの中で最も基本的かつ利用頻度の高い機能です。

Pythonでの基本コード例:

from firecrawl import FirecrawlApp

app = FirecrawlApp(api_key="fc-YOUR-API-KEY")
result = app.scrape_url("https://example.com")
print(result["markdown"])

内部でJavaScriptレンダリングが行われるため、SPAやReactで構築されたページでもコンテンツを取得可能です。waitForパラメータでレンダリング完了の待機時間を指定したり、actionsパラメータでクリック・スクロールなどのブラウザ操作を追加することもできます。

Crawl — サイト丸ごとの非同期収集

/crawl エンドポイントは、指定したURLを起点にリンクをたどり、サイト全体のページを一括取得します。非同期で処理されるため、大規模サイトでもタイムアウトの心配がありません。

crawl_result = app.crawl_url(
    "https://example.com",
    params={"limit": 100, "scrapeOptions": {"formats": ["markdown"]}}
)
for page in crawl_result:
    print(page["markdown"][:200])

limitパラメータで取得ページ数の上限を設定でき、includePathsやexcludePathsで対象を絞り込むことも可能です。ジョブIDが発行されるため、進行状況の確認やキャンセルもAPIから行えます。

Map — URL構造の高速マッピング

/map エンドポイントは、サイト内のURL一覧を高速に取得します。Crawlと異なり各ページのコンテンツは取得せず、URL構造の把握に特化しています。

map_result = app.map_url("https://example.com")
print(f"発見URL数: {len(map_result['links'])}")

サイトマップの確認やCrawl対象の事前選定に役立ちます。消費クレジットは1回あたり1クレジットと低コストです。

Extract — プロンプト指定の構造化抽出

/extract エンドポイントは、URLリスト（ワイルドカード対応）と自然言語プロンプトまたはJSONスキーマを指定して、構造化データを抽出します。「このページから会社名・設立年・従業員数を取り出して」といった指示が可能です。

schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "company_name": {"type": "string"},
        "founded_year": {"type": "integer"},
        "employee_count": {"type": "integer"}
    }
}
result = app.extract(
    ["https://example.com/about"],
    params={"schema": schema}
)
print(result["data"])

複数ページからの大規模データ収集にも対応しており、比較表やデータベースの構築に適しています。

Search — 検索結果の一括取得

/search エンドポイントは、キーワード検索とその結果ページのスクレイピングを1回のAPIコールで実行します。「最新のAIフレームワーク」と指定すれば、検索結果の各ページからコンテンツを取得してMarkdownで返却します。

search_result = app.search(
    "Firecrawl alternatives 2026",
    params={"limit": 5}
)
for item in search_result["data"]:
    print(item["url"], item["markdown"][:100])

RAGアプリケーションにおけるリアルタイム情報取得や、競合調査の自動化に活用できます。1回の検索で2クレジットを消費します。

Agent — 自然言語によるデータ収集の自動化

/agent エンドポイントは、2026年1月に本格導入されたFirecrawlの最新機能です。自然言語でデータ収集の指示を出すと、AIエージェントが自動的にWebを検索・ナビゲート・データ抽出を行います。URLの指定すら不要です。

agent_result = app.agent(
    "Find the pricing plans of the top 3 project management tools"
)
print(agent_result["data"])

内部では、Firecrawl独自のSparkモデルファミリー（Spark 1 Fast / Spark 1 Mini / Spark 1 Pro）が動作し、複数ステップのWebブラウジングを自律的に遂行します。従来の「URL指定→データ取得」というワークフローを「目的を伝えるだけ」に簡略化できる点が大きな特徴です。

料金体系と無料枠の実力

Firecrawlはクレジットベースの従量課金制を採用しています。1ページのスクレイピング＝1クレジットというシンプルな計算で、コストの見積もりが容易です。

※ 上記は年払い時の月額換算価格です。月払いの場合はやや割高になります（例: Standard月払い$99）。年払いは「2 months free」（2ヶ月分無料）の割引が適用されます。

（出典: Firecrawl Pricing）

エンドポイント別のクレジット消費量:

Freeプランは500クレジット（＝500ページ）の一度きりの枠ですが、クレジットカード登録不要で即座に開始できます。個人開発やプロトタイプの検証には十分な量です。

Hobbyプランは年払い月額$16で3,000クレジットを利用可能です。副業や個人プロジェクトで週に数百ページ程度を取得する用途に適しています。

Standardプラン以上は、月10万クレジット・同時50リクエストと本格的なプロダクション利用に耐える仕様になっています。超過分は追加クレジットパックで購入できます。

