Dê ao Pi Agent as Ferramentas para Explorar e Interagir com a Web via Bright Data Web MCP

Neste post, você aprenderá:

• O que é o Pi e o que ele oferece como solução de agente CLI.
• Por que estendê-lo com ferramentas de acesso à web o torna significativamente mais poderoso.
• Como habilitar essas capacidades no Pi Agent usando a integração com o Bright Data Web MCP.

Vamos começar!

O Que É o Pi?

Pi, também conhecido como Pi Agent ou Pi Coding Agent, é um agente CLI extensível. Seu objetivo é ajudá-lo a executar fluxos de trabalho de codificação com IA diretamente no terminal.

Ao contrário de outros agentes CLI que limitam você a recursos fixos como modos de planejamento ou sub-agentes, o Pi permanece leve em seu núcleo. Em vez disso, ele permite que você estenda tudo por meio de extensões TypeScript, skills, templates de prompt e plugins.

O que torna o Pi especial é sua flexibilidade, pois você pode moldar seu comportamento, ferramentas e até a interface. Ele suporta múltiplos provedores de LLM, árvores de sessão e primitivas de personalização que o aproximam mais de um runtime de agente programável do que de um assistente CLI fixo.

Essa abordagem minimalista para agentes CLI foi amplamente apreciada pela comunidade, com o projeto alcançando mais de 63 mil estrelas no GitHub. Ele também ultrapassou 1,7 milhão de downloads semanais no npm.

Principais Recursos

As principais capacidades oferecidas pelo Pi Agent são:

• Modelo de extensibilidade total: Modifique quase todas as camadas (ex.: ferramentas, histórico, compactação, UI e injeção de contexto) para criar comportamentos de agente totalmente personalizados.
• Suporte a LLM de múltiplos provedores: Funciona com OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Bedrock e mais, com troca fácil entre modelos durante a sessão.
• Agente CLI interativo: Um agente de codificação completo baseado em terminal com uso de ferramentas em tempo real, consciência de contexto e controle conversacional.
• Gerenciamento de árvore de sessão: Armazena conversas como ramificações, permitindo retroceder, bifurcar e explorar caminhos de execução alternativos.
• Sistema de skills: Carregue skills do agente dinamicamente para estendê-lo sem sobrecarregar a janela de contexto.
• Templates de prompt e comandos personalizados: Defina prompts reutilizáveis que podem ser acionados via comandos de barra para fluxos de trabalho mais rápidos.
• Modos Print, RPC e SDK: Use o Pi em scripts, serviços de backend ou aplicações incorporadas por meio de saída estruturada ou APIs programáticas.

Por Que o Pi Coding Agent Precisa de Acesso Web Confiável

Independentemente do LLM configurado no Pi, o agente de codificação subjacente ainda enfrenta uma limitação comum dos modelos de linguagem: conhecimento desatualizado. Um LLM só pode gerar respostas com base nos dados estáticos com que foi treinado, que são essencialmente um instantâneo do passado.

Dada a rapidez com que o cenário tecnológico evolui, essa limitação se torna crítica. Os modelos podem sugerir padrões de codificação desatualizados, depender de métodos obsoletos ou ignorar completamente recursos recém-lançados.

Isso cria um gargalo claro para tarefas de codificação e automação na sua configuração do Pi Agent. E mesmo quando você adiciona ferramentas básicas de busca na web, elas costumam ser pouco confiáveis em escala e podem ser bloqueadas pelas proteções anti-bot usadas em muitos sites.

Agora imagine o Pi Coding Agent sendo capaz de buscar tutoriais, documentações e guias atualizados de forma confiável e aprender com eles em tempo real. Ele também poderia capturar screenshots de páginas web para analisá-las visualmente, interagir com sites e executar fluxos de trabalho muito mais complexos diretamente pelo CLI.

É exatamente isso que se torna possível com o servidor Web MCP da Bright Data!

Bright Data Web MCP como a Solução

O Bright Data Web MCP expõe mais de 70 ferramentas. Internamente, essas ferramentas interagem com os produtos baseados em API da Bright Data.

