Announcing /search: Discover and scrape the web with one API call

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💡 한 줄 요약

Firecrawl은 웹페이지 발견과 콘텐츠 추출을 한 번의 API 호출로 처리하는 /search 엔드포인트를 출시했다고 발표했다.

📌 핵심 요약

Firecrawl은 2025년 6월 3일 /search를 공개하며, 검색과 스크래핑을 하나의 API 호출로 결합했다고 설명했다.
이 기능은 에이전트 구축, 리서치, 리드 발굴, SEO 최적화처럼 올바른 웹 데이터를 찾고 가져와야 하는 작업을 대상으로 한다.
예시 코드에서는 검색어, 결과 제한 수, 스크래핑 옵션을 함께 지정해 제목과 마크다운 콘텐츠, 링크 같은 결과를 받을 수 있음을 보여준다.
/search는 언어, 위치, 기간, 출력 형식 등을 조정할 수 있으며 API, MCP, Zapier, n8n, Playground 등 여러 통합 환경에서 첫날부터 제공된다.
Firecrawl은 사용자가 문서, Playground, 예시와 템플릿, 커뮤니티를 통해 바로 시도해볼 수 있다고 안내하며, /llmstxt와 /deep-research 알파 엔드포인트는 2025년 6월 30일부터 적극 지원하지 않는다고 덧붙였다.

🧩 주요 포인트

Firecrawl은 2025년 6월 3일 /search를 공개하며, 검색과 스크래핑을 하나의 API 호출로 결합했다고 설명했다.
이 기능은 에이전트 구축, 리서치, 리드 발굴, SEO 최적화처럼 올바른 웹 데이터를 찾고 가져와야 하는 작업을 대상으로 한다.
예시 코드에서는 검색어, 결과 제한 수, 스크래핑 옵션을 함께 지정해 제목과 마크다운 콘텐츠, 링크 같은 결과를 받을 수 있음을 보여준다.
/search는 언어, 위치, 기간, 출력 형식 등을 조정할 수 있으며 API, MCP, Zapier, n8n, Playground 등 여러 통합 환경에서 첫날부터 제공된다.
Firecrawl은 사용자가 문서, Playground, 예시와 템플릿, 커뮤니티를 통해 바로 시도해볼 수 있다고 안내하며, /llmstxt와 /deep-research 알파 엔드포인트는 2025년 6월 30일부터 적극 지원하지 않는다고 덧붙였다.

🧠 상세 정리

1. /search 출시와 핵심 목적

본문은 Firecrawl이 /search 엔드포인트를 출시했다는 발표로 시작한다. 이 엔드포인트의 핵심은 웹 검색과 스크래핑을 따로 실행하지 않고 한 번의 API 호출로 함께 처리하는 것이다. 작성자는 에이전트를 만들거나, 조사를 수행하거나, 리드를 찾거나, SEO 최적화를 하는 개발자에게 정확한 웹 데이터를 찾아 가져오는 일이 필요하다고 설명한다. 따라서 /search는 단순한 검색 결과 목록이 아니라, 발견한 페이지의 실제 콘텐츠까지 얻는 흐름을 줄이는 기능으로 소개된다.

2. 페이지 발견과 추출을 결합한 배경

본문의 ‘Reinventing Page Discovery’ 부분은 사람들이 검색과 스크래핑을 결합한 엔드포인트를 요구해 왔다고 말한다. 그 이유는 에이전트와 개발자가 보통 먼저 관련 페이지를 찾아야 하고, 그다음 해당 페이지의 내용을 추출해야 하기 때문이다. 기존 흐름에서는 발견과 추출이 별개의 단계로 느껴질 수 있지만, /search는 이를 하나의 동작으로 묶는다. 발표문은 이 결합이 자연스럽고 실용적인 요구에서 나온 것이라고 설명한다.

3. 코드 사용 방식과 사용자 지정 옵션

‘How It Works’ 섹션은 Python 예시를 통해 /search 사용법을 보여준다. 예시에서는 FirecrawlApp을 만들고, 검색어로 “latest AI agent frameworks”를 넣은 뒤, 결과 수를 5개로 제한하고 마크다운과 링크 형식의 스크래핑 결과를 요청한다. 이후 결과 데이터에서 제목과 마크다운 콘텐츠 일부를 출력하는 방식으로 검색 결과와 전체 콘텐츠를 함께 받는 흐름을 제시한다. 또한 언어, 위치, 시간 범위, 출력 형식 등을 조정할 수 있으며, 지난주 독일어 결과처럼 조건을 추가하는 예도 언급된다.

4. 통합 제공 범위와 사용 환경

‘Now Live Everywhere’ 섹션은 /search가 출시 첫날부터 여러 통합 환경에 포함됐다고 설명한다. 직접 애플리케이션에 붙이는 API 통합 외에도 Claude, Gemini, OpenAI Agents에 적합하다고 표현된 MCP, 워크플로에 검색을 추가하는 Zapier, 고급 검색 자동화를 만드는 n8n이 언급된다. 또한 Playground에서 즉시 검색을 시험할 수 있다고 안내한다. 발표문은 /search를 단일 API 기능으로만 소개하지 않고, 개발자와 자동화 도구가 각자의 환경에서 바로 사용할 수 있는 구성으로 제시한다.

5. 시작 안내와 기존 알파 엔드포인트 지원 변화

마지막 부분은 사용자가 /search 문서를 읽고, Playground에서 실험하며, 예시와 템플릿을 확인하고, Firecrawl 커뮤니티에 프로젝트를 공유하라고 안내한다. 글은 /search를 웹페이지를 발견하고 스크래핑하는 가장 단순한 방법이라고 요약하며 마무리한다. 이어지는 P.S.에서는 /llmstxt와 /deep-research 알파 엔드포인트를 2025년 6월 30일부터 적극적으로 지원하지 않는다고 밝힌다. 두 엔드포인트는 계속 활성 상태로 남지만 추가 업데이트는 하지 않으며, 대안으로 Firecrawl 예시, 새 Search API, 오픈소스 Firesearch 프로젝트를 언급한다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

/search의 중심 가치는 검색 결과를 찾는 단계와 페이지 내용을 추출하는 단계를 하나의 호출로 줄이는 데 있다.
Firecrawl은 출시와 동시에 API, MCP, Zapier, n8n, Playground를 제시해 개발자 코드, 에이전트 환경, 자동화 워크플로를 모두 사용 대상으로 삼고 있다.
/llmstxt와 /deep-research의 적극 지원 중단 공지는 Firecrawl이 관련 기능의 후속 초점을 새 Search API와 Firesearch 쪽으로 옮기고 있음을 보여준다.