本地部署 Firecrawl：Dify都在用的爬虫工具

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已于 2025-01-14 18:27:22 修改

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文章标签：爬虫 github 开源

于 2025-01-14 17:24:03 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/coderroad/article/details/145143950

版权

Firecrawl 是一款高性能的网络爬虫解决方案，专为追求速度和效率的开发人员而设计。它基于 Rust 构建，在提取数据、监控网站和自动化基于网络的任务方面展现出无与伦比的性能。

Stars 数	21,545
Forks 数	1715

主要特点

极速爬取：利用 Rust 的速度，网络爬取速度比传统爬虫快高达 10 倍。
可扩展性：通过高效的资源管理轻松处理数百万页面。
灵活的数据提取：使用 CSS 选择器或 XPath 来精确定位并从网页中提取特定数据。
可定制的行为：微调爬行模式，遵循 robots.txt 并设置速率限制，做一个良好的网络参与者。
强大的错误处理：妥善处理网络问题、格式错误的 HTML 以及其他常见的爬行挑战。
导出选项：将提取的数据以多种格式保存，包括 JSON、CSV 和数据库。
API 集成：将 Firecrawl 无缝集成到您现有的工作流程和应用程序中。
跨平台兼容性：可在 Windows、macOS 和 Linux 系统上运行 Firecrawl。

无论用户是在构建搜索引擎、进行市场研究还是自动化数据收集，Firecrawl 都能高效完成工作提供所需的速度和可靠性。

官网：Home - Firecrawl

GitHub：https://github.com/mendableai/firecrawl

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Firecrawl教程①：自动化抓取与数据转化，赋能AI应用

blues_C的博客

12-18

3187

在如今的技术生态中，如何快速、有效地获取并利用网站上的信息变得尤为重要。尤其是在人工智能（AI）和大语言模型（LLM）的应用不断扩展的背景下，能够将一个网站的内容转化为机器学习模型可以直接使用的格式，已成为一种迫切需求。Firecrawl 是一款 API 服务，支持将整个网站的内容抓取并转换为多种格式，包括清晰的 Markdown、结构化数据、HTML 等，能够有效绕过复杂的反爬虫机制，抓取并提取动态页面内容。

AI爬虫：Firecrawl的安装和详细使用案例（将整个网站转化为LLM适用的markdown或结构化数据）

数据知道的博客

03-18

4625

Firecrawl 是一个轻量级、高效的网页抓取工具，专注于从网页中提取结构化数据。它支持静态网页和动态内容（如 JavaScript 渲染的页面），并提供简单易用的 API 或命令行工具。

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GITHUB每日最佳：大模型时代的爬虫框架——Firecrawl（2024-09-08）

charles0814的博客

09-08

3540

从爬虫的角度看，它整合了其他的一些爬虫框架和各类工具库，并在许多地方进行了冗余实现，以防单个工具无法兼容目标站点，有很强的系统鲁棒性，且集成度比较高，但其输出格式过于固定，也导致其和其他一些传统的爬虫框架相比，缺少定制化能力从而难以满足一些精确爬取的需求。然而从大模型的角度来看，Firecrawl很好地适配了当前的大模型环境，能够作为插件为大模型提供互联网上各类站点的全量信息，使得大模型在回答用户问题时能够对网页进行全面地了解，这点具有十分重要的意义。推测Firecrawl的运营有按照这个方向孵化的打算。

本地部署firecrawl的两种方式，自托管和源码部署

沉淀的博客

05-10

637

全部交由docker管理，这种就不截图了，网址资料很多，注意自托盘要占用c盘10多个G的存储，另外下载相关依赖包需要时间很长，有个代理的包，需要修改docker的地址，安装教程来就是。本地源码部署有个问题，链接不是每次都成功，会报SUPABASE客户端没有初始化，使用第二种方式安装就没问题。我接入dify，就用ip，不然接入不了。redis本地需要安装7.0以上的版本，不然最新函数不支持。输入之前的key和firecrawl的访问路径接入成功。访问本地部署的dify接入firecrawl。

firecrawl本地部署+dify调用授权

Lb_jay的博客

04-30

778

8.可以使用 curl http://192.168.124.8:3002/test (这里我使用的我本机地址，你需要换成你的本机地址)，显示hello word 就是成功启动了。(2) 第二个坑就是，我在dify授权firecrawl的时候一直保存不了，这是因为防火墙设置，我使用的是ubuntu系统，执行以下命令，把3002。（3）如果你的docker 一直拉不下来你可以更换你的镜像源，这是我配置的镜像源地址，你可以使用。9.在dify中使用授权，如果没有安装，可以在dify工具中搜索安装。

firewalld火墙部署

dreamer_xixixi的博客

06-06

524

1.Firewalld 概述动态防火墙后台程序firewalld提供了一个动态管理的防火墙，用以支持网络“zones”，以配对一个网络即器相关链接和界面一定程度的信任。它具备对ipv4和ipv6防火墙设置的支持。它支持以太网桥，并有分离运行时间和用机具性配置选择。它还具备一个通向服务或者应用程序以直接增加防火墙规则的接口系统提供了图像化的配置工具firewall-config,sys...

