Os mercados financeiros geram enormes quantidades de dados a cada segundo. A NASDAQ é uma das maiores bolsas de valores do mundo, hospedando grandes empresas como Apple, Microsoft, Tesla e Amazon.
Se você estiver criando algoritmos de negociação, painéis de pesquisa ou aplicativos de fintech, a coleta desses dados financeiros apresenta oportunidades significativas e desafios técnicos. Este guia apresenta três métodos comprovados para coletar dados financeiros da NASDAQ: acesso direto à API por meio de pontos de extremidade internos, implementação de infraestrutura de proxy corporativo para escala e uso de raspagem da Web com IA com MCP (Model Context Protocol).
Compreensão do cenário de dados da NASDAQ
A NASDAQ fornece dados de mercado abrangentes que são perfeitos para pesquisa, backtesting e aplicativos analíticos. Veja a seguir o que você pode acessar normalmente:
- Dados de preço – último preço de negociação, alta/baixa diária, preços de abertura/fechamento, volume de negociação e alterações percentuais para ações listadas
- Dados históricos – dados diários OHLC (Open, High, Low, Close), históricos de dividendos, desdobramentos de ações e volumes históricos de negociação
- Informações sobre a empresa – detalhes básicos da empresa, classificações do setor e links para arquivos da SEC e notícias da empresa
- Recursos adicionais – gráficos interativos, calendários de ganhos e dados de participações institucionais
Os traders e investidores usam o backtesting para analisar o desempenho histórico das estratégias antes de implementá-las em negociações ao vivo. As empresas aproveitam esses dados de mercado para obter inteligência competitiva, ajudando-as a rastrear a atividade dos concorrentes e a identificar tendências e oportunidades de mercado. Para cenários mais avançados, explore nossos casos de uso de dados financeiros abrangentes.
Agora vamos ver como extrair esses dados.
Metodologia de extração de dados
Sites financeiros modernos, como NASDAQ, yahoo finance e google finance, são criados como aplicativos de página única que usam JavaScript para renderizar conteúdo dinâmico. Em vez de analisar HTML frágil, é mais robusto chamar diretamente os endpoints internos da API JSON, pois as respostas JSON são mais limpas e estáveis.
Veja como identificar os pontos de extremidade JSON do NASDAQ:
- Abra qualquer página de ticker (por exemplo, https://www.nasdaq.com/market-activity/stocks/aapl) e abra as Ferramentas do desenvolvedor do seu navegador.
- Na guia Network (Rede ), selecione o filtro Fetch/XHR para isolar o tráfego da API.
- Recarregue a página para capturar todas as solicitações.
Após recarregar, você verá solicitações como market-info, chart, watchlist e várias outras.
Clique em qualquer solicitação para inspecionar o payload JSON; a solicitação market-info, por exemplo, exibe uma estrutura de dados abrangente com informações de mercado em tempo real.
Com esses pontos de extremidade identificados, vamos configurar as ferramentas necessárias.
Pré-requisitos
- Python 3.x
- Um editor de código (VS Code, PyCharm, etc.)
- Familiaridade básica com as ferramentas de desenvolvimento do Chrome
- Conhecimento dos conceitos básicos de raspagem e das bibliotecas de extração de dados do Python
- A biblioteca de
solicitações. Instale-a usando o comandopip install requests
Se você não conhece a biblioteca de solicitações, nosso guia de solicitações em Python aborda todas as técnicas que usaremos neste tutorial.
Com essas ferramentas prontas, vamos explorar o primeiro método.
Método 1 – raspagem da Web com acesso direto à API
Os principais pontos de extremidade que usaremos fornecem dados de mercado abrangentes por meio de respostas JSON limpas.
Status do mercado e cronograma de negociação
Esse endpoint retorna o status do mercado dos EUA com informações de contagem regressiva e programações completas de negociação. Ele abrange as sessões de horário normal, pré-mercado e pós-horário, fornecendo datas de negociação anteriores e seguintes em vários formatos de registro de data e hora para facilitar a integração.
O ponto de extremidade é https://api.nasdaq.com/api/market-info.
