用亮數據 MCP 驅動 Trae 智能體：打造高效亞馬遜商品采集與分析助手

本文適合希望快速構建數據驅動型智能體的開發者、數據工程師及 AI 產品設計者閱讀
并非廣告，希望本文可以幫助有需求的同學，祝大家天天開心

在數字時代，數據是決策與洞察趨勢的關鍵。但移動互聯網數據獲取不易，傳統爬蟲技術面對復雜網絡環境、反爬機制及地域差異時表現不佳。設想有個擁有眾多 “通行證” 的智能體能在全球移動網絡中自由穿梭，精準抓取信息。今天，我們就來探究亮數據 MCP（Bright Data MCP）與 TRAE 智能體，看它們如何為數據爬取賦予智能與隱匿能力。

關于亮數據

在智能體開發中，數據獲取難題凸顯：自建爬蟲需耗費精力應對反爬與數據處理，API 受平臺范圍、調用頻率及成本限制，購買數據集易過時。亮數據 MCP 憑借全球網絡與數據處理能力，預先爬取、清洗、結構化并維護特定行業網站數據，為智能體構建提供助力。

一、功能與優勢

應用場景廣：適配招聘、電商、房地產、金融、旅行等場景，如招聘智能體可實時獲取職位信息，電商導購智能體可拿商品詳情。
數據優質：提供開箱即用的結構化數據，按預定義字段整理為 JSON 格式，直接喂給大語言模型（LLM）；數據實時 / 準實時更新，確保智能體掌握最新動態。
開發省心：無需開發者寫爬蟲代碼，不用操心 IP 封禁、網站改版等，亮數據包攬底層數據獲取工作；還易集成，通過簡潔 RESTful API 接入應用棧（Python、Node.js 等）。

二、實際價值

能幫開發者快速獲取高質量數據，節省爬蟲開發維護時間，讓其聚焦智能體核心邏輯與行為設計，基于鮮活數據構建實時、可靠智能體，像為招聘、電商導購等場景的智能體開發 “加速”，是垂直領域智能體項目啟動的有力引擎。

trae的智能體搭建

Trae 智能體搭載亮數據 MCP，實現了數據采集能力的跨越式升級，為智能體的高效運行注入強勁動力。

技術融合原理：Trae 平臺是智能體開發的靈活框架，而亮數據 MCP 則是專業的數據采集工具。通過在 Trae 智能體的配置文件中對 MCP 進行相關設置，如配置 API 密鑰、區域名稱、請求速率限制等參數，將 MCP 無縫集成到 Trae 智能體的功能體系中。如此一來，Trae 智能體便擁有了 MCP 強大的數據采集 “技能”，能夠突破網站反爬機制、地域限制等障礙，從互聯網海量信息中精準獲取所需數據。
應用場景拓展：這種組合拓寬 Trae 智能體應用邊界：電商場景中，搭載 MCP 的 Trae 智能體可實時監控多平臺商品價格、庫存等，助力商家動態定價、為消費者優購提建議；金融場景下，能抓取財經新聞等數據，輔助投資決策；輿情監測時，高效采集社交、新聞平臺內容，分析輿論、預警輿情。
優勢與價值：Trae智能體搭載MCP，優勢顯著：降低數據采集技術門檻，無專業爬蟲經驗者也能簡單配置實現復雜采集；MCP提供的結構化優質數據，減少清洗處理工作量，讓智能體可將更多算力用于分析決策，提升響應速度與服務質量，為企業和用戶創造更大價值。

下面我們就進行展示下，如何通過亮數據MCP進行亞馬遜商品的獲取并且進行ai分析數據

亮數據的JSON代碼如下：

// Go to Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json to include the following:{"mcpServers": {"Bright Data": {"command": "npx","args": ["@brightdata/mcp"],"env": {"API_TOKEN": "<insert-your-api-key-here>","WEB_UNLOCKER_ZONE": "<optional if you want to override the default mcp_unlocker zone name>","BROWSER_ZONE": "<optional if you want to enable remote browser control tools>","BROWSER_ZONE": "<optional browser zone name, defaults to mcp_browser>","RATE_LIMIT": "<optional rate limit format: limit/time+unit, e.g., 100/1h, 50/30m, 10/5s>"}}}
}