本地部署 Firecrawl

大数据指北

01-09

5682

本地部署 Firecrawl

Firecrawl 本地 Docker 部署指南（Windows 系统）

javatrip01的博客

04-07

3958

*本文将介绍如何在 Windows 本地开发环境中利用 Docker Desktop 来部署 Firecrawl 项目，使用默认配置（无需提供 API Key 等可选参数）。**步骤涵盖代码仓库克隆、Docker 环境准备、环境变量配置、容器启动、服务访问以及常见错误的排查。

AI爬虫黑科技 firecrawl本地部署

技术宅男改变世界

03-13

4814

整体来说firecrawl的可玩性确实非常高，在AI和大模型的时代，给爬虫这个传统工具提供了一个非常有意思的新发展思路。如果你也感兴趣，可以自己动手来玩一玩，还是很有意思的。

AI本地化部署-AI能力集成工具-Comfyui本地部署-Dify本地部署-一键本地化部署AI工具

03-16

值得注意的是，AI本地化部署工具的出现，不仅仅是为了方便个人用户对AI技术的探索和使用，更是在为AI技术在企业级应用中的普及和落地提供了重要支持。通过这类工具，企业可以更加灵活地控制数据处理流程，同时也能够...

AI应用程序开发工具：dify

01-10

一个用于创建强大的AI应用程序的开发工具，它提供了插件和数据集的API，以及一个用于快速工程和可视化操作的...对于想要开发应用程序的开发者和研究人员，dify提供了方便的工具和接口，帮助他们构建功能丰富的AI应用。

大模型Dify实战：Dify如何用爬虫抓取网络内容后写入知识库中

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xiezhipu的博客

11-11

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第一种比较简单，只需要在浏览器中，打入https://dify.ai/就可以。这个指令虽然看起来简单，但实际上涉及到对docker的使用。这个项目既然有github地址，那它一般就是开源的。我们点开这个github地址，便能看到dify的私有化部署方式。我们可以看到，还是上面那个图，有个按钮，是指向该项目的Github地址的。第二步：按照dify的github给出的指令，对dify进行安装。第一步：我们把dify下载到自己的电脑（或者服务器）上。这里，我们只考虑第二种方式，也就是私有化部署。

Dify 工作流分享：定时抓取金融新闻并发送至指定邮箱

同名公众号：dify实验室

04-23

2576

通过将邮件发送功能整合到 Dify 工作流内部，我们不仅简化了外部触发脚本，还使得整个自动化流程更加内聚和易于管理。这种方式充分利用了 Dify 平台及其插件生态系统的能力，是构建复杂自动化任务的推荐实践

本地部署Firecrawl+Dify调用踩坑记录

2401_86807530的博客

05-15

607

首先就是docker的安装，这里个人建议选个比较新的版本，因为我有个服务器装了个旧一点的版本的docker 装到后面给我报rust版本错误了。不知道啥原因，由于这个服务器要跑dify就没在这个服务器上面弄了。用Firecrawl官网的不知道为什么总是卡住得不到结果，于是我打算自己去本地部署一个。，找了很久发现是开始设置环境配置文件.env 的时候里面的参数有问题。把你在firecrawl目录下配置的 .env文件中的 USE_DB_AUTHENTICATION 设置为false。

Dify又一神器 - Firecrawl一键爬取网站，打造更丰富的AI知识库！

DEVELOPERAA的博客

04-08

2283

在当今信息爆炸的时代，构建高效、全面的知识库对于企业和个人而言至关重要。然而，如何快速、高效地从海量网络数据中提取有价值的信息，一直是个挑战。幸运的是，FireCrawl 的出现为我们提供了全新的解决方案。

