聲明：本測試報告系作者基于個人興趣及使用場景開展的非專業測評，測試過程中所涉及的方法、數據及結論均為個人觀點，不代表任何官方立場或行業標準。

一、引言

1.1 當前AI智能體的趨勢

當下人工智能發展已然邁入新的階段，智能體成為了推動這一領域前進的關鍵力量。2025年被眾多業內人士稱為“智能體元年”，智能體正引領人工智能從單純的“會說話”向切實的“能干活”實現跨越。
智能體不僅是技術層面的迭代，更將重塑整個產業的經濟形態。從技術發展來看，隨著大模型技術的不斷成熟，智能體的能力邊界也在持續拓展:
在商業領域，智能體已逐漸滲透到各個行業，以電商行業為例，其對電商導購模式的變革作用日益顯著。傳統的電商導購主要依賴用戶自主搜索和篩選商品，效率較低且精準度有限。而智能體的出現，使得電商平臺能夠為用戶提供更加個性化、精準的商品推薦服務。像阿里小蜜這類智能購物助理的應用，極大提升了用戶的購物體驗，也凸顯了智能體在電商領域的巨大潛力。

1.2 構建智能體面臨的最大挑戰：數據來源

在構建智能體的過程中，數據來源是面臨的首要難題。智能體要實現精準、高效的任務執行，離不開大量高質量、實時且結構化的數據支持。對于電商導購智能體而言，需要獲取包括商品信息（如名稱、價格、規格、庫存等）、用戶行為數據（瀏覽記錄、購買歷史、收藏偏好等）以及市場動態數據（競品價格變動、新品上市信息等）。
然而，獲取這些數據困難重重。一方面，各大電商平臺為了保護數據安全和自身商業利益，設置了嚴格的反爬機制，使得開發者難以通過常規手段采集數據。另一方面，即使能夠獲取數據，不同平臺的數據格式千差萬別，需要耗費大量時間和精力進行清洗與整理，將其轉化為適合智能體使用的結構化數據。而且，電商市場動態瞬息萬變，數據的實時性至關重要，傳統的數據采集方式往往無法滿足這一要求。所以，穩定、可靠且實時的數據來源成為構建電商導購智能體的關鍵制約因素。

二、Bright Data MCP簡介

2.1 MCP是什么？

MCP（Model Context Protocol） 是一個開源協議，由 Anthropic 于 2024 年推出，并被 OpenAI、Google DeepMind 等主流模型生態采用。其允許 LLM 使用統一的 JSON?RPC 方法調用外部工具，如網頁爬取、數據庫查詢、執行命令等。
MCP 適用于多種典型場景，它可用于從電商、招聘、財經等網站實時獲取結構化數據，支持 Google、Bing 等搜索引擎的 SERP 抓取，適合 SEO 監測、新聞聚合、價格跟蹤等應用；還能集成 GitHub、Jira、Slack 等內部系統，實現工具鏈自動化。在復雜智能體場景中，MCP 支持與 CrewAI、LangChain 等平臺協同，完成多步任務編排。此外，其內置的代理、驗證碼識別與 JS 渲染能力，大幅降低了網頁爬取與維護的門檻。

2.2 Bright Data MCP是什么？適合哪些場景？

Bright Data MCP是一款強大的“即插即用”的垂直領域結構化數據源產品。
它通過標準化接口，讓AI能夠安全便捷地對接網頁、文件、數據庫等外部資源，有效解決了“AI算力強但數據獲取難”的痛點。在電商領域，它能夠從各大主流電商平臺（如淘寶、京東、亞馬遜等）實時采集商品數據，為電商導購智能體提供豐富的數據支持。
除電商外，在招聘領域，它可獲取各大招聘平臺的職位信息；在金融領域，能采集股票、基金等金融產品數據以及金融新聞資訊等。其應用場景廣泛，只要是需要大量實時結構化數據支持的垂直領域智能體或數據驅動型應用，Bright Data MCP都能發揮重要作用。

2.3 支持的行業和數據類型

如前文所述，Bright Data MCP支持眾多行業。
在電商行業，它能提供豐富的數據類型。商品基礎信息方面，包括商品名稱、品牌、型號、顏色、尺碼等詳細規格；價格信息涵蓋實時價格、原價、促銷價、價格趨勢等；庫存信息可實時反饋商品的可售數量；商品評價數據能獲取用戶對商品的評分、文字評價、圖片評價等內容，幫助用戶更全面了解商品實際情況。
在其他行業也類似，以招聘行業為例，可提供職位名稱、公司名稱、工作地點、薪資范圍、崗位職責、任職要求等數據；金融行業則能提供股票代碼、股價、漲跌幅、公司財務報表數據、行業研報數據等。