我們解釋下這個代碼哈
<insert-your-api-key-here>

這是你在 Bright Data 平臺上獲取的 API 密鑰（API Token）。你需要登錄到 Bright Data 的賬戶，在相關的開發者或 API 管理頁面中找到并生成屬于你自己的 API 密鑰，然后將其替換到這里，用于認證和授權與 Bright Data 服務的交互。

<optional if you want to override the default mcp_unlocker zone name>（WEB_UNLOCKER_ZONE 對應的可填內容）

如果您想要覆蓋默認的 mcp_unlocker 區域名稱，就填寫您期望使用的自定義區域名稱；要是不需要特別覆蓋，可保留為空（不過按照配置格式要求，也可刪除該配置行，因為標注了 “optional” ），使用 Bright Data 預設的默認區域。

<optional if you want to enable remote browser control tools>

BROWSER_ZONE 第一個可填內容相關說明，不過這里配置存在重復的 BROWSER_ZONE 鍵，屬于配置編寫失誤，正常應該是不同鍵名，比如可能是筆誤，假設其中一個是其他合理鍵名如 REMOTE_BROWSER_ZONE 這類，邏輯類似

若想啟用遠程瀏覽器控制工具，填寫對應的用于遠程瀏覽器控制的區域名稱；不啟用就無需填寫或者刪除該行配置。

<optional browser zone name, defaults to mcp_browser>

要是想設置自定義的瀏覽器區域名稱，就填入相應名稱；不設置的話，會使用默認的 mcp_browser ，也可考慮刪除重復配置行來避免沖突。

<optional rate limit format: limit/time+unit, e.g., 100/1h, 50/30m, 10/5s>（RATE_LIMIT 對應的可填內容）

如果需要設置請求速率限制，按照 limit/time+unit（如 100/1h 表示 1 小時最多 100 次請求、50/30m 表示 30 分鐘最多 50 次、10/5s 表示 5 秒最多 10 次）的格式填寫；不需要限制的話，可刪除該行配置或者留空，不過實際使用中合理設置速率限制可避免觸發服務方的限制機制，保障穩定交互。

另外，注意配置里重復出現了 BROWSER_ZONE 鍵，這不符合 JSON 配置規范（同一個對象中鍵需唯一），需要修正，比如把其中一個改成合理的不同鍵名，像 ADDITIONAL_BROWSER_ZONE 之類的，不然可能導致配置加載異常。

亮數據api的設置以及瀏覽器api區域的創建

我們先進行注冊操作，點擊亮數據進入到注冊界面，點擊開始免費試用，新手是有5美元體驗的哦

輸入你相關的信息進行注冊操作

進入到頁面就是這樣的

我們點擊賬戶設置，然后這里可以看見api，我們進行創建就行了，必須滿足賬號里面存在余額，你才能保證你的api能正常的進行運行

確保您擁有 Bright Data 帳戶（新用戶可免費獲得測試積分，并提供按需付費選項）
從用戶設置頁面獲取您的 API 密鑰 （確保使用的 API 密鑰具有管理員權限）
對于瀏覽器自動化功能，請在控制面板中創建一個瀏覽器 API 區域（允許使用任何區域名稱）

我們在Web Datasets數據集中搜索amazon，這里我們進行點擊出現的第一個結果

這里我們點擊探索網絡數據抓起操作

進入到頁面，我們這里選擇根據亞馬遜關鍵詞進行數據的抓取操作

這里我們選擇爬蟲api，點擊下一個

到這里我們就成功的創建了一個api區域

然后就進行我們的JSON代碼進行設置，我的如下，僅供參考

{"mcpServers": {"Bright Data": {"command": "npx","args": ["@brightdata/mcp"],"env": {"API_TOKEN": "your api-key","WEB_UNLOCKER_ZONE": "amazon_search","BROWSER_ZONE": "amazon_browser","RATE_LIMIT": "30/20m"}}}}

解釋下代碼

WEB_UNLOCKER_ZONE：設為 amazon_search ，亮數據會用專門適配亞馬遜反爬策略的 IP 池和解鎖邏輯，模擬真實用戶訪問亞馬遜，降低被封禁風險，讓請求更 “合規” 地穿透反爬機制。
BROWSER_ZONE：配置 amazon_browser ，啟用針對亞馬遜頁面優化的遠程瀏覽器環境，能處理商品頁 JavaScript 動態渲染內容（比如亞馬遜商品的實時價格、用戶評價加載等），保證采集到完整、準確的商品信息。
RATE_LIMIT：設置 30/20m（20 分鐘最多 30 次請求），亞馬遜反爬機制嚴格，這樣的速率限制能平衡數據采集效率和規避封禁風險，后續可根據實際采集情況（如是否出現 429 錯誤）調整，若采集頻繁觸發限制，可降低速率（如 20/20m ）；若數據需求大且未遇限制，可適當提高（但別超亮數據賬號配額）。

