Files
crewAI/docs/v1.14.2/ko/tools/web-scraping/scrapeelementfromwebsitetool.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel

Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version
selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to
Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry
renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/*
that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating
pre-release leakage onto frozen release labels. External links to
canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that
always land on the current default version.

Layout:
- docs/edge/<lang>/*         rolling source (you edit here)
- docs/edge/enterprise-api.*.yaml
- docs/v<X.Y.Z>/<lang>/*     frozen, immutable snapshots
- docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml
- docs/images/               shared, append-only
- docs/docs.json             nav + redirects

URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for
Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard
redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links
working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page
redirects) so destinations always resolve to the current default
without depending on a second redirect hop.

Release flow integration (devtools release):
- New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises
  docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the
  snapshot, inserts the version into every language block in
  docs.json, and refreshes all redirect destinations.
- _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during
  Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so
  the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged
  alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR
  is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z>
  — the title prefix the new CI guard reads.
- The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the
  enterprise release as before; no new PRs are added.
- Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride
  Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix.
- docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to
  docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge
  and never accidentally touch a frozen snapshot.

Migration scripts (one-shot):
- scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16
  historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via
  git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot
  reads its own enterprise-api YAML rather than the live one.
- scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json:
  rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under
  docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags
  v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file
  doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before
  v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects.
- scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper
  around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g.
  retroactively snapshotting a forgotten release).

CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml):
- Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose
  title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by
  devtools release or the manual wrapper) may modify them.
- Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a
  single image directory. Deleting or renaming an image breaks every
  historical snapshot that still references it.

Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was
deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference
it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical
rendering fidelity and validates the new append-only rule
retroactively.

Tests:
- lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file
  copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect
  upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid
  inputs.

Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across
the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales).

AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model;
RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution
section links to both.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

* style: resolve linter issues

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Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

141 lines
5.7 KiB
Plaintext

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title: 웹사이트 요소 스크랩 도구
description: ScrapeElementFromWebsiteTool은 CrewAI 에이전트가 CSS 셀렉터를 사용하여 웹사이트에서 특정 요소를 추출할 수 있도록 합니다.
icon: code
mode: "wide"
---
# `ScrapeElementFromWebsiteTool`
## 설명
`ScrapeElementFromWebsiteTool`은 CSS 선택자를 사용하여 웹사이트에서 특정 요소를 추출하도록 설계되었습니다. 이 도구는 CrewAI 에이전트가 웹 페이지에서 타겟이 되는 콘텐츠를 스크래핑할 수 있게 하여, 웹페이지의 특정 부분만이 필요한 데이터 추출 작업에 유용합니다.
## 설치
이 도구를 사용하려면 필요한 종속성을 설치해야 합니다:
```shell
uv add requests beautifulsoup4
```
## 시작 단계
`ScrapeElementFromWebsiteTool`을 효과적으로 사용하려면 다음 단계를 따르십시오:
1. **필수 종속성 설치**: 위의 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다.
2. **CSS 선택자 식별**: 웹사이트에서 추출하려는 요소의 CSS 선택자를 결정합니다.
3. **도구 초기화**: 필요한 매개변수로 도구 인스턴스를 생성합니다.
## 예시
다음 예시는 `ScrapeElementFromWebsiteTool`을 사용하여 웹사이트에서 특정 요소를 추출하는 방법을 보여줍니다:
```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import ScrapeElementFromWebsiteTool
# Initialize the tool
scrape_tool = ScrapeElementFromWebsiteTool()
# Define an agent that uses the tool
web_scraper_agent = Agent(
role="Web Scraper",
goal="Extract specific information from websites",
backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content from web pages.",
tools=[scrape_tool],
verbose=True,
)
# Example task to extract headlines from a news website
scrape_task = Task(
description="Extract the main headlines from the CNN homepage. Use the CSS selector '.headline' to target the headline elements.",
expected_output="A list of the main headlines from CNN.",
agent=web_scraper_agent,
)
# Create and run the crew
crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[scrape_task])
result = crew.kickoff()
```
도구를 미리 정의된 매개변수와 함께 초기화할 수도 있습니다:
```python Code
# Initialize the tool with predefined parameters
scrape_tool = ScrapeElementFromWebsiteTool(
website_url="https://www.example.com",
css_element=".main-content"
)
```
## 매개변수
`ScrapeElementFromWebsiteTool`은(는) 초기화 시 다음과 같은 매개변수를 허용합니다:
- **website_url**: 선택 사항. 스크래핑할 웹사이트의 URL입니다. 초기화 시 제공되면, 도구를 사용할 때 에이전트가 이를 지정할 필요가 없습니다.
- **css_element**: 선택 사항. 추출할 요소들의 CSS 선택자입니다. 초기화 시 제공되면, 도구를 사용할 때 에이전트가 이를 지정할 필요가 없습니다.
- **cookies**: 선택 사항. 요청과 함께 전송할 쿠키가 담긴 딕셔너리입니다. 인증이 필요한 웹사이트의 경우 유용하게 사용할 수 있습니다.
## 사용법
`ScrapeElementFromWebsiteTool`을 에이전트와 함께 사용할 때, 초기화 시 지정되지 않은 경우 에이전트는 다음 매개변수를 제공해야 합니다:
- **website_url**: 스크레이핑할 웹사이트의 URL
- **css_element**: 추출할 요소의 CSS 선택자
이 도구는 CSS 선택자와 일치하는 모든 요소의 텍스트 콘텐츠를 줄바꿈으로 연결하여 반환합니다.
```python Code
# Example of using the tool with an agent
web_scraper_agent = Agent(
role="Web Scraper",
goal="Extract specific elements from websites",
backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content using CSS selectors.",
tools=[scrape_tool],
verbose=True,
)
# Create a task for the agent to extract specific elements
extract_task = Task(
description="""
Extract all product titles from the featured products section on example.com.
Use the CSS selector '.product-title' to target the title elements.
""",
expected_output="A list of product titles from the website",
agent=web_scraper_agent,
)
# Run the task through a crew
crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[extract_task])
result = crew.kickoff()
```
## 구현 세부사항
`ScrapeElementFromWebsiteTool`은 웹 페이지를 가져오기 위해 `requests` 라이브러리를 사용하고, HTML을 파싱하고 지정된 요소를 추출하기 위해 `BeautifulSoup`을 사용합니다:
```python Code
class ScrapeElementFromWebsiteTool(BaseTool):
name: str = "Read a website content"
description: str = "A tool that can be used to read a website content."
# Implementation details...
def _run(self, **kwargs: Any) -> Any:
website_url = kwargs.get("website_url", self.website_url)
css_element = kwargs.get("css_element", self.css_element)
page = requests.get(
website_url,
headers=self.headers,
cookies=self.cookies if self.cookies else {},
)
parsed = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")
elements = parsed.select(css_element)
return "\n".join([element.get_text() for element in elements])
```
## 결론
`ScrapeElementFromWebsiteTool`은 CSS 셀렉터를 사용하여 웹사이트에서 특정 요소를 추출할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다. 이 도구를 통해 에이전트는 필요한 콘텐츠만 선택적으로 수집할 수 있어 웹 스크래핑 작업을 더욱 효율적이고 집중적으로 수행할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 추출, 콘텐츠 모니터링, 연구 등 웹 페이지에서 특정 정보를 추출해야 하는 작업에 특히 유용합니다.