MCP или классический скрапинг: ИИ vs код в 2025

Представьте себе следующее: Вы потратили недели на совершенствование своего веб-скрапера. CSS-селекторы отточены, данные плавно перетекают, а затем Amazon меняет свой макет. Ваши тщательно отточенные селекторы ломаются в одночасье. Звучит знакомо?

Появился Model Context Protocol (MCP) – новый подход, который обещает изменить способ извлечения веб-данных. Вместо того чтобы писать хрупкие CSS-селекторы, вы даете инструкции на простом английском языке искусственному интеллекту, который выполняет всю работу. Но действительно ли этот подход, основанный на использовании искусственного интеллекта, лучше, чем проверенные в боях традиционные методы?

Давайте глубоко изучим оба подхода, создадим несколько реальных скреперов и выясним, какой метод победит в 2025 году.

Быстрое сравнение: Традиционный и MCP-скрепинг

Прежде чем мы погрузимся в детали, вот что отличает эти подходы друг от друга:

Аспект	Традиционный скрапбукинг	Скраппинг с поддержкой MCP
Время установки	От часов до дней	От минут до часов
Техническое обслуживание	Высокий – ломается при изменении макета	Низкий – ИИ адаптируется к незначительным изменениям
Стоимость	Ниже по запросу	Выше по запросу
Управление	Полный контроль над логикой	Полагается на интерпретацию ИИ
Кривая обучения	Крутой – требует навыков кодирования	Более мягкие – подсказки на естественном языке
Лучшее для	Стабильные сайты с высокой интенсивностью работы	Быстрое создание прототипов, смена площадок

Традиционный веб-скрапинг: Основа

Традиционный веб-скреппинг служит для извлечения данных уже несколько десятилетий. По своей сути это простой четырехэтапный процесс, который дает вам полный контроль над извлечением данных.

Традиционный рабочий процесс

Отправляйте HTTP-запросы: Начните с HTTP-клиента для получения веб-страниц. Библиотека запросов Python справляется с базовыми потребностями, но для серьезной производительности стоит подумать:
- httpx или aiohttp для асинхронных операций
- запросы-фьючерсы для параллельных запросов
- Ознакомьтесь с нашим руководством по ускорению процесса веб-скреппинга, чтобы получить советы по оптимизации.
Разбор HTML: Преобразуйте необработанный HTML в пригодные для работы данные с помощью парсера. BeautifulSoup остается основным выбором, а для скорости часто используется lxml. Эти парсеры отлично справляются с извлечением статического контента.
Извлеките данные: Нацеливайтесь на конкретные элементы с помощью:
- CSS-селекторы для прямого выбора по классу, идентификатору или атрибутам
- XPath для сложных обходов и подбора текста
- Не знаете, что выбрать? Наше руководство “XPath против CSS-селекторов ” разложит их по полочкам

4. Работа с динамическим контентом: Для сайтов с большим количеством JavaScript вам понадобится автоматизация браузера:

Selenium: Выбор ветерана с широкой языковой поддержкой
Драматург: Современный, быстрый и надежный
Puppeteer: Идеально подходит для рабочих процессов Node.js
Браузер для скрапинга от Bright Data: Встроенная защита от ботов и управление прокси-серверами

Модель Контекстный протокол: Скраппинг с помощью искусственного интеллекта

Протокол Model Context Protocol (MCP), выпущенный компанией Anthropic 25 ноября 2024 года, является открытым стандартом, позволяющим большим языковым моделям (LLM) вызывать внешние инструменты так же просто, как и функции – считайте, что это USB-C для приложений искусственного интеллекта.

Вместо того чтобы жестко кодировать HTTP-запросы или CSS-селекторы, вы просто описываете результат – “Получить название продукта, цену и рейтинг по этому URL” – и LLM выбирает соответствующий инструмент (например, scrape_product()) за кулисами.

Для команд, занимающихся веб-скреппингом, этот переход превращает хрупкую логику парсинга в устойчивые, управляемые подсказками рабочие процессы.

Как работает MCP

Все сообщения передаются по протоколу JSON-RPC 2.0, что делает каждый вызов независимым от языка и удобным для работы с потоками.