配置好 MCP 后，還需編寫代碼讓智能體通過 MCP 發起亞馬遜商品關鍵詞搜索請求并解析數據，

接下來我們進行智能體的創建操作

trae的亮數據智能體搭建

打開trae，點擊右上角的齒輪，這里可以看到MCP選項，我們直接點擊

點擊添加進行亮數據MCP的添加

這里我們是需要輸入一串JSON代碼的

我們將上面我們的JSON代碼輸入進去，然后點擊確認就行了
然后這里會出現一個對號的，并且這里展示了一些亮數據MCP相關的功能

我給大家分析下這個MCP的功能
一、通用網頁采集工具

search_engine：抓取 Google、Bing 等搜索引擎結果頁數據，支持按關鍵詞獲取排名、摘要、廣告等信息，用于輿情監測、市場調研（比如追蹤品牌關鍵詞搜索熱度）。
scrape_as_markdown / scrape_as_html：輸入網頁 URL，分別以 Markdown 或 HTML 格式采集頁面內容，適配簡單網頁數據抓取（如博客文章、新聞頁），前者更便于文本處理，后者保留完整頁面結構。

二、電商平臺專屬工具

web_data_amazon_product（重復出現，覆蓋亞馬遜商品）：快速讀取亞馬遜商品結構化數據，可獲取標題、價格、評分、庫存、商品描述等信息，用于競品分析、價格監控、選品調研（比如跟蹤某類商品的價格波動）。
web_data_walmart_product / web_data_walmart_seller：前者抓取沃爾瑪商品數據（類似亞馬遜商品工具），后者聚焦沃爾瑪賣家信息（店鋪評分、銷量、經營品類等），輔助電商從業者研究沃爾瑪平臺生態。
web_data_ebay_product：定向采集 eBay 商品數據，滿足跨境電商對 eBay 平臺商品信息的監測需求（如拍賣商品追蹤、二手商品價格分析）。
web_data_bestbuy_product：針對百思買（BestBuy ）平臺，獲取電子產品等商品的詳細數據，適合 3C 行業市場分析。

三、零售與家居平臺工具

web_data_homedepot_product：采集家得寶（HomeDepot ）平臺的家居、建材商品數據，助力家居行業做產品調研、價格對比（比如裝修材料成本分析）。
web_data_zara_products：抓取 ZARA 品牌商品信息（款式、價格、庫存、上新動態），用于時尚行業競品追蹤、潮流分析。

四、社交與職業平臺工具

web_data_linkedin_person / web_data_linkedin_company / web_data_linkedin_job / web_data_linkedin_posts：
- person：采集領英個人資料（職業經歷、技能、人脈），適合人才調研、行業人脈分析；
- company：抓取企業主頁數據（公司簡介、員工規模、動態），輔助市場調研、企業競爭分析；
- job：獲取職位招聘信息（崗位要求、薪資、公司），用于求職數據分析、招聘市場洞察；
- posts：提取領英動態內容（行業觀點、企業宣傳帖），做輿情分析、行業趨勢追蹤。
web_data_instagram_profile / web_data_instagram_posts / web_data_instagram_reels / web_data_instagram_comments：
- 覆蓋 Instagram 多維度數據，profile 抓賬號信息（粉絲、簡介、認證），posts 取圖文動態，reels 拿短視頻內容，comments 獲互動評論，用于社交媒體營銷分析、網紅監測、輿情收集。

五、商業數據平臺工具

web_data_crunchbase_company：采集 Crunchbase 平臺的企業數據（融資輪次、估值、業務領域），服務于投融資調研、行業賽道分析。
web_data_zoominfo_company：抓取 ZoomInfo 上的企業信息（聯系方式、員工數、營收），輔助 B2B 銷售線索挖掘、企業信息驗證。