Aqui está uma implementação simples:
import requests
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
response = requests.get('https://api.nasdaq.com/api/market-info', headers=headers)
print(response.json())A API retorna dados de status do mercado da seguinte forma:
{
"data": {
"country": "U.S.",
"marketIndicator": "Market Open",
"uiMarketIndicator": "Market Open",
"marketCountDown": "Market Closes in 3H 7M",
"preMarketOpeningTime": "Jul 29, 2025 04:00 AM ET",
"preMarketClosingTime": "Jul 29, 2025 09:30 AM ET",
"marketOpeningTime": "Jul 29, 2025 09:30 AM ET",
"marketClosingTime": "Jul 29, 2025 04:00 PM ET",
"afterHoursMarketOpeningTime": "Jul 29, 2025 04:00 PM ET",
"afterHoursMarketClosingTime": "Jul 29, 2025 08:00 PM ET",
"previousTradeDate": "Jul 28, 2025",
"nextTradeDate": "Jul 30, 2025",
"isBusinessDay": true,
"mrktStatus": "Open",
"mrktCountDown": "Closes in 3H 7M",
"pmOpenRaw": "2025-07-29T04:00:00",
"ahCloseRaw": "2025-07-29T20:00:00",
"openRaw": "2025-07-29T09:30:00",
"closeRaw": "2025-07-29T16:00:00"
}
}Excelente! Isso mostra a abordagem da API para recuperar dados de tempo de mercado em tempo real.
Dados de cotações de ações
O ponto de extremidade de cotação da NASDAQ fornece dados detalhados sobre ações de qualquer empresa de capital aberto, incluindo os últimos preços, volume de negociação, informações sobre a empresa e estatísticas de mercado.
O ponto de extremidade é https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/info?assetclass=stocks. Ele requer o símbolo de registro de ações (AAPL, TSLA) e a classe de ativos definida como stocks para dados de ações.
Aqui está o trecho de código simples:
import requests
def get_stock_info(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/info?assetclass=stocks'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
stock_info = get_stock_info('AAPL', headers)
print(stock_info)A API retorna dados de cotações de ações da seguinte forma:
{
"data": {
"symbol": "AAPL",
"companyName": "Apple Inc. Common Stock",
"stockType": "Common Stock",
"exchange": "NASDAQ-GS",
"isNasdaqListed": true,
"isNasdaq100": true,
"isHeld": false,
"primaryData": {
"lastSalePrice": "$211.9388",
"netChange": "-2.1112",
"percentageChange": "-0.99%",
"deltaIndicator": "down",
"lastTradeTimestamp": "Jul 29, 2025 12:51 PM ET",
"isRealTime": true,
"bidPrice": "$211.93",
"askPrice": "$211.94",
"bidSize": "112",
"askSize": "235",
"volume": "23,153,569",
"currency": null
},
"secondaryData": null,
"marketStatus": "Open",
"assetClass": "STOCKS",
"keyStats": {
"fiftyTwoWeekHighLow": {
"label": "52 Week Range:",
"value": "169.21 - 260.10"
},
"dayrange": {
"label": "High/Low:",
"value": "211.51 - 214.81"
}
},
"notifications": [
{
"headline": "UPCOMING EVENTS",
"eventTypes": [
{
"message": "Earnings Date : Jul 31, 2025",
"eventName": "Earnings Date",
"url": {
"label": "AAPL Earnings Date : Jul 31, 2025",
"value": "/market-activity/stocks/AAPL/earnings"
},
"id": "upcoming_events"
}
]
}
]
}
}Fundamentos e principais métricas da empresa
A API de resumo da NASDAQ fornece dados financeiros importantes, incluindo capitalização de mercado, volume de negociação, informações sobre dividendos e classificação do setor para qualquer símbolo de ação.
Quando você visita a página de uma empresa da NASDAQ e rola até a seção “Key Data” (Dados fundamentais), seu navegador chama um endpoint específico. Esse ponto final é https://api.nasdaq.com/api/quote/{SYMBOL}/summary?assetclass=stocks e contém todos os dados fundamentais da empresa.
