n8n firecrawl

已于 2025-05-25 18:30:05 修改
阅读量398 收藏
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能
于 2025-05-25 16:17:09 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iffy1/article/details/148209293

1. 进入n8n settings

2. 进入社区节点，点击

3. 点击browse

4. 搜索firecrawl

5. 复制n8n-nodes-firecrawl

6.粘贴到界面名称，勾选后点击安装

7. 安装成功

8.增加 firecrawl节点

9.申请firecrawlAPI

Firecrawl

10.把api key 贴入n8n FireCrawl账户

iffy1
关注
这个开源爬虫神器碾压传统工具：多语言支持+AI集成，Firecrawl开源替代方案WaterCrawl
m0_59235699的博客
06-28 1298
网络数据采集门槛越来越高，反爬机制层出不穷。
Docker 本地化部署FireCrawl
总结复盘，才能不迷失自己！
05-29 981
（1）Step1：已经安装Docker 和 Docker Compose。（3）Step3：复制.env.example 文件并重命名为 .env。（2）Step2：克隆 FireCrawl 项目到本地指定目录下。（4）Step4：docker 运行 firecrawl。将图中标注红的改为false保存。
Crawl4AI 部署安装及 n8n 调用，实现自动化工作流（保证好使）_crawl4ai安装部署
最新发布
HUANGXIN9898的博客
06-11 2433
在大语言模型（LLM）和生成式 AI 爆发的今天，数据采集的效率与质量直接决定了 AI 应用的落地效果。传统爬虫工具在动态渲染处理、AI 友好输出和大规模部署上的局限性日益凸显，而专为 AI 设计的 Crawl4AI 框架正成为企业级数据管道的首选方案。Crawl4AI 是基于 Python 开发的开源智能爬虫框架，其核心设计理念是“为 AI 应用构建专属数据通道”。调度层：基于 asyncio 的自适应并发调度器，支持动态调整爬取并发数（单实例可稳定处理 5000 + 并发请求）渲染层。
11.9K Star！强大的 Web 爬虫工具 FireCrawl：为 AI 训练与数据提取提供全面支持
m0_59164304的博客
09-04 1917
是一款开源、优秀、尖端的 AI 爬虫工具，专门从事 Web 数据提取，并将其转换为 Markdown 格式或者其他结构化数据。
Crawl4AI 部署安装及 n8n 调用，实现自动化工作流（保证好使）
JovaZou的成长之路
04-24 3891
在大语言模型（LLM）和生成式 AI 爆发的今天，数据采集的效率与质量直接决定了 AI 应用的落地效果。传统爬虫工具在动态渲染处理、AI 友好输出和大规模部署上的局限性日益凸显，而专为 AI 设计的 Crawl4AI 框架正成为企业级数据管道的首选方案。
Firecrawl 部署安装及 Dify 调用（保证好使）
JovaZou的成长之路
03-17 9918
Firecrawl 是一个可以提供 API 服务的开源爬虫工具，我们只需要给它一个 URL，无需提供网站地图（sitemap），它就能抓取该 URL 的当前网页或更深层的网页，并可以把抓到的数据转变成 markdown 格式，这种格式更适合 LLM 阅读，在当今的 AI 浪潮下可以说是非常适合了。
斩获86K Star！最强开源MCP平台：双向+本地MCP，自由度极致体验
2401_85375151的博客
04-29 2241
有半个月没关注它的GitHub了，直到最近我打开一看卧槽，这么快（半个月）就从75K Star干到86K Star了？最关键的是，在最近的1.88.0版本，n8n终于官宣支持MCP了！而且它不仅支持双向MCP，还支持添加本地（stdio）MCP。双向MCP：既可以作为MCP客户端，去添加使用各种MCP-Server。又可以作为MCP服务端，发布MCP-Server供其他客户端使用。MCP-Server目前有两种使用方式，一种是把MCP-Server的工具集成到本地使用，一种是远程调用。
n8n：1.18.2 本地镜像
02-11
n8n是一款开源的工作流自动化工具，其功能类似于IFTTT和Zapier，能够连接不同的应用程序和服务。用户可以通过n8n创建复杂的自动化流程，从而实现数据的集成和任务的自动化处理。其界面友好，使用简单，为非开发者...
n8n 中文系列教程-19. 制作你的第一个 n8n 工作流
05-05
n8n是一个基于节点的工作流自动化工具，通过它可以创建自定义的工作流来自动化各种任务。本教程旨在指导用户如何制作他们的第一个n8n工作流。在深入具体操作之前，了解n8n的基本概念非常重要。n8n的工作流是通过一...
n8n-heroku:n8n用于heroku的docker实现
05-18
n8n-heroku 新方法，只需单击，配置并使n8n运行。 此外，现在将应用程序堆栈设置为容器，然后只需连接此Github存储库并进行部署，heroku使用app.json中的默认配置 默认的基本身份验证为user：pass n8n（Nodemation...
n8n-nodes-mcp-AI人工智能资源