由此可見，這個MCP的能力還是很強的

我們現在將這個MCP加入到我們的智能體中
在trae的右上角找到智能體并且進行點擊

點擊創建智能體

這里我們的提示詞設置為

你作為集成亮數據 MCP 的 Trae 智能體，需實現以下功能：  
1. 支持通過亮數據 MCP 的 API 密鑰完成身份驗證，建立安全連接；  
2. 接收用戶指令（如 “采集[目標網址]的[數據類型，例：商品標題、價格]，按[頻率，例：每 1 小時]執行” ），自動在 MCP 中創建對應采集任務，配置目標網址、提取規則（用 XPath/CSS 選擇器定義需抓取的元素 ）、調度頻率；  
3. 任務執行后，獲取 MCP 返回的原始數據，解析為結構化格式（JSON 或表格）輸出，清晰展示關鍵信息；  
4. 遇到連接失敗、任務報錯時，明確提示問題（如 “MCP 代理連接超時，建議檢查網絡或密鑰有效性”“目標網站反爬，已嘗試切換代理 IP，當前任務重試中” ），并提供簡易修復建議或引導用戶排查。  現在，請基于上述邏輯，處理用戶對亮數據 MCP 數據采集的需求，高效完成任務配置與數據輸出～

如果你們有更加詳細的可以自行更改的
下面我們勾選上我們的亮數據MCP就行了
創建成功了之后點擊立即使用

亞馬遜商品爬取小助手智能體進行使用

這里我們使用的模型是Claude-4-Sonnet，我們和ai進行提問

請使用亮數據MCP采集亞馬遜上關鍵詞為"wireless headphones"的商品數據，需包含標題、價格、評分、評論數、Prime標識，輸出JSON格式，每小時更新一次，持續24小時。

這里我們的ai自動幫我們調用這個MCP，向云端發送keyword和url等等關鍵詞

這里他顯示我們成功獲取到了我們輸入的商品數據了

然后他這里就自動生成了一個腳本讓我們進行商品數據的獲取操作
腳本如下：

然后這里我們直接點擊運行這個腳本文件，調用亮數據api進行對應數據的獲取操作

這里我們回到控制臺發現這個MCP調用的價格還是很便宜的

我們這里是每隔幾秒進行調用
接下來我們對這個進行換一個說法問

請使用亮數據MCP采集亞馬遜上關鍵詞為"portable espresso maker"的商品數據，將獲取到的數據保存為一個單獨的文件，保存之后，對這個文件進行數據分析操作寫成一個文檔