O Web MCP vem com [dois modos](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#-pricing, modes):

• Modo Rapid: Um nível gratuito com até 5.000 solicitações por mês e um conjunto limitado de ferramentas para busca na web, scraping e descoberta.
• Modo Pro: Um nível pago que desbloqueia todas as 70+ ferramentas, incluindo extração de dados estruturados de plataformas como Amazon, LinkedIn, Yahoo Finance, YouTube, Zillow, Google Maps e mais de 40 outras, além de capacidades completas de automação de navegador.

As ferramentas mais relevantes do Bright Data Web MCP são:

O que torna a Bright Data única é sua rede global de mais de 400 milhões de IPs residenciais em 195 países. Essa infraestrutura é a base de todos os seus produtos, projetada para oferecer confiabilidade de nível empresarial com suporte a concorrência ilimitada, escalabilidade massiva e 99,99% de uptime garantido por SLA.

Como Configurar o Bright Data Web MCP no Pi Agent

Nesta seção de tutorial passo a passo, você será guiado pela configuração da integração do Bright Data Web MCP no Pi Agent. Dessa forma, o agente de codificação subjacente terá acesso a capacidades de descoberta web, scraping e automação de navegador.

Siga as instruções abaixo!

Pré-requisitos

Para acompanhar esta seção, certifique-se de ter:

• Node.js instalado localmente (a versão LTS mais recente é recomendada).
• Uma chave de API de um dos muitos provedores de LLM suportados pelo Pi Agent (usaremos uma chave de API da OpenAI neste guia).
• Uma conta Bright Data com uma chave de API. Siga o guia oficial para gerar uma chave de API da Bright Data.

Embora não seja estritamente necessário, também é útil estar familiarizado com como o MCP funciona e com as ferramentas do Bright Data Web MCP.

Passo #1: Instalar o Pi

Instale o Pi via npm executando o seguinte comando:

npm install -g, ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

Isso instala o pacote @earendil-works/pi-coding-agent globalmente, registrando o comando pi no seu sistema.

Se preferir um método de instalação diferente, como PowerShell, instalador cURL, pnpm, Yarn ou Bun, consulte a documentação oficial.

Após a conclusão da instalação, inicie o Pi Coding Agent com:

pi

Na primeira vez que executar o comando, você deverá ver algo assim:

A mensagem retornada indica que nenhum provedor de IA está configurado no Pi. No próximo passo, você aprenderá como conectar e configurar um!

Passo #2: Configurar um LLM

Configure um LLM no Pi Coding Agent executando:

/login

O Pi solicitará que você selecione um método de autenticação para o provedor de LLM de sua preferência. Neste caso, selecione “Use an API key”:

Em seguida, escolha seu provedor de IA. Neste guia, usaremos a OpenAI:

Cole sua chave de API da OpenAI quando solicitado:

Se tudo correr como esperado, o Pi se autenticará na OpenAI e armazenará sua chave de API com segurança em sua configuração. Em seguida, selecionará automaticamente um modelo padrão para você (gpt-5.4 neste exemplo).

Você deverá então ver uma mensagem de confirmação semelhante à seguinte:

Para alterar o modelo posteriormente, execute:

/model

Em seguida, selecione o modelo que deseja usar entre as opções disponíveis:

Muito bem! O Pi está agora instalado e configurado na sua máquina.

Passo #3: Adicionar a Extensão Pi MCP Adapter

Por padrão, o Pi vem com uma configuração mínima e não inclui suporte a MCP por padrão. Para habilitar a integração MCP, instale a extensão pi-mcp-adapter com este comando:

pi install npm:pi-mcp-adapter

Após a instalação da extensão, reinicie o Pi. A extensão pi-mcp-adapter espera um arquivo de configuração MCP localizado em:

• .mcp.json no diretório do seu projeto, ou
• ~/.config/mcp/mcp.json (%USERPROFILE%/.config/mcp/mcp.json no Windows).

Esse arquivo contém a configuração dos seus servidores MCP. Você pode criar o arquivo de configuração manualmente ou deixar o Pi gerá-lo executando:

/mcp setup

Em seguida, selecione a opção “Scaffold project .mcp.json”:

O Pi criará um arquivo .mcp.json no diretório do seu projeto. Abra-o e você verá:

{
  "mcpServers": {}
}

Perfeito! O Pi Coding Agent agora pode atuar como um cliente MCP e expor ferramentas MCP ao agente de IA subjacente.

