Большие языковые модели (LLM), такие как Claude, ChatGPT и другие, отлично подходят для генерации текста, ответов на вопросы и моделирования интеллектуального поведения. Но когда дело доходит до данных из интернета в режиме реального времени, они оказываются неэффективными, из-за чего разработчикам приходится решать следующие проблемы:

  • Вставка просканированных/скопированных результатов вручную в подсказки
  • Галлюцинации из-за отсутствующего или устаревшего контекста
  • Редакторы кода предлагают исправления без учета времени выполнения
  • Агенты, которые ломаются в момент обновления ваших данных

Почему? Потому что программы магистратуры по праву принципиально оторваны от реального интернета.

Команда Crawlbase Веб-сервер MCP — это недостающее звено между искусственным интеллектом и реальными данными. Оно позволяет вашим инструментам ИИ и автономным агентам безопасно и надежно получать, анализировать и обрабатывать актуальную веб-информацию.

Что вы узнаете из этого руководства по веб-скрапингу с использованием ИИ

  • Как интегрировать Crawlbase Веб-сервер MCP с такими инструментами, как Claude Desktop, Cursor и Windsurf.

Узкое место LLM: почему агенты ИИ испытывают трудности с живыми веб-данными

В основе каждой программы LLM, от Claude до ChatGPT, лежит огромный статический набор данных для обучения. Это означает, что, хотя эти модели могут… причина, реагировать и предсказывать, они не могут наблюдать. У них нет прямого доступа к меняющемуся миру вокруг них.

Это потому что:

  • LLM являются не браузеры
  • Они работают в безопасные изолированные среды которые ограничивают исходящий веб-доступ.
  • Их знания застывшие во времени, а обновления происходят только во время периодической переподготовки.

Почему важен протокол контекста модели (MCP)

Чтобы устранить этот разрыв, можно использовать протокол контекста модели (MCP) — стандартизированный метод, позволяющий моделям ИИ и внешним инструментам эффективно взаимодействовать.

Подумайте об этом как о USB для ИИ.

Так же, как USB позволяет легко подключать любое устройство к любому компьютеру, MCP позволяет агентам ИИ легко интегрироваться с любым инструментом или источником данных, включая источники данных в реальном времени.

MCP определяет последовательный интерфейс для LLM, позволяющий запрашивать и извлекать контекст из внешних систем, и именно здесь Crawlbase Появляется веб-сервер MCP.

Как MCP обеспечивает доступ к веб-сайтам в режиме реального времени

Говоря по протоколу MCP, Crawlbase Сервер становится связующим звеном между моделями ИИ и веб-контентом. Инструменты ИИ, такие как Claude Desktop, Cursor и Windsurf, теперь могут:

  • Запрос URL-адресов или поисковых запросов
  • Получайте взамен структурированные веб-данные в режиме реального времени
  • Вставьте эти данные обратно в контекстное окно модели для обоснования и ответа.

В чём Crawlbase Веб-сервер MCP?

Команда Crawlbase Сервер протокола контекста веб-модели (MCP) является соединительной тканью между агентами LLM и сетью реального времени.

Построен на вершине CrawlbaseПроверенная инфраструктура парсинга (используемая более чем 70,000 XNUMX разработчиков) позволяет таким инструментам ИИ, как Claude Desktop, Cursor и Windsurf, напрямую подключаться к свежим, структурированным веб-данным, не сталкиваясь с блокировками, ограничениями скорости и эффектами искажения. Она напрямую подключается к инструментам, поддерживающим протокол контекста модели (MCP), и обрабатывает:

  • Веб-скрапинг в реальном времени
  • Рендеринг JavaScript
  • Ротация прокси и уклонение от защиты от ботов
  • Структурированный вывод для бесшовной интеграции LLM

Как начать работу с Crawlbase Веб-сервер MCP

Команда Crawlbase Веб-сервер MCP служит стартовой площадкой для получения данных в режиме реального времени, позволяя разрабатывать ИИ-агенты, оптимизировать исследования и повышать производительность. Вот как начать:

Шаг 1. Получите Crawlbase Лексемы

Во-первых, защитите свой аккаунт с помощью Crawlbase чтобы получить первые 1,000 запросов бесплатно и дополнительные 9,000 при добавлении кредитной карты. Подписаться, перейти к вашей документация по счетуи сохраните копию вашего Crawling API Обычные и JavaScript-токены.

Шаг 2: Интегрируйте Crawlbase Веб-сервер MCP для веб-скрапинга с помощью ИИ

Посетить GitHub Crawlbase страница репозиторияВы можете найти код и документацию для Crawlbase Веб-сервер MCP здесь.

Выполнение контекстных команд

Это особые Crawlbase команды, которые можно использовать для получения и работы с веб-контентом различными способами для использования в контекстах LLM после установки сервера MCP.