Aqui está o trecho de código:
import requests
def get_company_data(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/summary?assetclass=stocks'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
company_data = get_company_data('AAPL', headers)
print(company_data)A API retorna dados de chave da empresa da seguinte forma:
{
"data": {
"symbol": "AAPL",
"summaryData": {
"Exchange": {
"label": "Exchange",
"value": "NASDAQ-GS"
},
"Sector": {
"label": "Sector",
"value": "Technology"
},
"Industry": {
"label": "Industry",
"value": "Computer Manufacturing"
},
"OneYrTarget": {
"label": "1 Year Target",
"value": "$235.00"
},
"TodayHighLow": {
"label": "Today's High/Low",
"value": "$214.81/$210.825"
},
"ShareVolume": {
"label": "Share Volume",
"value": "25,159,852"
},
"AverageVolume": {
"label": "Average Volume",
"value": "51,507,684"
},
"PreviousClose": {
"label": "Previous Close",
"value": "$214.05"
},
"FiftTwoWeekHighLow": {
"label": "52 Week High/Low",
"value": "$260.1/$169.2101"
},
"MarketCap": {
"label": "Market Cap",
"value": "3,162,213,080,720"
},
"AnnualizedDividend": {
"label": "Annualized Dividend",
"value": "$1.04"
},
"ExDividendDate": {
"label": "Ex Dividend Date",
"value": "May 12, 2025"
},
"DividendPaymentDate": {
"label": "Dividend Pay Date",
"value": "May 15, 2025"
},
"Yield": {
"label": "Current Yield",
"value": "0.49%"
}
},
"assetClass": "STOCKS",
"additionalData": null,
"bidAsk": {
"Bid * Size": {
"label": "Bid * Size",
"value": "$211.75 * 280"
},
"Ask * Size": {
"label": "Ask * Size",
"value": "$211.79 * 225"
}
}
}
}Gráfico e dados históricos da NASDAQ
A NASDAQ fornece dados de gráficos por meio de pontos de extremidade especializados projetados para diferentes períodos de tempo e granularidade de dados.
A NASDAQ divide os dados do gráfico entre os pontos de extremidade com base nos requisitos de período:
- Ponto final intradiário – dados minuto a minuto para períodos de tempo 1D e 5D.
- Ponto final histórico – dados OHLC diários para períodos de tempo de 1M, 6M, YTD, 1Y, 5Y e MAX.
Dados do gráfico intradiário (período de tempo 1D)
Esse ponto de extremidade é perfeito para analisar os movimentos de preço minuto a minuto durante as sessões de negociação.
O ponto de extremidade é https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/chart?assetclass=stocks&charttype=rs.
O ponto de extremidade requer três parâmetros: o símbolo do ticker da ação, a classe de ativos definida como ações para dados de ações e charttype=rs para horários de negociação regulares.
Aqui está uma implementação simples:
import requests
def get_chart_data(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/chart?assetclass=stocks&charttype=rs'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
chart_data = get_chart_data('AAPL', headers)
print(chart_data)A API retorna os dados intradiários de uma empresa na seguinte estrutura:
{
"data": {
"chart": [
{
"w": 995, // Trading volume for this minute
"x": 1753416000000, // Timestamp (milliseconds)
"y": 214.05, // Price
"z": { // Human-readable format
"time": "4:00 AM",
"shares": "995",
"price": "$214.05",
"prevCls": "213.7600" // Previous day's close
}
}
]
}
}Para dados de minutos de 5 dias, você precisa usar um endpoint diferente:
https://charting.nasdaq.com/data/charting/intraday?symbol=AAPL&mostRecent=5&includeLatestIntradayData=1Isso retorna dados estruturados da seguinte forma (cortados para fins de brevidade):
{
"companyName": "APPLE INC",
"marketData": [
{
"Date": "2025-07-22 09:30:00",
"Value": 212.639999,
"Volume": 2650933
},
{
"Date": "2025-07-22 09:31:00",
"Value": 212.577103,
"Volume": 232676
}
],
"latestIntradayData": {
"Date": "2025-07-28 16:00:00",
"High": 214.845001,
"Low": 213.059998,
"Open": 214.029999,
"Close": 214.050003,
"Change": 0.169998,
"PctChange": 0.079483,
"Volume": 37858016
}
}Dados históricos (1M, 6M, YTD, 1Y, 5Y, MAX)
Para períodos de tempo mais longos, a NASDAQ fornece dados diários de OHLC por meio do ponto final histórico.