Passo #4: Começar com o Web MCP da Bright Data

Antes de conectar o Web MCP da Bright Data ao Pi Agent, verifique se o servidor MCP funciona corretamente na sua máquina. Para mais detalhes, consulte a documentação do Web MCP.

Comece instalando o Web MCP globalmente com:

npm install -g @brightdata/mcp

No Linux, macOS ou WSL, inicie o servidor Bright Data Web MCP com:

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" npx -y @brightdata/mcp

Alternativamente, no PowerShell:

$Env:API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>"; npx -y @brightdata/mcp

Substitua <YOUR_BRIGHT_DATA_API> pela sua chave de API da Bright Data. Este comando define a variável de ambiente API_TOKEN necessária e inicia o servidor Web MCP localmente por meio do pacote @brightdata/mcp.

Se tudo estiver configurado corretamente, você deverá ver uma saída semelhante à seguinte:

Na primeira inicialização, o pacote @brightdata/mcp cria automaticamente duas APIs na sua conta Bright Data:

• mcp_unlocker: Usado para acessar a Web Unlocker API da Bright Data (e a API SERP).
• mcp_browser: Usado para interagir com a Browser API da Bright Data.

Juntas, essas APIs alimentam as 70+ ferramentas disponíveis pelo Web MCP. Se necessário, você também pode definir nomes de API personalizados, conforme descrito no repositório oficial.

Para confirmar que as APIs foram criadas, acesse a página “Web Access > Web Access API” no painel de controle da Bright Data. Você deverá encontrar ambas as APIs listadas na tabela “My APIs”:

Tenha em mente que o nível gratuito do Web MCP (modo Rapid) fornece acesso a apenas um subconjunto de ferramentas.

Para desbloquear o conjunto completo de 70+ ferramentas, habilite o modo Pro definindo a variável de ambiente PRO_MODE="true":

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" PRO_MODE="true" npx -y @brightdata/mcp

Ou, no Windows:

$Env:API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>"; $Env:PRO_MODE="true"; npx -y @brightdata/mcp

Nota: O modo Pro não está incluído no nível gratuito e [gera cobranças adicionais](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#-pricing, modes).

Ótimo! Você confirmou que o Bright Data Web MCP funciona na sua máquina. No próximo passo, você o conectará ao Pi Agent.

Passo #5: Configurar o Web MCP no Pi Agent

Para configurar a integração do Bright Data Web MCP no Pi, adicione a seguinte configuração ao seu arquivo .mcp.json (ou ~/.config/mcp/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "bright-data-web-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": "<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>",
        "PRO_MODE": "true"
      }
    }
  }
}

Na inicialização, a extensão pi-mcp-adapter lerá o arquivo. Em seguida, iniciará o servidor Web MCP local executando o comando npx -y @brightdata/mcp enquanto define estas variáveis de ambiente:

• API_TOKEN (obrigatório): Sua chave de API da Bright Data.
• PRO_MODE (opcional): Defina como true para habilitar recursos Pro. Defina como false ou remova completamente para executar o Web MCP no modo Rapid (gratuito).

A partir de agora, o Pi se conectará a uma instância local do Web MCP. Perfeito!

Passo #6: Verificar a Integração do Web MCP

Verifique se as ferramentas expostas pelo Web MCP estão disponíveis reiniciando o Pi e executando:

/mcp tools

Se você configurou o Web MCP no modo Pro, deverá ver a lista completa de ferramentas disponíveis:

Observe que a lista inclui todas as 70+ ferramentas. Se estiver usando o modo Rapid, apenas as ferramentas incluídas no nível gratuito serão exibidas. Isso confirma que o Pi consegue se conectar com sucesso à sua instância local do Web MCP e acessar as ferramentas que ele expõe.

Excelente! Sua integração Pi Agent + Bright Data Web MCP está agora totalmente configurada. A única coisa que resta é vê-la em ação.

Passo #7: Testar o Agente de IA Aprimorado

Suponha que você queira criar um site de e-commerce e precise de inspiração para seu design. Uma boa abordagem é começar com um mockup baseado em uma loja online de sucesso.

Por exemplo, você pode pedir ao seu agente de IA para visitar uma página de categoria de produtos da Nike, capturar um screenshot e gerar um mockup estático em HTML/CSS inspirado no layout e nos padrões de design da página.