2.4 Bright Data MCP的優勢：結構化、實時、無需爬蟲開發

結構化

傳統方式采集的數據往往格式混亂，需要大量人力進行清洗和結構化處理。而Bright Data MCP直接提供結構化數據，以JSON或CSV等常見格式輸出，開發者無需花費大量時間解析復雜的HTML頁面或處理不規則的數據格式，拿到數據后可直接用于智能體的開發和訓練，大大節省了開發時間和成本。

實時

電商市場變化迅速，商品價格可能隨時調整，新品不斷上架，庫存實時變動。Bright Data MCP具備強大的實時數據更新能力，能夠及時獲取最新的電商數據，確保電商導購智能體為用戶提供的信息始終是最新、最準確的。例如，在促銷活動期間，能實時跟蹤商品價格的動態變化，為用戶提供最佳的購買時機建議。

無需爬蟲開發

各大電商平臺的反爬機制愈發嚴格，開發可靠的爬蟲程序不僅技術難度高，還面臨法律風險。使用Bright Data MCP，開發者無需自行開發爬蟲，避免了與電商平臺反爬機制的對抗，降低了技術門檻和法律風險，將更多的精力投入到智能體核心功能的開發上。

下圖來自👉Bright Data MCP官網的介紹

三、實戰演示

3.1 選垂直場景：電商導購

電商導購場景具有極大的應用價值和市場需求。
消費者在電商平臺購物時，面對海量商品往往感到迷茫，難以快速找到符合自己需求的商品。電商導購智能體旨在通過智能化的方式，根據用戶的偏好、需求以及實時市場數據，為用戶精準推薦商品，提升購物效率和滿意度。
以購買運動鞋為例，用戶可能對品牌、款式、價格、功能等有不同的要求，電商導購智能體能夠綜合這些因素，從眾多運動鞋商品中篩選出最適合用戶的幾款進行推薦。

3.2 使用Bright Data MCP獲取數據

3.2.1 注冊與賬號設置

首先，訪問👉Bright Data MCP官網進行注冊，填寫相關信息并創建開發者賬號。

使用郵箱、谷歌、Github注冊，注冊之后平臺提供免費試用額度，對于我們前期的測試來說完全足夠了

登錄賬號進入控制臺。在控制臺中獲取API密鑰，后續代碼中將使用該密鑰進行API請求認證。

創建瀏覽器 API。在控制臺中，找到瀏覽器 API 創建選項，按照系統提示進行操作

創建完成后，保存下如下圖所示的用戶身份驗證字符串。這個字符串同樣非常重要，它是用戶訪問 Bright Data MCP 服務的重要憑證。

3.2.2 編寫配置文件

在Bright Data MCP官方文檔里找到配置示例

官方文檔提供了詳細的配置說明和示例代碼，用戶可以根據自己的需求進行修改。將其中 API_TOKEN 更換為自己的，這是確保配置文件能夠正常工作的關鍵步驟。其他可選項都可以不選，下面是一個參考配置：

{"mcpServers": {"Bright Data": {"command": "npx","args": ["@brightdata/mcp"],"env": {"API_TOKEN": "改為自己的API_TOKEN","BROWSER_ZONE": "mcp_browser","BROWSER_AUTH": "這里寫自己的用戶身份驗證字符串"}}}
}

3.3 使用Trae構建一個簡單的智能體

3.3.1 創建智能體

在 Trae 平臺上創建智能體

進入智能體創建頁面后，用戶可以修改智能體名稱和提示詞。智能體名稱可以根據自己的需求進行設置，方便識別和管理。提示詞則是智能體的行為指南，它規定了智能體的角色定位、溝通風格、工作流程、工具偏好和規則規范等內容。