APIキーの取得から最初のリクエストまで

Firecrawlの導入は、APIキーの取得からコード実行まで5分程度で完了します。

手順1: アカウント作成とAPIキー発行

Firecrawl公式サイトにアクセスし、「Get Started」からアカウントを作成します。GitHub連携またはメールアドレスで登録可能です。

ログイン後、ダッシュボードの「API Keys」セクションからAPIキーを発行します。キーはfc-で始まる文字列です。

手順2: SDKのインストール

Firecrawlは5つの言語で公式SDKを提供しています。

Python:

pip install firecrawl-py

Node.js:

npm install @mendable/firecrawl-js

Go:

go get github.com/mendableai/firecrawl-go

Rust:

cargo add firecrawl

Ruby:

gem install firecrawl

SDKを使わずREST APIを直接呼び出すことも可能です。PHP、Java、C#などSDK未提供の言語でも、HTTPクライアントから利用できます。

手順3: 最初のスクレイピング実行

Pythonでの最小構成は以下のとおりです。

from firecrawl import FirecrawlApp

app = FirecrawlApp(api_key="fc-YOUR-API-KEY")
result = app.scrape_url("https://example.com", params={"formats": ["markdown"]})
print(result["markdown"])

curlで直接APIを叩く場合はこちらです。

curl -X POST https://api.firecrawl.dev/v1/scrape \
  -H "Authorization: Bearer fc-YOUR-API-KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com", "formats": ["markdown"]}'

レスポンスには、ページタイトル・メタディスクリプション・本文Markdown・ソースURLなどのメタデータが含まれます。

MCP連携でAIエディタからWebデータを直接取得

Firecrawlは、Model Context Protocol（MCP）に対応した公式MCPサーバーを提供しています。MCPとは、AIアシスタントが外部ツールやデータソースにアクセスするための標準プロトコルです。

対応エディタ・AIツール

• Claude Code（Anthropic）
• Cursor
• Windsurf
• Gemini CLI
• その他のMCP互換クライアント

セットアップ方法

MCPサーバーのインストールは1コマンドで完了します。

npx -y firecrawl-mcp

Claude Codeの場合、MCP設定ファイルに以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "fc-YOUR-API-KEY"
      }
    }
  }
}

この設定により、AIエディタ上で「このURLの内容を取得して」と指示するだけで、Firecrawl APIが呼び出されてWebデータが取り込まれます。検索ボリューム260と、「Firecrawlとは」（110）以上の関心を集めているキーワードが「Firecrawl MCP」であることからも、この連携機能への注目度の高さがうかがえます。

MCPで利用可能な機能

MCPサーバー経由では、以下の操作がAIエディタ内から実行できます。

• FIRECRAWL_SCRAPE — URLスクレイピング
• FIRECRAWL_CRAWL_URLS — クロールジョブ開始
• FIRECRAWL_EXTRACT — 構造化データ抽出
• FIRECRAWL_CRAWL_JOB_STATUS — クロール進捗確認
• FIRECRAWL_CANCEL_CRAWL_JOB — クロールジョブ停止

DifyやLangChainとの組み合わせ

FirecrawlはノーコードAIプラットフォームやLLMフレームワークとも統合できます。

Difyとの連携

Difyは、LLMアプリケーションをノーコードで構築できるプラットフォームです。Firecrawlとの連携は、Difyのナレッジ（知識ベース）機能からWebサイトのコンテンツを取り込む形で行います。

Difyの管理画面で外部データソースとしてFirecrawlのAPIキーを設定すると、URLを指定するだけでWebページの内容がナレッジベースに登録されます。Difyの公式プラグインマーケットプレイスにもFirecrawlプラグインが公開されています（出典: Dify Marketplace）。

LangChain・LlamaIndexとの連携

LangChainにはFirecrawl用のDocument Loaderが用意されており、RAGパイプラインのデータソースとして直接利用できます。

from langchain_community.document_loaders import FireCrawlLoader

loader = FireCrawlLoader(
    api_key="fc-YOUR-API-KEY",
    url="https://example.com",
    mode="scrape"
)
docs = loader.load()

LlamaIndexでも同様にFirecrawlをデータソースとして設定可能です。「WebのコンテンツをRAGに取り込む」パイプラインが、数行のコードで構築できます。

Dockerによるセルフホスト環境の構築

FirecrawlはAGPL-3.0ライセンスのオープンソースプロジェクトであり、Docker Composeを使ってローカル環境やプライベートサーバーにセルフホストできます。

セルフホストの利点

• APIコール課金が不要（インフラコストのみ）
• データが外部に送信されない（社内規定やプライバシー要件への対応）
• レート制限なし（自前インフラの範囲内で自由に利用）

基本手順

git clone https://github.com/firecrawl/firecrawl.git
cd firecrawl
cp .env.example .env
# .envファイルにOPENAI_API_KEY等を設定
docker compose up -d

起動後、http://localhost:3002 でAPIサーバーにアクセスできます。

セルフホスト版の制約

セルフホスト版にはいくつかの注意点があります。

• 性能差: クラウド版は独自のFire-Engineスクレイパーを使用しており、セルフホスト版より33%高速かつ40%高い成功率を実現しているとされています
• 成熟度: 公式ドキュメントに「カスタムモジュールのモノリポ統合が進行中」との記載があり、一部機能はセルフホスト環境で動作が異なる可能性があります
• AGPL-3.0のコピーレフト要件: ネットワークサービスとして第三者に提供する場合、修正箇所のソースコード公開義務が発生します（社内利用のみであれば問題ありません）
• インフラ管理: VPSサーバー、プロキシ、Redis、PostgreSQLなどの運用は利用者側の責任です

