Raspagem tradicional da Web vs. protocolo de contexto de modelo (MCP): O guia do desenvolvedor

Imagine o seguinte: Você passou semanas aperfeiçoando seu scraper da Web. Os seletores CSS estão bem ajustados, os dados fluem sem problemas e, em seguida, a Amazon muda seu layout. Seus seletores cuidadosamente refinados quebram da noite para o dia. Parece familiar?

Entre no Model Context Protocol (MCP), uma nova abordagem que promete mudar a forma como extraímos dados da Web. Em vez de escrever seletores CSS frágeis, você fornece instruções em inglês simples a uma IA que faz o trabalho pesado. Mas essa abordagem orientada por IA é realmente melhor do que os métodos tradicionais testados em batalha?

Vamos nos aprofundar nas duas abordagens, criar alguns scrapers reais e descobrir qual método vencerá em 2025.

Comparação rápida: Raspagem tradicional vs. MCP

Antes de entrarmos nos detalhes, veja o que diferencia essas abordagens:

Raspagem tradicional da Web: A base

A raspagem tradicional da Web tem impulsionado a extração de dados há décadas. Em sua essência, é um processo simples de quatro etapas que lhe dá controle total sobre como os dados são extraídos.

O fluxo de trabalho tradicional

1. Enviar solicitações HTTP: Comece com um cliente HTTP para buscar páginas da Web. A biblioteca de solicitações do Python atende às necessidades básicas, mas, para obter um desempenho mais sério, considere:
   • httpx ou aiohttp para operações assíncronas
   • solicitações-futuras para solicitações paralelas
   • Confira nosso guia sobre como tornar a raspagem da Web mais rápida para obter dicas de otimização
2. Analisar o HTML: Transforme o HTML bruto em dados viáveis usando um analisador. O BeautifulSoup continua sendo a opção preferida, geralmente com o recurso lxml para aumentar a velocidade. Esses analisadores são excelentes na extração de conteúdo estático.
3. Extraia seus dados: Direcione elementos específicos usando:
   • Seletores CSS para seleção direta por classe, ID ou atributos
   • XPath para travessias complexas e correspondência de texto
   • Não tem certeza de qual usar? Nosso guia de seletores XPath vs. CSS explica tudo

4. Lidar com conteúdo dinâmico: Para sites com muito JavaScript, você precisará da automação do navegador:

• Selênio: A escolha veterana com amplo suporte a idiomas
• Dramaturgo: Moderno, rápido e confiável
• Puppeteer: Perfeito para fluxos de trabalho do Node.js
• Navegador de raspagem da Bright Data: Proteção anti-bot integrada e gerenciamento de proxy

Pilhas de raspagem tradicionais populares

Para sites estáticos:

• Python: solicitações + Beautiful Soup
• Node.js: axios + Cheerio
• Ir: Colly

Para rastreamento complexo:

• Python: Estrutura Scrapy

Para sites com muito JavaScript:

• Dramaturgo + Dramaturgo furtivo
• Puppeteer + puppeteer-extra-plugin-stealth
• SelênioBase

Protocolo de contexto de modelo: Raspagem com tecnologia de IA

Lançado pela Anthropic em 25 de novembro de 2024, o Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto que permite que grandes modelos de linguagem (LLMs) invoquem ferramentas externas tão facilmente quanto chamar uma função – pense nisso como um USB-C para aplicativos de IA.

Em vez de codificar solicitações HTTP ou seletores CSS, você simplesmente descreve o resultado – “Obtenha o título do produto, o preço e a classificação deste URL” – e o LLM seleciona a ferramenta apropriada (por exemplo, scrape_product()) nos bastidores.

Para as equipes de raspagem da Web, essa mudança transforma a lógica de análise frágil em fluxos de trabalho resilientes e orientados por solicitações.

Como a MCP funciona

Todas as mensagens trafegam pelo JSON-RPC 2.0, tornando cada chamada independente de linguagem e amigável ao fluxo.

• Hosts – aplicativos LLM (por exemplo, Claude Desktop) que iniciam a conversa
• Clientes – manipuladores de protocolo incorporados no host
• Servidores – serviços que expõem uma ou mais ferramentas
• Ferramentas – funções nomeadas que retornam resultados estruturados, como JSON ou CSV

A mágica acontece no fluxo da interação:

1. Descreva a tarefa. “Obtenha o histórico de preços desse tênis Nike”.
2. O LLM seleciona uma ferramenta. Ele mapeia sua solicitação para scrape_product_history(url).
3. O servidor executa. Navegação sem cabeça, rotação de proxy e solução de CAPTCHA com base na configuração da ferramenta.
4. Saída estruturada. O LLM recebe JSON limpo e o retorna ou o canaliza para frente.

Tenha em mente: O MCP controla qualquer chamada de ferramenta, não apenas a extração da Web. Ele pode orquestrar consultas SQL, operações git, E/S de arquivos e muito mais. Mas alguém ainda precisa escrever a ferramenta. A IA não pode inventar uma lógica que não tenha sido implementada.

Dê uma olhada mais profunda em como o MCP revoluciona os fluxos de trabalho de raspagem da Web.

