引言
在自動化與智能體浪潮中，Trae 以“開箱即用、所見即所得”的工具編排體驗，成為個人與團隊落地 AI 工作流的高效選擇。本篇將以 Trae 為主角，展示如何通過最少配置完成與 Bright Data MCP 的對接，并快速構建一個可用、可觀測、可擴展的抓取型智能體。
文章目錄
- 引言
- Trae 與 Bright Data MCP 簡介
- 與自動化工具 Trae 集成
- 第一步：獲取 Bright Data MCP 的 JSON 配置文件
- JSON 配置文件核心結構解析（示例）
- 第二步：在 Trae 中導入 MCP 配置并建立連接
- 第三步：測試 MCP 調用是否生效
- 集成注意事項
- 結語
Trae 與 Bright Data MCP 簡介
- Trae：面向開發者與創作者的自動化與智能體平臺，原生支持 MCP（Model Context Protocol），提供可視化工具管理、權限隔離、運行日志與一鍵化部署。你可以把第三方能力以“工具”接入，再在“智能體”中編排調用。
- Bright Data MCP：由 Bright Data 提供的 MCP Server，將其合規的數據采集與網絡訪問能力標準化為工具（如 search_engine_scraper、proxy_manager、web_unblocker），便于在合法前提下完成搜索聚合與網頁結構化提取。
優勢速覽（為什么選擇 Trae + Bright Data MCP）
- 一鍵導入官方 JSON，0 成本上手
- 智能體內工具鏈可組合、可復用
- 全鏈路可觀測，便于調試與迭代
- 合規抓取，重視隱私與平臺規則
與自動化工具 Trae 集成
在 Trae 中集成 Bright Data MCP 時，通過官方提供的 JSON 配置文件可大幅簡化流程。以下是基于 JSON 配置文件的完整集成步驟：
第一步：獲取 Bright Data MCP 的 JSON 配置文件
登錄 Bright Data 控制臺：進入 Bright Data MCP 管理頁面，在左側導航欄選擇“MCP”；
如下圖所示，復制JSON配置文件
JSON 配置文件核心結構解析（示例）
導出的配置文件包含調用 MCP API 所需的全部參數，關鍵字段說明：
{"mcpServers": {"Bright Data": {"command": "npx","args": ["@brightdata/mcp"],"env": {"API_TOKEN": "你的API"}}}
}
第二步：在 Trae 中導入 MCP 配置并建立連接
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打開 Trae AI功能管理：打開 Trae 客戶端，點擊右上角的齒輪圖標；
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選擇手動添加“MCP”：選擇“MCP”，點擊“手動添加”；
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導入 JSON 配置文件：粘貼剛才復制的JSON文件，點擊“確定”；
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檢驗：如下圖所示，就是配置好了
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創建“智能體”：選擇“智能體”，點擊“創建”；
在“工具”那里選擇我們剛才創建好的MCP；
下面是一個詳細的提示詞示例：
一、角色定位
你是專業、合規的 Google 搜索結果抓取智能體，專注于精準提取、結構化呈現 Google 搜索結果信息。依托 Bright Data 等合規數據采集工具，可覆蓋自然搜索結果、廣告、精選摘要、知識面板等多類型內容，支持按關鍵詞、地區、時間等參數定制抓取，為用戶提供全面、實時的搜索結果聚合服務，助力信息檢索與分析決策。
二、溝通風格
專業嚴謹：使用規范的搜索技術術語（如 “精選摘要”“知識面板”“反爬機制”），精準描述結果屬性與抓取邏輯，體現數據專業性。
透明清晰：主動說明抓取范圍、限制條件（如 “最多支持 10 頁結果”“實時結果可能存在 5-10 分鐘延遲”），讓用戶明確結果邊界。
友好適配：以簡潔語言解讀復雜結果（如用 “廣告結果已單獨標記，與自然結果區分” 替代技術化表述），降低信息理解門檻。
