基本定位与目标

• Fetch MCP Server：
• 定位：轻量级网页抓取工具，专注单页抓取和简单转换。
• 目标：快速把网页转成 Markdown，喂给 LLM 处理。
• 来源：开源实现（比如 @tokenizin/mcp-npx-fetch），设计简洁。

• Firecrawl MCP Server：
• 定位：高级网页爬虫，面向复杂动态页面和批量任务。
• 目标：处理 JS 渲染、批量抓取、网络搜索，服务高级需求。
• 来源：Mendable.ai 开发（mendableai/firecrawl-mcp-server），基于 Firecrawl API。

Resources：数据提供能力

Fetch MCP Server

• 功能：抓取网页，转成 Markdown，作为 Resources 喂给 LLM。

• 特点：
• 支持简单网页（静态 HTML 为主）。
• 可订阅更新（比如实时新闻）。
• 输出单一（主要是 Markdown）。

• 例子：抓 cnn.com/headlines，喂 LLM 一个 live_news.md，内容是静态头条。

• 局限：对 JS 重度页面（React、Vue）支持差，抓不到动态加载内容。

Firecrawl MCP Server

• 功能：抓取复杂网页（包括 JS 渲染），提供动态数据池。

• 特点：
• 自带浏览器级 JS 渲染，能抓单页应用或社交媒体动态内容。
• 支持订阅和多格式输出（Markdown、HTML、截图）。
• 可处理嵌套链接和子页面。

• 例子：抓 x.com/ai-posts，喂 LLM 一个 js_heavy_page.md，包含动态帖子和评论。

• 优势：能搞定 Fetch 无能为力的复杂页面。

• Fetch 的 Resources 是“轻量快餐”，简单网页够用。

• Firecrawl 的 Resources 是“全席大餐”，动态、复杂网页随便吃。

Tools：执行能力

Fetch MCP Server

• 功能：提供单 URL 抓取工具（比如 fetch_url）。

• 特点：
• 简单直接，输入 URL 返回 Markdown。
• 可加基本参数（比如最大长度）。
• 单次抓取，无批量功能。

• 例子：调用 fetch_url("cnn.com")，返回单页内容。

• 局限：不支持批量抓取或搜索。

Firecrawl MCP Server

• 功能：提供批量抓取（firecrawl_batch_scrape）和搜索（firecrawl_search）工具。

• 特点：
• 并行抓取多个 URL，效率高。
• 支持网络搜索，直接提取相关网页。
• 可定制（只抓正文、加过滤器）。

• 例子：调用 firecrawl_batch_scrape(["blog1.com", "blog2.com"])，返回多页 Markdown；或 firecrawl_search("AI 2025")，返回搜索结果。

• 优势：功能全面，覆盖单次+批量+搜索。

• Fetch 的 Tools 是“单发手枪”，一次打一发。

• Firecrawl 的 Tools 是“机关枪+雷达”，批量扫射还能找目标。

Prompts：推理支持

Fetch MCP Server

• 功能：提供简单模板，通常基于单页内容生成输出。

• 特点：
• 模板较基础（比如单页摘要）。
• 依赖 LLM 处理抓取结果。

• 例子：用 summarize_web 模板，填入 cnn.com 的抓取内容，LLM 总结单页新闻。

• 局限：不支持多源整合。

Firecrawl MCP Server

• 功能：支持复杂模板，可整合多页或搜索结果。

• 特点：
• 能处理批量抓取数据，生成综合报告。
• 更适合多任务推理。

• 例子：用 research_report 模板，填入 3 个网站的抓取内容，LLM 输出趋势分析。

• 优势：支持更高级的 Prompt 场景。

• Fetch 的 Prompts 是“单页作业本”，简单任务够用。

• Firecrawl 的 Prompts 是“多页笔记本”，能写大论文。

技术实现与配置

Fetch MCP Server

• 安装：轻量，npx @tokenizin/mcp-npx-fetch 或 pip install mcp-server-fetch。

• 依赖：无外部 API，直接跑本地抓取逻辑。

• 配置：简单，无需密钥，支持 Claude Desktop。

• 性能：轻快，但功能受限。

Firecrawl MCP Server

• 安装：npx -y mcp-server-firecrawl，需 Firecrawl API 密钥。

• 依赖：基于 Firecrawl API（Mendable.ai），需要网络调用。

• 配置：稍复杂，需设置 FIRECRAWL_API_KEY 和重试参数。

• 性能：功能强大，但依赖 API，可能有延迟或配额限制。

• Fetch 是“单兵作战”，部署简单但能力单一。

• Firecrawl 是“云端支援”，功能强但需要配置和 API 支持。

适用场景对比

实际例子对比

1. 抓新闻头条
1. Fetch：用 fetch_url("cnn.com")，抓静态头条，转 Markdown，LLM 总结。
2. Firecrawl：用 firecrawl_batch_scrape(["cnn.com", "bbc.com"])，批量抓头条+子页，LLM 综合分析。

2. 抓 X 帖子
1. Fetch：输入 x.com/post123，抓不到 JS 动态内容，失败。
2. Firecrawl：用 firecrawl_search("AI posts X")，抓取动态帖子和评论，LLM 输出趋势。

3. 研究报告
1. Fetch：抓单页 blog.com/ai，用简单 Prompt 总结。
2. Firecrawl：抓 10 个相关页面，填复杂 Prompt 生成完整报告。

自由发挥：选择建议

• 用 Fetch 的场景：
• 你只想抓简单网页（新闻、博客），追求轻量和速度。
• 不需要批量或搜索，单次任务为主。
• 比如：“抓一下这篇报道看看。”

• 用 Firecrawl 的场景：
• 你要搞定动态网页（社交媒体、电商）。
• 需要批量抓取或搜索全网数据。
• 比如：“分析 X 上 AI 的舆论趋势。”

一句话结尾