SDKs oficiais do MCP

A organização Model Context Protocol fornece SDKs para as principais linguagens:

• SDK do TypeScript – Implementação primária
• Python SDK – Completo para fluxos de trabalho de IA/ML
• Java SDK – mantido com o Spring AI
• C# SDK – parceria com a Microsoft (visualização)
• Ruby SDK – Colaboração com a Shopify
• Rust SDK – Implementação de alto desempenho
• Kotlin SDK – baseado em JVM, ótimo para Android

Frente a frente: Criando um raspador da Amazon em ambos os sentidos

Vamos criar o mesmo raspador de produtos da Amazon usando as duas abordagens. Essa comparação prática destacará as diferenças reais entre a raspagem tradicional e a raspagem alimentada por MCP.

Abordagem tradicional

Primeiro, vamos criar um raspador tradicional usando o Playwright e o 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())

O desafio: esses seletores CSS(#productTitle, .a-price-whole) são codificados. No momento em que a Amazon ajustar o HTML, seu coletor de dados será interrompido. Você passará mais tempo consertando seletores quebrados do que analisando dados.

Precisa contornar as proteções anti-bot da Amazon? Explore nosso guia completo sobre como contornar o Amazon CAPTCHA.

Abordagem MCP

Agora vamos criar o mesmo raspador usando o 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")

A diferença: Percebeu o que está faltando? Não há seletores específicos para preço, classificação ou disponibilidade. O servidor MCP apenas fornece o conteúdo, e a IA descobre o que extrair com base em sua solicitação de linguagem natural.

Configuração da MCP com o Cursor

Quer experimentar você mesmo? Veja aqui como integrar seu servidor MCP ao Cursor:

Etapa 1: Abra o Cursor e navegue até Configurações → Configurações do Cursor

Etapa 2: Selecione MCP na barra lateral

Etapa 3: Clique em + Adicionar novo servidor MCP global

Etapa 4: Adicione sua configuração de servidor:

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

Etapa 5: Salve e verifique se a conexão está verde

Etapa 6: Agora você pode usar a linguagem natural no bate-papo do 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

Etapa 7: Clique na ferramenta Executar ⏎.

A IA lida com toda a lógica de extração – não são necessários seletores!

Veja como integrar o servidor MCP da Bright Data para acessar dados da Web em tempo real e prontos para IA.

Quando usar cada abordagem

Depois de construir os dois raspadores, as vantagens e desvantagens ficam claras.

Escolha o scraping tradicional quando precisar de controle de ponta a ponta sobre cada solicitação, seletor e proxy.

• Trabalhos repetitivos e de alto volume
• Locais bem definidos que raramente mudam
• Pipelines em que cada milissegundo e dependência contam

💡 Dica: Para raspagem tradicional:

• Explore os serviços de proxy da Bright Data para lidar com a rotação de IP e restrições geográficas
• Experimente as APIs do Web Scraper para extração pré-construída de mais de 120 domínios populares
• Navegue pelo Dataset Marketplace para obter dados prontos para uso

Por outro lado, adote fluxos de trabalho orientados por MCP quando seu produto já for centrado em LLM ou quando você quiser que os agentes busquem dados em tempo real sob demanda.

• Protótipos rápidos, nos quais a escrita de seletores torna o processo mais lento
• Sites que mudam com frequência ou variam entre domínios
• Os colegas de equipe menos técnicos podem acionar a coleta de dados usando prompts
• Fluxos complexos (por exemplo, pesquisar → paginar → extrair) que se beneficiam do raciocínio LLM
• Aplicativos de conversação que podem tolerar latência extra ou custo de chamada de ferramenta

💡 Dica: Para integração com o MCP:

• Confira os servidores MCP da comunidade
• Faça experiências com as implementações de referência oficiais do MCP
• Teste a integração do MCP da Bright Data para obter confiabilidade de nível empresarial.

O servidor MCP da Bright Data agrupa Web Unlocker, Crawl API, Browser API ou SERP API em um único ponto de extremidade JSON-RPC. Seu agente simplesmente chama as ferramentas disponíveis, como search_engine, e o servidor lida automaticamente com a navegação furtiva, a resolução de CAPTCHA e a rotação de proxy.

O futuro é híbrido

Nenhuma das abordagens é uma solução milagrosa, portanto, as equipes inteligentes combinam ambas.

• Use o MCP para descoberta. Crie scrapers orientados por solicitações para validar novas fontes de dados em minutos.
• Otimize com o código tradicional. Quando o destino e o esquema estiverem estáveis, mude para seletores ajustados manualmente para obter velocidade e eficiência de custo.
• Exponha raspadores maduros como ferramentas de MCP. Envolva seus rastreadores Python ou Node.js existentes em um servidor MCP leve para que os agentes possam invocá-los com uma única chamada de função.

As plataformas modernas já seguem esse modelo. Por exemplo, o servidor MCP da Bright Data permite que você combine a exploração orientada por IA com a infraestrutura de raspagem de nível de produção.

Conclusão

A raspagem tradicional da Web não está indo a lugar nenhum – ela ainda alimenta a maioria das operações de dados em grande escala. O MCP, por sua vez, traz uma nova camada de flexibilidade e inteligência pronta para o LLM.

O futuro é híbrido – use ambos e alterne conforme a demanda do trabalho.

Se você precisar de uma infraestrutura dimensionável e compatível para extração orientada por IA, consulte a infraestrutura de dados da Web pronta para IA da Bright Data – de proxies residenciais a APIs pré-criadas e um servidor MCP totalmente gerenciado.

Já está criando fluxos de trabalho de agente? Confira o guia sobre a integração do Google ADK com o Bright Data MCP.