亮數據MCP的調用速度很快，我這里將數據保存為JSON文件，方便后續進行分析操作

創建完了商品數據之后還會對我們的商品數據進行一個分析，同樣也是將數據保存，放到一個Json文件中

采用JSON格式分的很清楚
并且最后給了我一個完美的總結

分析數據如下：

下面是總體的ai分析路徑

這個分析真的是絕絕子啊，分析如下，數據都很詳細，并且反饋速度很快

# 亞馬遜便攜式咖啡機商品數據分析報告## 數據概覽本報告基于從亞馬遜采集的"portable espresso maker"關鍵詞搜索結果，共包含16個商品的詳細信息。數據采集時間：2025年6月30日。## 1. 價格分析### 價格分布- **最低價格**: $29.99 (ELEISIOS便攜式咖啡機)- **最高價格**: $149.99 (OutIn Nano便攜式電動咖啡機)- **平均價格**: $74.36- **中位數價格**: $64.95### 價格區間分布- $20-50: 4個商品 (25%)- $50-80: 7個商品 (43.75%)- $80-120: 3個商品 (18.75%)- $120以上: 2個商品 (12.5%)### 折扣情況- 有初始價格的商品中，平均折扣率約為7-33%- CERA品牌商品折扣最大：從$139.99降至$129.99- Zordin品牌商品折扣率最高：從$119.99降至$79.99 (33%折扣)## 2. 品牌分析### 主要品牌1. **WACACO** - 3個產品，價格區間$54.9-$69.9- 專注手動操作便攜式咖啡機- 評分較高(4.3-4.5分)- 評論數量多(4384-5526條)2. **OutIn** - 1個產品，價格$149.99- 高端電動自加熱產品- 銷量較好(500臺/月)3. **AeroPress** - 1個產品，價格$34.99- 知名品牌，銷量最高(5000臺/月)- 評分最高(4.6分)，評論最多(24095條)## 3. 產品特性分析### 操作方式- **電動自加熱**: 10個產品 (62.5%)- **手動操作**: 6個產品 (37.5%)### 兼容性- **膠囊+研磨咖啡**: 9個產品- **僅研磨咖啡**: 4個產品- **僅膠囊**: 3個產品### 壓力規格- 18-20 Bar: 大多數電動產品- 手動產品通常不標注具體壓力值## 4. 市場表現分析### 銷量排行 (過去一個月)1. AeroPress Original: 5000臺2. OutIn Nano: 500臺3. Zcyge便攜式咖啡機: 500臺4. WACACO Minipresso GR: 300臺5. Zordin便攜式咖啡機: 200臺### 評分分析- **平均評分**: 4.2分- **最高評分**: 5.0分 (Zordin品牌)- **最低評分**: 3.7分 (3合1便攜式咖啡機)- **評分4.0以上**: 14個產品 (87.5%)### 評論數量分析- **評論最多**: AeroPress Original (24,095條)- **評論最少**: 3合1便攜式咖啡機 (5條)- **平均評論數**: 2,731條## 5. 廣告投放分析### 贊助商品- 贊助商品: 2個 (12.5%)- 自然排名: 14個 (87.5%)- 贊助商品平均價格: $104.99- 自然排名商品平均價格: $69.64## 6. 配送服務分析### 配送選項- **免費配送**: 100%的商品都提供免費配送- **當日達/次日達**: 75%的商品提供快速配送選項- **Prime會員**: 所有商品均不是Prime專屬## 7. 市場趨勢洞察### 消費者偏好1. **價格敏感性**: 中等價位($50-80)商品最受歡迎2. **功能需求**: 電動自加熱功能成為主流趨勢3. **便攜性**: USB-C充電成為標配4. **兼容性**: 支持多種咖啡形式的產品更受歡迎### 競爭格局1. **傳統品牌優勢**: WACACO、AeroPress等老牌廠商仍占據重要地位2. **新興品牌崛起**: 眾多新品牌通過電動化、智能化功能切入市場3. **價格競爭激烈**: 同類產品價格差異較大，競爭激烈## 8. 購買建議### 預算導向- **經濟型** ($30-50): AeroPress Original、ELEISIOS便攜式咖啡機- **中端型** ($50-80): WACACO系列、kejector便攜式咖啡機- **高端型** ($100+): OutIn Nano、CERA便攜式咖啡機### 使用場景導向- **戶外露營**: 手動操作的WACACO系列- **商務出行**: 電動自加熱的OutIn Nano- **日常便攜**: AeroPress Original## 9. 數據質量說明- 數據來源: 亞馬遜官方搜索結果- 采集方式: 亮數據MCP API- 數據時效: 2025年6月30日快照- 樣本數量: 16個商品- 數據完整性: 所有關鍵字段完整## 10. 結論便攜式咖啡機市場呈現以下特點：1. 市場成熟度較高，品牌集中度適中2. 電動化、智能化是主要發展趨勢3. 價格區間廣泛，滿足不同消費層次需求4. 用戶評價整體較好，市場接受度高5. 配送服務完善，購買便利性強該市場仍有增長空間，特別是在功能創新和用戶體驗優化方面。新進入者可以通過差異化定位和性價比優勢獲得市場份額。

亮數據 MCP 與 Trae 智能體的攜手，堪稱數據獲取與分析領域的黃金搭檔，在本次亞馬遜便攜式咖啡機商品數據的處理中，展現出了令人驚嘆的強大實力。

從數據獲取角度看，亮數據 MCP 數據獲取能力卓越，借全球網絡布局，2025 年 6 月 30 日短時間精準采集 16 個亞馬遜便攜式咖啡機商品多維度數據，覆蓋價格、品牌、特性等，能應對反爬保穩定，還預先清洗、結構化數據。如價格數據精準，最低$29.99、最高$149.99 等，為分析打可靠基礎。

二者的完美結合，形成了一個高效、智能的閉環。亮數據 MCP 提供的高質量、多維度數據，讓 Trae 智能體能夠充分發揮其分析能力，深度挖掘數據價值。而 Trae 智能體的分析成果又進一步驗證了亮數據 MCP 采集數據的可靠性和完整性。

總結

亮數據 MCP 與 Trae 智能體搭配，借 MCP 的代理及數據采集能力，結合 Trae 的智能任務調度與解析，能高效采集亞馬遜商品數據。在關鍵詞搜索場景中，實現多字段精準抓取、自動更新與結構化輸出，驗證了二者協同在跨境電商數據獲取的實用性，為數據驅動決策提供可靠工具，展現出技術整合下高效、智能的數據采集解決方案潛力。