Skip to main content
Firecrawl Research est un index spécialement conçu pour les agents de recherche scientifique et d’ingénierie. Il propose un ensemble d’outils dédié à la recherche pour chercher des articles, examiner les métadonnées des articles, lire les passages pertinents du texte intégral et découvrir des articles connexes grâce à l’expansion structurelle.
  • Trouvez des articles par sujet, méthode, benchmark, auteur ou catégorie
  • Examinez les métadonnées canoniques des articles et les identifiants de source
  • Lisez, dans un article, les passages qui répondent à une question précise
  • À partir d’articles de départ pertinents, élargissez vers des articles connexes, des articles citants ou des références
Pour donner à votre agent accès à l’Index de recherche, nous vous recommandons vivement d’utiliser notre CLI ou MCP, associé à notre skill de recherche dédié, que vous pouvez installer avec :

Points de terminaison

Rechercher des articles scientifiques

Recherchez dans les résumés d’articles scientifiques à l’aide d’une requête en langage naturel. La réponse renvoie des articles classés, avec le paperId canonique, le primaryId privilégié, les identifiants de source, le titre, le résumé, le score et, éventuellement, des signaux de classement.
Filtres facultatifs :
  • authors : filtre sur une sous-chaîne du nom de l’auteur ; tous les filtres doivent correspondre
  • categories : filtre par catégorie d’article, par exemple cs.LG
  • from : borne inférieure inclusive de création/mise à jour, YYYY-MM-DD
  • to : borne supérieure inclusive de création/mise à jour, YYYY-MM-DD

Examiner un article

Utilisez un paperId canonique ou un primaryId propre à la source.

Lire des passages d’articles

Ajoutez query au même chemin d’article pour obtenir les passages les plus pertinents du texte intégral pour une question. C’est utile pour vérifier si un article candidat contient bien une méthode, un jeu de données, une contrainte ou un résultat avant de l’inclure.
À partir d’un ou de plusieurs articles de départ, effectuez une expansion sémantique et classez les candidats en fonction d’une intent en langage naturel.
Modes :
  • similar : voisinage de co-citation et de couplage bibliographique
  • citers : articles qui citent l’article de départ
  • references : articles cités par l’article de départ

Rechercher dans l’historique GitHub

Les tickets, les pull requests fusionnées et les README des dépôts sont désormais inclus dans le Developer Index, qui les classe avec les passages correspondants et y ajoute des sources de documentation sélectionnées. Utilisez GET ou POST /search/developer, ou /search avec categories: ["developer"].