Para isso, escreva o seguinte prompt:

Search online for the Nike men's shoes & sneakers page. Open the page and take a full viewport screenshot from a US IP. Then, create a mock e-commerce webpage using plain HTML and CSS that replicates the same visual style, layout structure, and overall design patterns shown in the screenshot. Do not copy brand assets or proprietary text,only reproduce general layout, spacing, and styling.

Este é um excelente teste das capacidades web adicionadas pelo Web MCP, pois envolve busca na web e automação de navegador. Essas capacidades são fornecidas pelo Bright Data Web MCP (no modo Pro).

Nota: O prompt solicita explicitamente um endereço IP dos EUA para evitar banners de cookies do GDPR da UE, que podem limitar a visualização no screenshot da página e dificultar a análise correta da estrutura da página pelo agente de IA.

Abra o Pi e execute o prompt. A execução deve parecer algo assim:

Isso é o que o Pi Coding Agent fez nos bastidores:

1. Usou a ferramenta Web MCP search_engine para localizar a página “Men’s Shoes & Sneakers” da Nike por meio de uma consulta de busca no Google baseada nos EUA. Internamente, essa solicitação é alimentada pela API SERP da Bright Data.
2. Abriu a página usando a ferramenta Web MCP scraping_browser_navigate com geolocalização dos EUA. Essa capacidade é fornecida pela Browser API da Bright Data.
3. Verificou que a página carregou com sucesso e confirmou o título e a URL da página.
4. Capturou um screenshot da página usando a ferramenta Web MCP scraping_browser_screenshot.
5. Analisou o screenshot para compreender o layout, a estrutura e os padrões de design do site.
6. Planejou um mockup de e-commerce neutro em termos de marca, inspirado na página original, evitando o uso de branding e ativos proprietários.
7. Projetou uma estrutura de página responsiva com barra utilitária, menu de navegação, banner promocional, barra lateral de filtros e grade de produtos.
8. Gerou um arquivo src/index.html independente usando HTML e CSS simples.

Esse fluxo de trabalho destaca o poder dos agentes habilitados pelo Web MCP. Um LLM independente não pode executar essas tarefas porque carece de acesso direto a mecanismos de busca e navegadores web na nuvem. Além disso, sites como Nike.com usam sistemas anti-bot sofisticados que bloqueiam tráfego automatizado.

Outra grande vantagem do Web MCP é que ele é construído sobre a infraestrutura de Proxy da Bright Data. Isso permite ao agente rotear solicitações por países específicos e até localizações a nível de cidade. Como resultado, o agente pode acessar e analisar versões regionais de sites com muito maior confiabilidade.

Fantástico! Vamos dar uma olhada na saída gerada.

Passo #8: Analisar os Resultados

Após o agente concluir a tarefa, a estrutura do seu projeto deve ficar assim:

├── .mcp.json
└── src/
    └── index.html

Abra o arquivo src/index.html gerado no seu navegador e você verá um resultado semelhante ao seguinte:

Compare-o com a página original “Men’s Shoes & Sneakers” da Nike usada como inspiração:

Observe como a página gerada corresponde de perto ao layout, espaçamento, estrutura de navegação, grade de produtos e hierarquia visual geral do original, evitando o uso de branding da Nike, conteúdo proprietário e ativos protegidos por direitos autorais.

Et voilà! Este exemplo simples demonstra o quanto o Pi Agent se torna mais capaz quando conectado ao Bright Data Web MCP.

Ao combinar busca na web, scraping e automação de navegador com geração de código alimentada por IA, o agente pode concluir fluxos de trabalho complexos que seriam impossíveis para um LLM convencional.

Agora é sua vez de experimentar. Tente diferentes prompts e explore os muitos casos de uso habilitados pelas 70+ ferramentas disponíveis pelo Web MCP!

Conclusão

Neste post, você aprendeu o que é o Pi e as capacidades que ele oferece. Em detalhes, você viu como estendê-lo integrando com o Web MCP da Bright Data.

Essa integração fornece ao Pi Agent as ferramentas necessárias para lidar com cenários de busca na web, descoberta, scraping e automação de navegador. Essas capacidades o ajudam a gerenciar fluxos de trabalho de automação e codificação mais complexos. Explore a gama completa de serviços web para IA no ecossistema da Bright Data.

Crie uma conta Bright Data hoje e comece a explorar nossas ferramentas web prontas para IA!