大量ページの取得を定常的に行うケースや、機密データを扱うプロジェクトではセルフホストのメリットが大きい一方、少量利用ならクラウド版のFreeプランやHobbyプランの方が手間とコストの両面で効率的です。

類似サービスとの機能・料金比較

Firecrawl以外にも、AI向けのWebデータ取得ツールは複数存在します。用途や予算に応じた選定ができるよう、主要な5ツールとの比較を整理します。

（各ツール公式サイト・GitHubの情報に基づく）

各ツールの位置づけ

Crawl4AI は完全無料のオープンソース（Apache 2.0）で、Pythonライブラリとして動作します。Docker/Kubernetesでの本番デプロイにも対応しており、セルフホストの成熟度はFirecrawlを上回ります。ただしPython以外のSDKは提供されていません。コストゼロでWebデータ収集基盤を構築したい場合に適しています（出典: Crawl4AI GitHub）。

Jina Reader は、URLの先頭にhttps://r.jina.ai/を付けるだけでMarkdown変換が行える極めてシンプルなAPIです。APIキーなしでも毎分20リクエストまで利用可能で、導入の手軽さは随一です。2025年10月にElasticが買収を完了し、Elasticの検索エコシステムとの統合が進行中です（出典: Elastic IR）。

Apify は10,000以上のプリビルトActor（スクレイパー）をマーケットプレイスで提供しており、Amazon、Google Maps、Instagramなどの主要サービスに特化したスクレイパーを即座に利用できます。SOC 2 Type II準拠でエンタープライズ要件にも対応しています（出典: Apify）。

Bright Data は7,200万以上のIPアドレスを持つ世界最大級のプロキシネットワークが最大の強みです。ボット検知の回避能力が高く、大規模なデータ収集やアクセス制限の厳しいサイトからの取得に向いています（出典: Bright Data）。

用途別の選び方

• コスト最優先・完全セルフホスト: Crawl4AI
• 手軽にMarkdown変換したい: Jina Reader
• 多言語SDKでAI連携重視: Firecrawl
• 特定サイト専用のスクレイパーが必要: Apify
• 大規模・高難度のサイト対応: Bright Data

導入時に押さえておくべき注意点

Firecrawlを本番環境で運用する際には、以下のポイントに留意してください。

法的・倫理的側面

Webスクレイピング自体は技術的に合法な行為ですが、対象サイトの利用規約やrobots.txtの設定を確認することが重要です。個人情報や著作権で保護されたコンテンツの大量取得は、各国の法規制（日本では不正競争防止法や著作権法30条の4等）に抵触する可能性があります。Firecrawlの利用においても、取得先サイトのポリシーを遵守してください。

クレジット消費の管理

特にCrawlエンドポイントでは、limitパラメータを設定しないとサイト内の全ページを取得し、想定以上にクレジットを消費する場合があります。本番運用前にlimitやincludePaths/excludePathsで取得範囲を明示的に制御することを推奨します。

レート制限

各プランには同時リクエスト数の上限があります。Freeプランは2、Hobbyプランは5と少なめです。大量リクエストを並行実行する場合はStandard以上のプランを検討してください。

セルフホスト版のメンテナンス

セルフホスト環境を選択した場合、Firecrawl本体のアップデート、Redis・PostgreSQL等のミドルウェア管理、プロキシの設定などは自己責任で行う必要があります。AGPLライセンスの要件（ネットワーク経由で提供する場合のソースコード公開義務）にも注意してください。

まとめ

FirecrawlはWebページをAIが処理しやすいMarkdownや構造化JSONに変換するAPIサービスです。Scrape・Crawl・Map・Extract・Search・Agentの6つのエンドポイントで、単一ページの取得からサイト全体の収集、さらには自然言語指示によるデータ収集の自動化まで対応しています。

料金はFreeプラン（500ページ）から始められ、クレジットカード不要で即座に利用開始できます。Python・Node.js・Go・Rust・Rubyの5言語で公式SDKが提供されているほか、MCP対応によりClaude CodeやCursorなどのAIエディタからも直接呼び出せます。

オープンソース（AGPL-3.0）のため、Dockerを使ったセルフホストも可能です。コストを抑えたい場合やデータの外部送信を避けたい場合には検討する価値がありますが、クラウド版との性能差や運用負荷を考慮した判断が必要です。

競合ツールとの比較では、Markdown変換の品質・多言語SDK・Agent機能の3点がFirecrawlの差別化ポイントです。完全無料を重視するならCrawl4AI、手軽さならJina Reader、特定サイト向けスクレイパーならApifyといった使い分けが推奨されます。

• Firecrawl公式サイト
• Firecrawl公式ドキュメント
• Firecrawl GitHub
• Firecrawl MCPサーバー