  • crawl - Сканировать URL и возвращать HTML
  • crawl_markdown - Извлечь чистую разметку из URL
  • crawl_screenshot - Сделайте снимок экрана веб-страницы

Crawlbase Настройка Web MCP в Claude Desktop

Шаг 1: Откройте Claude Desktop → Файл → Настройки → Разработчик → Изменить конфигурацию.

Шаг 2: Скопируйте Crawlbase Веб-MCP, затем вставьте его в claude_desktop_config.json файл

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
{
  "mcpServers": {
    "crawlbase": {
      "тип": "stdio",
      "команда": "npx",
      "аргументы": ["@crawlbase/mcp@latest"],
      "окружение": {
        "CRAWLBASE_TOKEN": "ваш_токен_здесь",
        "CRAWLBASE_JS_TOKEN": "ваш_js_токен_здесь"
      }
    }
  }
}

Обязательно замените your_token_here и your_js_token_here с твоим настоящим Crawlbase токены в файле конфигурации.

Шаг 3: Сохраните файл конфигурации и перезапустите Claude Desktop.

Если вы вернетесь к настройкам, Crawlbase Веб-MCP появится в разделе «Локальные серверы MCP».

Шаг 4: Использование MCP

Теперь вы готовы к использованию. Crawlbase Веб-MCP. Для начала просто введите запрос, например:

Ползать New York Times и возвращение уценка».

Если появится диалоговое окно подтверждения использования Crawlbase Появляется веб-MCP, обязательно предоставить разрешение когда будет предложено.

Клод отвечает выводом, отформатированным в формате Markdown.

Crawlbase Настройка Web MCP в Cursor IDE

Шаг 1: Откройте Cursor IDE → Файл → Настройки → Настройки курсора → Инструменты и интеграции → Добавить пользовательский MCP

Шаг 2: Скопируйте Crawlbase Веб-MCP, затем вставьте его в mcp.json файл

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
{
  "mcpServers": {
    "crawlbase": {
      "тип": "stdio",
      "команда": "npx",
      "аргументы": ["@crawlbase/mcp@latest"],
      "окружение": {
        "CRAWLBASE_TOKEN": "ваш_токен_здесь",
        "CRAWLBASE_JS_TOKEN": "ваш_js_токен_здесь"
      }
    }
  }
}

Шаг 3: После сохранения файла конфигурации индикатор подтвердит, что Crawlbase Веб-MCP активен.

Примечание: Перезапустите курсор, если вы не видите этот индикатор после сохранения файла.

Шаг 4: Используйте окно чата для отправки команд Crawlbase Веб-МКП.

Вы готовы начать использовать Crawlbase Веб-MCP. Попробуйте ввести что-то вроде:

Ползать New York Times и сохранить как уценка

Возможно, вы увидите кнопку подтверждения — просто нажмите ее, чтобы продолжить.

Ниже представлен результат, сгенерированный в результате выполнения запроса. Как видно, Cursor создал файл Markdown и сохранил в нём вывод.

Как вы можете видеть, Курсор делегирует задачу сканирования в реальном времени Crawlbase Веб-сервер MCP.

Crawlbase Настройка веб-MCP в WindSurf

Шаг 1: Откройте WindSurf IDE → Файл → Настройки → Настройки WindSurf → Общие → Серверы MCP → Управление MCP → Просмотр исходной конфигурации

Шаг 2: Скопируйте Crawlbase Веб-MCP, затем вставьте его в mcp_config.json файл

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
{
  "mcpServers": {
    "crawlbase": {
      "тип": "stdio",
      "команда": "npx",
      "аргументы": ["@crawlbase/mcp@latest"],
      "окружение": {
        "CRAWLBASE_TOKEN": "ваш_токен_здесь",
        "CRAWLBASE_JS_TOKEN": "ваш_js_токен_здесь"
      }
    }
  }
}

Обязательно замените your_token_here и your_js_token_here с твоим настоящим Crawlbase токены в файле конфигурации.

Шаг 3: Сохраните файл конфигурации и нажмите «Обновить».

Команда Crawlbase Web MCP должен появиться в списке серверов MCP.

Шаг 4: Используйте окно чата для отправки команд Crawlbase Веб-МКП.

Теперь, когда все настроено, мы воспользуемся той же подсказкой, что и раньше:

Ползать New York Times и сохранить как уценка

Вот что выдал запрос: Windsurf сгенерировал файл разметки и сохранил результаты.

Как показано еще раз, Виндсерфинг передает живое ползание к Crawlbase Веб-сервер MCP.

Вот и все, теперь ваши LLM могут осуществлять навигацию и поиск в Интернете, не сталкиваясь с блокировками.

Не позволяйте своим агентам работать вслепую. Дайте им возможность видеть, изучать и реагировать на данные в режиме реального времени. Запишитесь на Crawlbase сегодня и начните создавать ИИ, по-настоящему связанный с миром.