現代の AI アプリケーションには、Web からのクリーンで構造化されたリアルタイムのデータが必要になることがよくあります。従来の Web スクレイピング (traditional web scraping) の課題は、開発チームにとって壊れやすく、遅く、リソースを大量に消費する可能性があることです。
これに対処するために、新しい開発者ツール群が登場しています。その一例が、Firecrawl と Anthropic の Claude の組み合わせです。Firecrawl は Web サイトを AI 対応のマークダウン (markdown) に変換するクローラーであり、Claude は開発者のワークフロー内でそのデータを処理できます。
このガイドでは、Firecrawl Claude 連携とは何か、どのように稼働させるか、そして何が構築できるかについて詳しく解説します。また、両サービスの価格についても触れ、別の方法がより適しているかどうかを判断できるよう、その制限事項についても見ていきます。
Firecrawl Claude 連携とは？
この連携は、既製品として購入できる単一の製品ではありません。これは、2 つのツールを接続し、ライブ Web データを AI アプリケーションに直接取り込むことを可能にする開発者向けのワークフローです。
Firecrawl とは？
Firecrawl は、あらゆる Web サイトを構造化された LLM 対応データに変換するために構築された、API ファーストのプラットフォームです。Web スクレイピングの複雑な部分を処理するように設計されています。
ドキュメント (documentation) によると、主な機能は以下の通りです：
-
スクレイピングとクロール (Scrape & Crawl): 単一のページからデータを取得したり、サイトマップを必要とせずに、すべてのサブページを含む Web サイト全体をクロールしたりできます。
-
検索と抽出 (Search & Extract): Web 検索を実行し、シンプルで自然言語のプロンプトを使用してページから構造化されたデータを取得できます。
-
信頼性: JavaScript を多用するサイト、プロキシ、ボット対策などの側面を自動的に処理します。
-
構造化出力: Claude のような AI モデルに適した、クリーンなマークダウンまたは JSON を提供します。
Claude とは？
Claude は、Anthropic による大規模言語モデル (LLM) ファミリーです。一般的に、コーディングや複雑な推論に長けていることで知られています。
開発者向けには、Claude Code のようなツールによって機能が拡張されています。これは Pro および Max プランの一部です。これにより、開発環境から外部ツールやサービスと対話できるようになります。Claude Sonnet 4.5 のようなモデルは、複雑なワークフローを自律的に実行できる AI エージェントの構築に最適化されています。
どのように連携するのか
Web クローラーを LLM に接続するには、Model Context Protocol (MCP) サーバー を介して行われます。MCP は、Claude のような AI モデルが外部ツールと通信し、それらを使用できるようにするユニバーサルアダプターと考えることができます。視覚的な図でこのデータフローを確認してみましょう。
Firecrawl は、Web スクレイピングおよび検索機能を Claude が理解して使用できる「ツール」として提示する MCP サーバー を提供しています。
その結果、開発者は Claude Code で「firecrawl.dev をスクレイピングして、何をしているサイトか教えて」といった自然言語のプロンプトを入力するだけで、Claude が自動的に Firecrawl ツールを使用して Web サイトからデータを取得し、回答を提供してくれます。
Firecrawl Claude 連携のセットアップ方法
これは開発者向けのセットアップ・プロセスです。すべてターミナルまたはコードエディタ上で行われるため、非技術者向けのクリック操作のインターフェースではありません。
ステップ 1: API キーを取得する
まず、開始するには両方のサービスから API キーを取得する必要があります。こちらでサインアップしてキーを確認できます：
ステップ 2: Claude に Firecrawl MCP サーバーを追加する
キーを入手したら、ターミナルで 1 つのコマンドを実行するだけで Firecrawl を Claude に接続できます。これは Firecrawl MCP セットアップガイドに基づいています。
ターミナルに以下のコマンドを入力します。your-api-key の部分は実際の Firecrawl キーに置き換えてください：
claude mcp add firecrawl -e FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key -- npx -y firecrawl-mcp
このコマンドは、Firecrawl MCP サーバーをローカルの Claude Code セットアップに登録し、2 つのサービスが通信できるように API キーを安全に渡します。
ステップ 3: リクエストを開始する
これで完了です。リクエストを開始できます。Claude は、いつ Firecrawl を使用してジョブを完了すべきかを自動的に判断します。
以下は、Firecrawl ドキュメントにあるいくつかの例です：
-