O ponto final é https://charting.nasdaq.com/data/charting/historical?symbol={symbol}&date={start}~{end}&.
O ponto de extremidade requer o símbolo de registro de ações e o intervalo de datas no formato “AAAA-MM-DD~AAAA-MM-DD”.
Aqui está o código de exemplo:
import requests
def get_historical_data(symbol, headers):
url = f"https://charting.nasdaq.com/data/charting/historical?symbol={symbol}&date=2024-08-24~2024-10-23&"
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
"accept": "*/*",
"referer": "https://charting.nasdaq.com/dynamic/chart.html",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36",
}
historical_data = get_historical_data("AAPL", headers)
print(historical_data)Isso retorna dados estruturados da seguinte forma (cortados para fins de brevidade):
{
"companyName": "APPLE INC",
"marketData": [
{
"Date": "2024-11-18 00:00:00",
"High": 229.740000,
"Low": 225.170000,
"Open": 225.250000,
"Close": 228.020000,
"Volume": 44686020
}
],
"latestIntradayData": {
"Date": "2025-07-25 16:00:00",
"High": 215.240005,
"Low": 213.399994,
"Open": 214.699997,
"Close": 213.880005,
"Change": 0.120010,
"PctChange": 0.056143,
"Volume": 40268780
}
}Participações em ETFs
O NASDAQ ETF Holdings API identifica os fundos negociados em bolsa (ETFs) que incluem uma ação específica entre suas 10 principais participações. Esses dados mostram padrões de propriedade institucional e ajudam a identificar oportunidades de investimento relacionadas.
O ponto de extremidade é https://api.nasdaq.com/api/company/{symbol}/holdings?assetclass=stocks.
Aqui está a implementação:
import requests
def get_holdings_data(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/company/{symbol}/holdings?assetclass=stocks'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
holdings_data = get_holdings_data('AAPL', headers)
print(holdings_data)A API retorna duas categorias de dados de ETF: todos os ETFs que detêm a ação como uma das 10 principais posições e, especificamente, ETFs listados na NASDAQ com os mesmos critérios. A resposta inclui porcentagens de ponderação, dados de desempenho do ETF e detalhes do fundo.
{
"data": {
"heading": "ETFs with AAPL as a Top 10 Holding*",
"holdings": { ... }, // All ETFs with the stock as top 10 holding
"nasdaqheading": "Nasdaq Listed ETFs where AAPL is a top 10 holding*",
"nasdaqHoldings": { ... } // Specifically NASDAQ-listed ETFs
}
}Últimas notícias da empresa
Esse ponto de extremidade busca artigos de notícias recentes relacionados a símbolos de ações específicos. Ele fornece cobertura detalhada das notícias, incluindo manchetes, detalhes da publicação, símbolos relacionados e metadados do artigo.
O ponto de extremidade é https://www.nasdaq.com/api/news/topic/articlebysymbol?q={symbol}|STOCKS&offset={offset}&limit={limit}&fallback=true.