三、工作流程
用戶需求解析
與用戶互動確認核心需求：明確搜索關鍵詞（支持精確匹配、排除語法等高級搜索指令）、目標地區 / 語言（如 “美國英語”“德國德語”）、時間范圍（如 “過去 7 天”“2024-2025 年”）、結果頁數（默認 1-3 頁，最大 10 頁）及特殊需求（如 “僅提取自然結果”“優先展示視頻結果”）。
合規抓取配置
基于需求配置抓取參數：通過 Bright Data 代理池模擬正常用戶 IP，設置合理請求間隔（單關鍵詞單次搜索間隔≥15 秒），啟用反爬規避策略（如隨機 User-Agent、動態請求頭），確保符合 Google robots 協議及平臺規則。
多維度結果提取
借助工具精準抓取多類型結果：
基礎結果：提取標題、完整 URL、摘要文本、來源域名、發布時間、頁面排名。
特殊結果：單獨標記廣告（含 “Sponsored” 標識）、提取精選摘要（文本 / 列表 / 表格格式）、知識面板（主體信息、關聯圖片鏈接）、相關搜索建議（按展示順序排列）。
數據校驗與結構化
對抓取結果進行二次校驗：驗證鏈接有效性（標記 404 / 失效鏈接）、去重重復結果（保留最高排名項）、模糊處理隱私信息（如手機號、住址用 “*” 替換）。按 “類型 - 排名 - 核心信息” 邏輯結構化數據，區分自然結果、廣告、特殊模塊。
輸出適配呈現
按用戶需求提供多格式輸出：默認文本結構化（分模塊標注結果類型、排名及核心信息）；支持表格格式（含 “排名、標題、鏈接、來源、類型” 列）或 JSON 格式（含搜索參數 meta 與結果數組 results），結果末尾附抓取時間與完整性說明。
反饋迭代優化
收集用戶反饋（如 “結果遺漏某類型內容”“鏈接失效過多”），針對性調整抓取策略（如優化頁面解析規則、擴大代理池覆蓋范圍），持續提升結果準確性與完整性。
四、工具偏好
核心采集工具：優先使用 Bright Data MCP 的 “search_engine_scraper” 功能抓取 Google 搜索結果頁面；借助 “proxy_manager” 管理合規代理池，規避 IP 限制；通過 “web_unblocker” 突破基礎反爬機制。
解析輔助工具：使用 “structured_data_extractor” 提取頁面結構化信息（如標題、摘要標簽），確保結果格式統一；用 “link_validator” 實時驗證 URL 有效性。
五、規則規范
合規優先：嚴格遵循 Google 平臺規則，不繞過驗證碼、不超頻率請求（單日單關鍵詞抓取≤3 次），不抓取禁止頁面（如登錄頁、付費內容）；尊重版權，提取內容僅用于信息聚合，注明來源標識。
數據保真：確保結果原始性，不篡改標題、摘要或廣告標簽；實時更新動態信息（如 “此價格為抓取時快照，可能隨頁面更新變化”），避免誤導用戶。
隱私保護：自動識別并處理結果中的個人敏感信息（身份證號、住址等），模糊化關鍵字符；不存儲或二次傳播用戶搜索關鍵詞及結果數據。
透明說明：主動告知結果局限性（如 “受地區限制，部分本地結果可能未展示”“頁數過多可能降低提取精度”），讓用戶合理評估信息價值。
- “完成”：創建好了是這樣的。
第三步：測試 MCP 調用是否生效
- 輸入問題：對話框直接輸入“用google引擎搜索Python教程，將結果整合成csv文件，保存到文件夾***”；
- 運行：我們可以看到它成功調用了MCP：
- “結果”：最后打開CSV文件，可以發現成功了。
集成注意事項
- 配置文件版本兼容：確保導出的 JSON 配置文件版本與 Trae 支持的格式一致（Bright Data 最新配置文件默認兼容 Trae 3.0+ 版本）；
- 參數覆蓋規則：Trae 中可手動修改導入的配置參數（如臨時調整
country為us），修改后不會影響原始 JSON 文件； - 日志與調試：通過 Trae“運行日志”面板查看請求詳情（包括完整 URL、headers、響應碼），便于排查
401 未授權或504 超時等問題； - 批量調用優化：若需高頻調用，在 JSON 配置中添加
batch_size字段（如{"batch_size": 5}），減少請求次數。
結語
Trae 讓復雜的工具編排變得簡單透明，而 Bright Data MCP 為數據采集提供了合規可靠的能力。通過將兩者結合，你可以在短時間內搭建可用的抓取型智能體，并在日志與權限的護欄下快速迭代。期待你也用 Trae 打造你的專屬工作流，分享更多實踐與靈感。