Web サイトをスクレイピングする場合:
Scrape firecrawl.dev and tell me what it does(firecrawl.dev をスクレイピングして、何をしているか教えて) -
Web 検索をする場合:
Search for the latest Next.js 15 features(最新の Next.js 15 の機能を検索して)
バックグラウンドでは、Claude があなたの意図を検出し、適切な Firecrawl ツール (/scrape または /search) を呼び出してデータを取得し、最終的な結果を提示します。
一般的なユースケース
この連携は、カスタム AI アプリケーションを構築する際に最も役立ちます。Firecrawl が AI プラットフォーム向けユースケースで言及しているようなプロジェクトに適しています。
AI リサーチエージェントの構築
複雑なトピックについて深掘り調査が必要な場合を想像してみてください。リサーチの質問を受け取り、Firecrawl の /search ツールを使用してオンラインで関連記事を見つけ、次に /scrape ツールを使用してそれらの全文を読み取る AI エージェントを構築できます。最後に、Claude がそれらすべての情報をソースと共に詳細な回答としてまとめます。これは市場調査や技術分析に役立ちます。
自動リードエンリッチメント
Firecrawl には B2B リードエンリッチメントのユースケースがあり、この連携によってそれが可能になります。開発者は、企業 Web サイトのリストを受け取り、Firecrawl を使用してそれらをクロールし、構造化データ (使用している技術や主要なチームメンバーなど) を抽出するスクリプトを作成できます。その後、Claude を使用してリードのスコアリングをしたり、パーソナライズされたアウトリーチ・メールをドラフトしたりできます。
RAG システムの最新化
検索拡張生成 (RAG) は、特定のドキュメントセットに基づいて質問に答えるチャットボットを構築するための一般的な手法です。しかし、それらのドキュメントの情報は古くなる可能性があります。
この連携を使用すると、開発者は Firecrawl を使用して Web サイトやドキュメント・ページのリストをクロールする定期的なジョブを設定できます。Claude はスクレイピングされたコンテンツを処理し、変更点を特定し、新着情報を要約して、ベクトルデータベースを自動的に更新できます。これにより、RAG アプリケーションが常に最新の情報で動作するようになります。
連携の価格設定
プロジェクトを計画する際は、両方のプラットフォームから個別のコストが発生することに注意してください。以下に、予想される内訳を示します。
Firecrawl の価格設定
Firecrawl の価格はクレジットに基づいており、これはスクレイピングできるページ数に換算されます。詳細は公式の価格ページで確認できます。価格はノルウェー・クローネ (NOK) で表示されていますが、米ドル (USD) で支払われるため、最終的なコストは為替レートによって変動する可能性があります。
| プラン | 月額料金 (年間一括払い) | クレジット | 主な機能 |
|---|---|---|---|
| Free | kr0 | 500 (1回限り) | 500ページをスクレイピング、同時リクエスト2件 |
| Hobby | kr90 | 3,000 | 3,000ページをスクレイピング、同時リクエスト5件 |
| Standard | kr472 | 100,000 | 100,000ページをスクレイピング、同時リクエスト50件 |
| Growth | kr1,779 | 500,000 | 500,000ページをスクレイピング、同時リクエスト100件 |
| Scale | kr6,022 | 1,000,000 | 1,000,000ページをスクレイピング、同時リクエスト150件 |
Claude の価格設定
Claude の価格は利用枠に基づいています。詳細は公式の価格ページで確認できます。この連携を使用するには、Claude Code にアクセスし外部ツールに接続するために、少なくとも Pro プランが必要です。
| プラン | 月額料金 | 主な機能 |
|---|---|---|
| Free | $0 | Web およびモバイルでの標準利用 |
| Pro | $17 (年間払い相当) | より多くの利用枠、より多くのモデルへのアクセス、リモート MCP 統合、Claude Code |
| Max | $100から | Pro の 5〜20 倍の利用枠、優先アクセス、新機能への早期アクセス |
制限事項と代替案
Firecrawl Claude 連携は開発者にとって便利なツールですが、あらゆる状況に適しているわけではありません。これは開発者向けのツールであるため、構築や維持にエンジニアリング・リソースを必要としない既成のソリューションを求めているビジネスチームには理想的ではないかもしれません。
開発者優先のアプローチ
はっきりさせておくと、セットアップとワークフロー全体は、コマンドライン、API キー、およびコードエディタでのプロンプト作成に慣れているユーザー向けに設計されています。これは「独自のアプリケーションを持ち込む (BYOA)」モデルです。この連携はデータパイプラインを提供しますが、その周りにビジネスソリューションを構築するのはあなた自身です。
完全なソリューションではなく、一つのコンポーネント
この連携はデータをシステムに「取り込む」ことには適していますが、システムそのものを提供するわけではありません。