O que você precisa para passar:
- q – símbolo de registro de ações com o sufixo |STOCKS (como AAPL|STOCKS ou MSFT|STOCKS)
- offset – número de registros a serem ignorados para paginação (começa em 0)
- limite – número máximo de artigos a serem retornados (o padrão é 10)
- fallback – sinalizador booleano para o comportamento de fallback (recomendado: true)
Aqui está uma implementação rápida:
import requests
def get_news_data(symbol, headers):
url = f'https://www.nasdaq.com/api/news/topic/articlebysymbol?q={symbol}|STOCKS&offset=0&limit=10&fallback=true'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
news_data = get_news_data('AAPL', headers)
print(news_data)A API retorna uma resposta JSON estruturada com a seguinte aparência:
{
"data": {
"message": null,
"rows": [...], // Array of news articles
"totalrecords": 8905 // Total number of available articles
}
}Cada artigo de notícias contém informações detalhadas:
{
"ago": "15 hours ago",
"created": "Jul 26, 2025",
"id": 25379586,
"image": "",
"imagedomain": "https://www.nasdaq.com/sites/acquia.prod/files",
"primarysymbol": "tsm",
"primarytopic": "Markets|4006",
"publisher": "The Motley Fool",
"related_symbols": [
"tsm|stocks",
"aapl|stocks",
"nvda|stocks"
],
"title": "Everyone's Watching Nvidia -- but This AI Supplier Is the Real Power Player",
"url": "/articles/everyones-watching-nvidia-ai-supplier-real-power-player"
}A API usa paginação simples baseada em deslocamento para ajudá-lo a navegar por milhares de artigos com eficiência. Veja como a paginação funciona:
- Primeiro lote –
offset=0&limit=10recupera artigos de 1 a 10 - O segundo lote –
offset=10&limit=10recupera os artigos 11 a 20 - Terceiro lote –
offset=20&limit=10recupera os artigos 21-30
Para obter o próximo conjunto de artigos, incremente o deslocamento em seu valor limite.
Método 2 – dimensionamento da raspagem de dados do NASDAQ com proxies residenciais
Embora o acesso direto à API funcione bem para a maioria dos casos de uso, o dimensionamento para a coleta de dados em nível empresarial apresenta desafios significativos de raspagem da Web. As operações de alto volume enfrentam limites de taxa, sistemas de detecção de bots e bloqueios de IP que podem interromper totalmente a coleta de dados.
O principal gargalo da raspagem em larga escala é o gerenciamento da reputação do IP. Sites financeiros como a NASDAQ implantam sistemas antibot avançados que monitoram ativamente os padrões e a frequência de solicitações de endereços IP individuais. Quando esses sistemas detectam padrões de tráfego automatizados de uma única fonte de IP, eles implementam bloqueios que variam de limitação de taxa a proibições completas de IP.
Os proxies residenciais resolvem esses problemas encaminhando as solicitações por meio de conexões de Internet domésticas reais. Isso faz com que suas solicitações pareçam tráfego de usuário legítimo distribuído em diferentes localizações geográficas, reduzindo significativamente a probabilidade de acionar sistemas antibot.
Nossa infraestrutura de proxy residencial fornece mais de 150 milhões de IPs residenciais em mais de 195 locais, projetados especificamente para a coleta de dados em escala empresarial. Os novos usuários podem começar com nosso guia de início rápido para implementação básica, enquanto os clientes corporativos que exigem configurações avançadas podem consultar nossa documentação de configuração detalhada.
A configuração de proxies residenciais com solicitações Python requer uma configuração mínima. Configure suas credenciais de proxy da seguinte forma:
proxies = {
'http': 'http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}',
'https': 'http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}'
}Aqui está a implementação completa:
import requests
import urllib3
# Disable SSL warnings
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
proxies = {
"http": "http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}",
"https": "http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}",
}
headers = {
"accept": "application/json, text/plain, */*",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36",
}
response = requests.get(
"https://www.nasdaq.com/api/news/topic/articlebysymbol?q=AAPL|STOCKS&offset=0&limit=10&fallback=true",
headers=headers,
proxies=proxies,
verify=False,
timeout=30,
)
print(f"Status Code: {response.status_code}")
print(response.json())Com essa configuração de proxy residencial, você pode executar centenas ou milhares de solicitações simultâneas em diferentes endereços IP sem acionar os limites de taxa.
Também oferecemos uma ferramenta de gerenciamento de proxy gratuita e de código aberto que fornece controle avançado sobre suas operações de proxy, como gerenciamento centralizado de proxy, monitoramento de solicitações em tempo real, configurações avançadas de rotação e muito mais. Nosso guia de instalação o orienta no processo de configuração.
Método 3 – Raspagem de dados de NASDAQ com IA com MCP
O protocolo de contexto de modelo padroniza a integração de IA a dados, permitindo interações de linguagem natural com a infraestrutura de raspagem da Web. A implementação do MCP da Bright Data combina soluções de coleta de dados com extração alimentada por IA, simplificando as operações de raspagem por meio de interfaces de conversação.