Хосты – приложения LLM (например, Claude Desktop), которые начинают разговор.
Клиенты – обработчики протоколов, встроенные в хост
Серверы – службы, предоставляющие один или несколько инструментов.
Инструменты – именованные функции, возвращающие структурированные результаты, такие как JSON или CSV

Волшебство происходит в потоке взаимодействия:

Опишите задачу. “Получить историю цен на эту обувь Nike”.
LLM выбирает инструмент. Он сопоставляет ваш запрос с scrape_product_history(url).
Сервер выполняет. Просмотр без головы, ротация прокси и решение CAPTCHA зависят от того, как настроен инструмент.
Структурированный вывод. LLM получает чистый JSON и возвращает его или передает дальше.

💡 Имейте в виду: MCP управляет любым вызовом инструмента, а не только веб-извлечением. Он может оркестровать SQL-запросы, операции git, файловый ввод-вывод и многое другое. Но кто-то все равно должен написать инструмент. ИИ не может изобрести логику, которая еще не реализована.

Узнайте больше о том, как MCP революционизирует рабочие процессы, связанные с веб-скреппингом.

Официальные SDK для MCP

Организация Model Context Protocol предоставляет SDK для основных языков:

TypeScript SDK – первичная реализация
Python SDK – полнофункциональный набор для рабочих процессов AI/ML
Java SDK – поддерживается с помощью Spring AI
C# SDK – партнерство с Microsoft (предварительный просмотр)
Ruby SDK – сотрудничество с Shopify
Rust SDK – высокопроизводительная реализация
Kotlin SDK – основанный на JVM, отлично подходит для Android

Head-to-Head: создание скрепера для Amazon в обоих направлениях

Давайте создадим один и тот же скраппер товаров Amazon, используя оба подхода. Это практическое сравнение покажет реальные различия между традиционным и MCP-скраппингом.

Традиционный подход

Сначала создадим традиционный скребок с помощью Playwright и BeautifulSoup:

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from bs4 import BeautifulSoup

async def scrape_amazon_product(url):
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto(url)
        await page.wait_for_selector("#productTitle", timeout=10000)

        soup = BeautifulSoup(await page.content(), "html.parser")
        await browser.close()

        def extract(selector, default="N/A", attr=None, clean=lambda x: x.strip()):
            element = soup.select_one(selector)
            if not element:
                return default
            value = element.get(attr) if attr else element.text
            return clean(value) if value else default

        return {
            "title": extract("#productTitle"),
            "current_price": extract(".a-price-whole"),
            "original_price": extract(".a-price.a-text-price span"),
            "rating": extract("#acrPopover", attr="title"),
            "reviews": extract("#acrCustomerReviewText"),
            "availability": extract(
                "#availability span", clean=lambda x: x.strip().split("n")[0].strip()
            ),
        }

async def main():
    product = await scrape_amazon_product("https://www.amazon.in/dp/B0BTDDVB67")

    print("nProduct Information:")
    print("-------------------")
    print("n".join(f"{k.replace('_', ' ').title()}: {v}" for k, v in product.items()))

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Проблема: эти CSS-селекторы(#productTitle, .a-price-whole) жестко закодированы. Как только Amazon изменит HTML, ваш скрапер сломается. Вы потратите больше времени на исправление сломанных селекторов, чем на анализ данных.

Нужно обойти защиту Amazon от ботов? Ознакомьтесь с нашим полным руководством по обходу CAPTCHA Amazon.

Подход MCP

Теперь давайте создадим такой же скребок с помощью MCP.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from playwright.async_api import async_playwright
from markdownify import markdownify as md
from bs4 import BeautifulSoup

# Initialize FastMCP instance
mcp = FastMCP("Amazon Scraper")

@mcp.tool()
async def scrape_product(url: str) -> str:
    """
    Fetch an Amazon product page, extract the main product section,
    and return it as Markdown.
    """
    browser = None
    try:
        async with async_playwright() as playwright:
            # Launch headless browser
            browser = await playwright.chromium.launch(headless=True)
            page = await browser.new_page()

            # Navigate and wait for the product title
            await page.goto(url, timeout=90000)
            await page.wait_for_selector("span#productTitle", timeout=30000)

            # Extract HTML and parse
            html_content = await page.content()
            soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
            product_section = soup.find("div", id="dp") or soup.body

            return md(str(product_section)).strip()

    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"
    finally:
        if browser is not None:
            await browser.close()

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

Разница: Заметили, чего не хватает? Никаких специальных селекторов для цены, рейтинга или наличия. Сервер MCP просто предоставляет контент, а искусственный интеллект решает, что из него извлекать, основываясь на вашем запросе на естественном языке.