通过docker在本地部署了firecrawl和dify，dify中使用了firecrawl同步知识库时，爬行速度巨慢

03-12

<think>好的，用户遇到了Dify在使用Firecrawl同步知识库时爬行速度过慢的问题，特别是在Docker环境中。我需要根据提供的引用信息来思考解决方案。首先，用户提到引用了几个关于Docker配置的文档，比如启动命令、环境变量设置、Redis地址配置以及Docker Compose版本的问题。我需要结合这些信息来找出可能影响爬虫速度的因素。首先，用户可能没有正确配置环境变量，尤其是Redis的地址。如果Firecrawl和Dify不在同一个Docker网络内，使用localhost可能无法正确连接，导致延迟。根据引用[2]，如果使用Docker，需要调整Redis地址，比如使用Docker的内部网络IP或者服务名。这可能需要检查docker-compose.yaml中的网络配置，确保所有相关服务在同一个自定义网络中，这样可以通过服务名进行通信，减少网络延迟。其次，Docker的资源配置可能不足。比如，CPU和内存限制可能导致Firecrawl运行缓慢。用户需要检查docker-compose.yaml中的资源限制部分，适当增加CPU和内存的分配。此外，调整ulimits参数，如打开文件数限制，可能会提升并发处理能力。引用[3]提到群晖DSM的Docker Compose版本较低，需要手动修改ulimits设置，这可能也适用于其他环境。需要确保ulimits设置足够高，避免因资源限制导致的性能瓶颈。另外，Firecrawl本身的配置参数可能需要优化。比如并发请求数、请求间隔时间等。用户可能需要在环境变量中调整这些参数，比如增加并发数，减少延迟时间。同时，检查是否启用了缓存功能，合理设置缓存时间，避免重复抓取相同内容，节省时间和资源。网络方面，如果Docker容器之间的通信存在延迟，可能需要优化网络配置，使用自定义网络，或者确保容器部署在同一主机上，减少网络开销。此外，检查是否配置了正确的DNS解析，避免DNS查询带来的延迟。还有，更新Dify和Firecrawl到最新版本可能包含性能改进。用户需要确保从正确的仓库克隆源码，如引用[4]提到的gitee仓库，并定期拉取更新。同时，检查日志文件，查看是否有错误或警告信息，帮助定位问题根源。最后，如果问题依然存在，可能需要进一步分析，比如使用性能监控工具查看容器资源使用情况，或者联系Firecrawl的开发者社区寻求帮助。综合以上步骤，应该能够有效提升爬虫速度。</think>### 分步解决方案：优化Docker环境中Dify使用Firecrawl同步知识库的爬虫速度 #### 1. 检查Redis地址配置（关键优化） - **问题分析**：Firecrawl依赖Redis进行任务队列管理，若地址配置错误会导致通信延迟[^2] - **操作步骤**： 1. 修改`docker-compose.yaml`中Redis连接配置： ```yaml environment: REDIS_URL: "redis://redis:6379/0" # 使用Docker服务名替代localhost ``` 2. 确保Redis服务在Docker网络内可访问 3. 验证连接：进入Dify容器执行`redis-cli -h redis ping` #### 2. 调整Docker资源配置 - **问题分析**：容器默认资源限制可能成为性能瓶颈 - **优化方案**： ```yaml services: firecrawl: deploy: resources: limits: cpus: '2' # 分配2个CPU核心 memory: 2G # 分配2GB内存 ulimits: # 参考引用[3]调整文件限制 nofile: soft: 65535 hard: 65535 ``` #### 3. 优化Firecrawl配置参数 - **核心参数调整**： ```yaml environment: MAX_CONCURRENT_REQUESTS: "10" # 提升并发请求数 REQUEST_DELAY_MS: "500" # 适当降低请求间隔 CACHE_ENABLED: "true" # 启用缓存 CACHE_TTL: "86400" # 设置24小时缓存有效期 ``` #### 4. Docker网络优化 - **自定义网络配置**： ```yaml networks: dify-net: driver: bridge attachable: true ``` - 确保所有相关服务（Dify/Firecrawl/Redis）使用同一网络 #### 5. 版本升级与日志分析 - **执行步骤**： 1. 更新到最新版本（参考引用[4]）： ```bash cd dify && git pull origin main docker-compose build --no-cache && docker-compose up -d ``` 2. 查看实时日志： ```bash docker logs -f firecrawl # 观察请求响应时间 docker stats # 监控资源利用率 ``` #### 6. 高级优化方案（可选） - 启用HTTP/2协议支持： ```yaml environment: HTTP2_ENABLED: "true" ``` - 配置DNS缓存： ```yaml dns: 8.8.8.8 dns_search: . ```