例えば、カスタマーサポートチームがチケットを解決するために AI を使用したい場合、ヘルプセンターからスクレイピングしたデータ以上のものが必要です。ヘルプデスクと統合し、過去のチケットの文脈を理解し、返金処理や担当者へのエスカレーションなどのアクションを実行できる完全なソリューションが必要です。Firecrawl と Claude のような開発者ツールを使用してそのようなシステムをゼロから構築することは、大規模なエンジニアリング・プロジェクトになります。
代替案: eesel AI
ここで別の選択肢を検討できます。eesel AI のようなツールは、開発者ツールのセットではなく、構築済みのアプリケーションです。
セットアップ・プロセスは異なります。コマンドライン・インターフェースの代わりに、eesel AI は Zendesk、Intercom、Confluence などの既存のビジネスツールに数クリックで接続します。コーディング不要で、数分でデータから学習します。
eesel AI は、特定のビジネス上の課題に対するエンドツーエンドのソリューションを提供するように設計されています。
-
カスタマーサービス向けには、AI エージェント (AI Agent) がヘルプデスク内で動作し、受信チケットの最大 81% を自律的に解決します。
-
社内の質問向けには、AI 内部チャット (AI Internal Chat) が Slack や Teams 上に存在し、社内のナレッジベースから引用付きの回答を即座に従業員に提供します。
eesel AI は、データの統合からアクションの実行までのプロセスを処理するように設計されています。そのため、サポート、人事、運用 (Ops) などのチームにとって、専門のエンジニアを関与させることなく導入できる潜在的なソリューションとなります。
Firecrawl Claude 連携はあなたにとって適切なツールですか？
最終的には、選択は具体的な目的によります。
Firecrawl Claude 連携は、Web データの調達と処理の信頼できる方法を必要とするカスタム AI アプリケーションを構築する開発者にとって、非常に有能なツールセットです。Web スクレイピングや AI の推論へのプログラムによるアクセスを必要とする構築者にとって、有用なコンポーネントです。
カスタマーサポートの自動化や社内ナレッジの活用といった核心的な課題を解決したいビジネスチームにとっては、すぐに導入できるソリューションの方がより直接的な選択肢となるでしょう。
そこで eesel AI の出番です。これは数分で導入できる AI アプリケーションです。これは、カスタムソリューションを「構築」するか、構築済みのものを「実装」するかの違いを象徴しています。
サポートや社内ナレッジ管理のための構築済み AI ソリューションを求めているチームにとって、eesel AI のようなオプションを検討することは有益かもしれません。
同様のセットアップの詳細なウォークスルーを見たい方は、以下のビデオで Claude Code と外部ツールを統合する役立つチュートリアルをご覧いただけます。
MCP サーバーを使用して Firecrawl Claude 連携をセットアップする方法を説明するビデオチュートリアル。
よくある質問
主なメリットは速度とシンプルさです。開発者は、独自の複雑な Web スクレイピング・インフラを構築・維持することなく、自然言語のプロンプトを使用して、あらゆる Web サイトからクリーンで構造化されたデータを AI アプリケーションに直接取り込むことができます。
はい、この連携は特に開発者向けに設計されています。セットアップ・プロセスにはコマンドラインと API キーの使用が含まれ、主な目的はカスタム AI アプリケーションの構築であり、スタンドアロンのノーコード・ツールとしてではありません。
いいえ、両方のプラットフォームでコストが発生します。Firecrawl はクレジット制限のある無料枠を提供していますが、大規模なプロジェクトには有料プランが必要です。Claude との連携を使用するには、少なくとも有料サブスクリプションである Claude Pro プランが必要です。
もちろんです。それは最高のユースケースの一つです。Firecrawl がソースとなる Web サイトを定期的にクロールして新しい情報を取得するように自動化されたジョブを設定し、Claude を使用して変更を処理および要約してからベクトルデータベースを更新することができます。
Firecrawl は、構造化されていない Web サイトをクリーンで AI 対応の形式に変換するように設計されています。通常、データは構造化されたマークダウンまたは JSON として出力されます。これは、分析や要約のために Claude のような大規模言語モデルに直接入力するのに最適です。
これは Firecrawl の主要な強みの一つです。そのクロール・エンジンは現代の Web テクノロジーを処理できるように構築されており、JavaScript のレンダリング、プロキシ、および一般的なボット対策システムを自動的に処理するため、スクレイピング特有の煩わしさを感じることなく信頼性の高いデータを取得できます。
この記事を共有
Article by
Stevia Putri
Stevia Putri は eesel AI のマーケティング・ジェネラリストであり、強力な AI ツールを人々の心に響くストーリーへと変える手助けをしています。彼女は好奇心、明快さ、そしてテクノロジーの人間的な側面に突き動かされています。