Настройка MCP с помощью курсора

Хотите попробовать сами? Вот как интегрировать ваш MCP-сервер с Cursor:

Шаг 1: Откройте Курсор и перейдите в раздел Настройки → Настройки курсора

Шаг 2: Выберите MCP на боковой панели

Шаг 3: Нажмите + Добавить новый глобальный MCP-сервер

Шаг 4: Добавьте конфигурацию вашего сервера:

{
  "mcpServers": {
    "amazon_product_scraper": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": ["/path/to/amazon_scraper_mcp.py"]
    }
  }
}

Шаг 5: Сохраните и убедитесь, что соединение отображается зеленым цветом.

Шаг 6: Теперь вы можете использовать естественный язык в чате Cursor:

Extract the product title, current price, original price, star rating, review count, three key features, and availability from https://www.amazon.in/dp/B0BTDDVB67 and return as JSON

Шаг 7: Нажмите на инструмент “Выполнить” ⏎.

ИИ обрабатывает всю логику извлечения – селекторы не нужны!

👉 Узнайте, как интегрировать MCP-сервер Bright Data для доступа к веб-данным в режиме реального времени, готовым к искусственному интеллекту.

Когда использовать каждый из подходов

После создания обоих скребков компромиссы становятся очевидными.

Выбирайте традиционный скраппинг, если вам нужен сквозной контроль над каждым запросом, селектором и прокси.

Большие объемы повторяющихся работ
Хорошо определенные участки, которые редко меняются
Конвейеры, в которых важна каждая миллисекунда и каждая зависимость

💡 Совет: Для традиционного скрабирования:

Изучите прокси-сервисы Bright Data для решения проблем ротации IP-адресов и географических ограничений
Попробуйте API-интерфейсы Web Scraper для предварительного извлечения информации из 120+ популярных доменов.
Просмотрите рынок данных, чтобы найти готовые к использованию данные

С другой стороны, если ваш продукт уже ориентирован на LLM или вы хотите, чтобы агенты получали живые данные по запросу, используйте рабочие процессы на основе MCP.

Быстрые прототипы, в которых написание селекторов замедляет работу
Сайты, которые часто меняются или различаются по доменам
Менее технически подкованные члены команды могут запускать сбор данных с помощью подсказок
Сложные потоки (например, поиск → пагинация → извлечение), которые выигрывают от рассуждений LLM
Разговорные приложения, способные мириться с дополнительными задержками или стоимостью звонков.

💡 Совет: Для интеграции MCP:

Проверьте серверы сообщества MCP
Экспериментируйте с официальными эталонными реализациями MCP
Протестируйте интеграцию MCP Bright Data для обеспечения надежности корпоративного уровня.

MCP-сервер Bright Data объединяет Web Unlocker, Crawl API, Browser API или SERP API в одну конечную точку JSON-RPC. Ваш агент просто вызывает доступные инструменты, такие как search_engine, а сервер автоматически обрабатывает скрытый просмотр, решение CAPTCHA и ротацию прокси.

Будущее за гибридами

Ни один из подходов не является серебряной пулей, поэтому умные команды сочетают оба.

Используйте MCP для обнаружения. Создавайте управляемые скрепы для проверки новых источников данных за считанные минуты.
Оптимизируйте с помощью традиционного кода. Как только цель и схема станут стабильными, переключитесь на селекторы с ручной настройкой для повышения скорости и экономичности.
Представьте уже существующие краулеры в виде инструментов MCP. Оберните существующие краулеры на Python или Node.js в легкий MCP-сервер, чтобы агенты могли вызывать их одним вызовом функции.

Современные платформы уже следуют этой модели. Например, MCP-сервер Bright Data позволяет объединить разведку с помощью искусственного интеллекта с инфраструктурой скрапинга производственного уровня.

Заключение

Традиционный веб-скрепинг никуда не денется – он по-прежнему является основой большинства крупномасштабных операций с данными. MCP же привносит новый уровень гибкости и интеллектуальности, готовый к LLM.

Будущее за гибридными устройствами – используйте оба и переключайтесь в зависимости от работы.

Если вам нужна масштабируемая и совместимая инфраструктура для извлечения данных с помощью искусственного интеллекта, обратитесь к инфраструктуре веб-данных Bright Data, готовой к искусственному интеллекту, – от прокси-серверов для жилых помещений до предварительно созданных API и полностью управляемого сервера MCP.

Уже создаете рабочие процессы агентов? Ознакомьтесь с руководством по интеграции Google ADK с Bright Data MCP.

Традиционный веб-скраппинг против Model Context Protocol (MCP): Руководство для разработчиков