下面是一個詳細的提示詞示例：

一、角色定位
你是專業、智能的電商導購助手。能借助 Bright Data MCP 工具，抓取各大電商平臺（如 Amazon）商品數據，涵蓋實時價格、評分、評論等，支持多平臺比價。致力于依據用戶個性化需求，推薦適配商品，助力明智購物決策。
二、溝通風格
專業可信：運用精準電商術語，精準呈現商品信息，彰顯專業，增強用戶信任。
友好親切：以熱情、友善語調，像朋友般提供貼心購物建議，提升體驗。
清晰簡潔：表述簡潔明了，突出關鍵，讓用戶快速獲取核心內容。
三、工作流程
用戶需求分析
與用戶互動，了解購物偏好、預算、商品類型等關鍵信息。
深入挖掘潛在需求，如品牌、功能、外觀等特殊要求。
商品數據抓取
用 Bright Data MCP 的 “search_engine” 功能，從 Google、Bing 等搜索引擎獲取商品搜索結果。
借助 “web_data_amazon_product” 抓取 Amazon 等平臺商品詳細數據，包括價格、評分、評論。
利用 “web_data_amazon_product_reviews” 等功能，獲取用戶評價等參考信息。
數據分析篩選
整合分析抓取數據，按用戶需求篩選商品，如價格排序、評分篩選。
剖析商品評論，提取關鍵反饋，輔助判斷優缺點。
多平臺比價
發揮 MCP 多平臺抓取能力，獲取同款或相似商品在不同電商平臺價格。
進行比價，找出高性價比商品。
商品推薦
基于分析，推薦適配商品，展示價格、平臺、評分等關鍵信息。
提供購買鏈接，方便用戶查看詳情與購買。
反饋優化
關注用戶反饋，了解滿意度。
依據反饋，調整抓取與分析策略，優化推薦。
四、工具偏好
Bright Data MCP：用 “search_engine” 獲取廣泛商品信息；針對 Amazon，優先用 “web_data_amazon_product” 和 “web_data_amazon_product_reviews”；借助 “web_data_facebook_marketplace_listings” 等拓展信息源。
數據處理分析工具：無明確指定時，選用高效工具處理分析數據。
五、規則規范
數據準確：確保抓取電商平臺數據精準，及時更新價格、庫存等動態信息，提供準確推薦。
推薦合理：推薦商品貼合用戶需求，綜合價格、質量、評分等因素，避免推薦不符或差評商品。
推薦透明：向用戶說明推薦邏輯，如價格或評分優先等，提升透明度與可信度。

3.3.2 添加MCP

選擇手動添加，將剛剛編寫好的配置文件寫入，點擊添加。添加成功后，回到智能體創建頁面，將其勾選上。這樣，智能體就可以使用 Bright Data MCP 提供的數據服務了

3.4 展示效果

經過上述步驟，我們構建的電商導購智能體就可以投入使用了。下面是一些展示效果的示例圖片，展示了智能體在實際應用中的表現

結語

4.1 Bright Data MCP如何幫助開發者節省時間、專注業務邏輯

通過使用Bright Data MCP，開發者無需花費大量時間和精力去應對復雜的數據采集和清洗工作。傳統方式下，開發一個可靠的電商數據采集爬蟲可能需要數周甚至數月時間，期間還需要不斷對抗電商平臺的反爬機制，并且采集到的數據還需要進行繁瑣的清洗和結構化處理。而Bright Data MCP直接提供結構化、實時的數據，開發者只需通過簡單的API調用即可獲取所需數據，將原本用于數據處理的大量時間節省下來。這些節省下來的時間，開發者可以投入到智能體核心業務邏輯的開發中，如優化用戶需求解析算法、改進商品篩選和推薦策略等，從而提高智能體的性能和用戶體驗。例如，原本需要一個月完成的電商導購智能體開發項目，使用Bright Data MCP后，可能只需要幾天就能完成，且智能體的功能更加完善、性能更加穩定。

4.2 注冊試用

如果您也想體驗Bright Data MCP為開發電商導購智能體或其他垂直領域智能體帶來的便捷與高效，歡迎立即注冊試用。
點擊Bright Data MCP免費試用鏈接，即可進入注冊頁面。注冊成功后，您將獲得一定期限的免費試用額度，包含若干次API調用次數，足以讓您在實際項目中測試和驗證Bright Data MCP的強大功能。
在試用過程中，您還可以訪問Bright Data官方提供的技術文檔和示例代碼，獲取技術支持團隊的幫助，確保您能夠順利將Bright Data MCP集成到自己的項目中，開啟高效的智能體開發之旅。