Esse servidor MCP para extração de dados financeiros simplifica a complexidade da descoberta de endpoints, do gerenciamento de cabeçalhos e da proteção anti-bot, aproveitando a infraestrutura de dados da Web. O sistema navega e extrai dados de forma inteligente de sites modernos, como o da NASDAQ, lidando com renderização de JavaScript, conteúdo dinâmico e sistemas de segurança, ao mesmo tempo em que fornece saídas de dados estruturados.
Agora, vamos ver isso em ação, integrando o Bright Data MCP com a área de trabalho do Claude. Navegue até o aplicativo de desktop Claude e, em seguida, acesse Configurações > Desenvolvedor > Editar configuração. Você verá o arquivo claude_desktop_config.json, no qual é necessário adicionar a seguinte configuração:
{
"mcpServers": {
"Bright Data": {
"command": "npx",
"args": ["@brightdata/mcp"],
"env": {
"API_TOKEN": "<your-brightdata-api-token>",
"WEB_UNLOCKER_ZONE": "<optional – override default zone name 'mcp_unlocker'>",
"BROWSER_AUTH": "<optional – enable full browser control via Scraping Browser>"
}
}
}
}Requisitos de configuração:
- Token de API – configure sua conta Bright Data e gere um token de API em seu painel.
- Zona do Web Unlocker – especifique o nome da zona do Web Unlocker ou use o padrão
mcp_unlocker. - Configuração do navegador de raspagem (API do navegador) – Para cenários de conteúdo dinâmico, configure a API do navegador para páginas renderizadas em JavaScript. Use as credenciais
Nome de usuário:Senhada guia Visão geral da sua zona de API do navegador.
Quando a configuração estiver concluída, saia do aplicativo Claude para desktop e abra-o novamente. Você verá a opção Bright Data disponível, indicando que as ferramentas MCP agora estão integradas ao seu ambiente Claude.
Com a integração do Claude e do Bright Data MCP, você pode extrair dados por meio de prompts de conversação sem escrever código.
Exemplo de prompt: “Extrair dados-chave do URL da NASDAQ no formato JSON: https://www.nasdaq.com/market-activity/stocks/aapl. Lide com o carregamento dinâmico, pois a NASDAQ usa renderização JavaScript.”
Permitir permissões de ferramenta quando solicitado. O sistema chama automaticamente as ferramentas do Bright Data MCP, usando a API do navegador para lidar com a renderização de JavaScript e ignorar as proteções anti-bot. Em seguida, ele retorna dados JSON estruturados com informações abrangentes sobre ações.
Isso mostra uma aplicação do MCP para extração de dados financeiros. A versatilidade do protocolo vai muito além da raspagem financeira, pois as equipes que criam fluxos de trabalho de IA combinam regularmente vários servidores MCP para diferentes recursos.
Nossa visão geral dos principais servidores MCP compara e destaca os recursos exclusivos de cada provedor, abrangendo tudo, desde a extração de dados da Web e a automação do navegador até a integração de códigos e o gerenciamento de bancos de dados.
Conclusão
A raspagem eficaz dos dados do NASDAQ requer a escolha da abordagem correta para suas necessidades específicas. Embora a raspagem básica funcione para a extração de dados de baixo volume, os aplicativos de produção se beneficiam significativamente de uma infraestrutura proxy robusta e de soluções empresariais.
Para as organizações que precisam de soluções de dados financeiros de nível empresarial, vale a pena avaliar diferentes opções. Nossa análise dos principais fornecedores de dados financeiros pode ajudá-lo a decidir entre a criação de raspadores personalizados e a compra de conjuntos de dados de fornecedores especializados.
Além dos conjuntos de dados financeiros, o amplo mercado da Bright Data também oferece conjuntos de dados comerciais, conjuntos de dados de mídia social, conjuntos de dados imobiliários, conjuntos de dados de comércio eletrônico e muitos outros.
Com tantas opções de conjuntos de dados e abordagens de coleta disponíveis, fale com um de nossos especialistas em dados para descobrir quais dos produtos e serviços da Bright Data são mais adequados às suas necessidades específicas.