04-02
n8n是一个开源的基于节点的工作流程自动化工具，它允许用户创建复杂的自动化任务，这些任务可以连接不同的应用程序和服务。"n8n-nodes-mcp-AI人工智能资源"这一标题意味着当前文件集合与n8n有关，并且特定地集中在AI...
n8n-docs:n8n文档
03-31
n8n文件 该存储库托管的文档， 是可扩展的工作流自动化工具，使您可以通过其开放的模型将任何内容连接到所有内容。 该文档位于。 建立文件 要建立文件： git clone https://github.com/n8n-io/n8n-docs.git cd n8n-...
AI爬虫黑科技 firecrawl本地部署
技术宅男改变世界
03-13 5399
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。
本地部署 Firecrawl
大数据指北
01-09 6000
本地部署 Firecrawl
本地部署 Firecrawl：Dify都在用的爬虫工具
coderroad的博客
01-14 8210
基于 Rust 构建的高效、可扩展的 Web 爬虫。轻松快速地提取数据、监控站点和自动执行 Web 任务。
学术总结Ai Agent中firecrawl（大模型爬虫平台）的超简单的docker安装方式教程
程序员石磊
01-27 2592
之前开源了，但是对非计算机专业来说，门槛有点高，再加上docker hub镜像被屏蔽，更是不容易上手啊。也有考虑用dify或者扣子去复刻一个，但是从专业用户的角度出发通过界面来拖拽配置实在是不高效，没有自己写代码来的直接，但是对非计算机专业的用户确实不友好。为了降低一下门槛，稍微进行了改进。下面开始正文：这个开源项目其中有个环节是利用firecrawl抓取论文，然后转成对大模型友好的LLM格式。
Firecrawl教程②：通过 LLM 从页面中提取结构化数据
blues_C的博客
12-19 976
Firecrawl 通过与大型语言模型（LLM）结合，Firecrawl 能够智能地理解网页内容，并将其转化为我们所需的结构化数据格式，帮助我们节省了大量的手动处理时间。模式定义方式：允许我们通过 JSON 结构明确指定需要抓取的数据格式，确保数据提取的一致性和准确性；无模式提取：提供了更为灵活的方式，依靠简单的提示词就能从网页中提取所需的内容，极大地提升了适应性，特别适合复杂或动态网页的抓取需求。
将网站转变为大模型训练数据的神器：自动化爬虫工具FireCrawl，两周斩获4K Star！
lythinking的博客
06-06 1963
等，进一步支撑你的行动，以提升本文的帮助力。
n8n在本地部署
03-27
### 如何在本地环境中部署 n8n #### 准备工作 为了成功部署 n8n，需要先准备好运行环境。通常情况下，推荐使用 Docker 来简化安装流程并确保一致性[^1]。 #### 使用 Docker 安装 n8n 以下是通过 Docker 部署 n8n 的方法： 1. **拉取官方镜像** 确保已安装 Docker 并正常运行后，执行以下命令来获取最新的 n8n 镜像： ```bash docker pull n8nio/n8n ``` 2. **创建配置文件目录** 创建用于存储持久化数据的目录结构，并初始化必要的配置文件： ```bash mkdir -p ~/n8n/data touch ~/n8n/.env echo "DB_TYPE=sqlite" >> ~/n8n/.env ``` 3. **启动容器** 启动 n8n 容器并将端口映射到主机上以便访问 Web UI： ```bash docker run \ --name=n8n \ -v ~/n8n/data:/home/node/.n8n \ -e NODE_ENV="production" \ -e EXECUTIONS_DATA_PERSISTENCE="true" \ -p 5678:5678 \ -d n8nio/n8n ``` 上述命令会将 `~/n8n/data` 文件夹挂载至容器内部作为数据库和其他设置的数据存储位置[^2]。 4. **验证服务状态** 访问浏览器中的地址 http://localhost:5678 ，如果一切顺利，则可以看到默认登录界面。 #### Kubernetes 中部署 n8n (可选扩展) 对于更复杂的生产场景或者希望利用 K8s 提供的功能时，可以考虑将其迁移到 Kubernetes 集群中去管理。具体操作如下所示： 1. **准备 Helm Chart** 添加 n8n 的 Helm Repository 到您的系统里头： ```bash helm repo add n8n https://n8n-io.github.io/helm-charts/ helm repo update ``` 2. **自定义 Values File** 编辑适合您需求的一份 values.yaml 文件，比如调整资源请求量、启用 SSL/TLS 支持等选项。 3. **应用部署指令** 借助之前定制好的参数完成整个应用程序实例化的最后一步动作： ```bash helm install my-n8n-instance n8n/n8n -f ./values.yaml ``` 以上就是关于如何基于不同平台实现自动化工具——n8n 的快速入门指南[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值