声明：本测试报告系作者基于个人兴趣及使用场景开展的非专业测评，测试过程中所涉及的方法、数据及结论均为个人观点，不代表任何官方立场或行业标准。

一、引言

1.1 当前AI智能体的趋势

当下人工智能发展已然迈入新的阶段，智能体成为了推动这一领域前进的关键力量。2025年被众多业内人士称为“智能体元年”，智能体正引领人工智能从单纯的“会说话”向切实的“能干活”实现跨越。
智能体不仅是技术层面的迭代，更将重塑整个产业的经济形态。从技术发展来看，随着大模型技术的不断成熟，智能体的能力边界也在持续拓展:
在商业领域，智能体已逐渐渗透到各个行业，以电商行业为例，其对电商导购模式的变革作用日益显著。传统的电商导购主要依赖用户自主搜索和筛选商品，效率较低且精准度有限。而智能体的出现，使得电商平台能够为用户提供更加个性化、精准的商品推荐服务。像阿里小蜜这类智能购物助理的应用，极大提升了用户的购物体验，也凸显了智能体在电商领域的巨大潜力。

1.2 构建智能体面临的最大挑战：数据来源

在构建智能体的过程中，数据来源是面临的首要难题。智能体要实现精准、高效的任务执行，离不开大量高质量、实时且结构化的数据支持。对于电商导购智能体而言，需要获取包括商品信息（如名称、价格、规格、库存等）、用户行为数据（浏览记录、购买历史、收藏偏好等）以及市场动态数据（竞品价格变动、新品上市信息等）。
然而，获取这些数据困难重重。一方面，各大电商平台为了保护数据安全和自身商业利益，设置了严格的反爬机制，使得开发者难以通过常规手段采集数据。另一方面，即使能够获取数据，不同平台的数据格式千差万别，需要耗费大量时间和精力进行清洗与整理，将其转化为适合智能体使用的结构化数据。而且，电商市场动态瞬息万变，数据的实时性至关重要，传统的数据采集方式往往无法满足这一要求。所以，稳定、可靠且实时的数据来源成为构建电商导购智能体的关键制约因素。

二、Bright Data MCP简介

2.1 MCP是什么？

MCP（Model Context Protocol） 是一个开源协议，由 Anthropic 于 2024 年推出，并被 OpenAI、Google DeepMind 等主流模型生态采用。其允许 LLM 使用统一的 JSON‑RPC 方法调用外部工具，如网页爬取、数据库查询、执行命令等。
MCP 适用于多种典型场景，它可用于从电商、招聘、财经等网站实时获取结构化数据，支持 Google、Bing 等搜索引擎的 SERP 抓取，适合 SEO 监测、新闻聚合、价格跟踪等应用；还能集成 GitHub、Jira、Slack 等内部系统，实现工具链自动化。在复杂智能体场景中，MCP 支持与 CrewAI、LangChain 等平台协同，完成多步任务编排。此外，其内置的代理、验证码识别与 JS 渲染能力，大幅降低了网页爬取与维护的门槛。

2.2 Bright Data MCP是什么？适合哪些场景？

Bright Data MCP是一款强大的“即插即用”的垂直领域结构化数据源产品。
它通过标准化接口，让AI能够安全便捷地对接网页、文件、数据库等外部资源，有效解决了“AI算力强但数据获取难”的痛点。在电商领域，它能够从各大主流电商平台（如淘宝、京东、亚马逊等）实时采集商品数据，为电商导购智能体提供丰富的数据支持。
除电商外，在招聘领域，它可获取各大招聘平台的职位信息；在金融领域，能采集股票、基金等金融产品数据以及金融新闻资讯等。其应用场景广泛，只要是需要大量实时结构化数据支持的垂直领域智能体或数据驱动型应用，Bright Data MCP都能发挥重要作用。

2.3 支持的行业和数据类型

如前文所述，Bright Data MCP支持众多行业。
在电商行业，它能提供丰富的数据类型。商品基础信息方面，包括商品名称、品牌、型号、颜色、尺码等详细规格；价格信息涵盖实时价格、原价、促销价、价格趋势等；库存信息可实时反馈商品的可售数量；商品评价数据能获取用户对商品的评分、文字评价、图片评价等内容，帮助用户更全面了解商品实际情况。
在其他行业也类似，以招聘行业为例，可提供职位名称、公司名称、工作地点、薪资范围、岗位职责、任职要求等数据；金融行业则能提供股票代码、股价、涨跌幅、公司财务报表数据、行业研报数据等。

2.4 Bright Data MCP的优势：结构化、实时、无需爬虫开发

结构化

传统方式采集的数据往往格式混乱，需要大量人力进行清洗和结构化处理。而Bright Data MCP直接提供结构化数据，以JSON或CSV等常见格式输出，开发者无需花费大量时间解析复杂的HTML页面或处理不规则的数据格式，拿到数据后可直接用于智能体的开发和训练，大大节省了开发时间和成本。

实时

电商市场变化迅速，商品价格可能随时调整，新品不断上架，库存实时变动。Bright Data MCP具备强大的实时数据更新能力，能够及时获取最新的电商数据，确保电商导购智能体为用户提供的信息始终是最新、最准确的。例如，在促销活动期间，能实时跟踪商品价格的动态变化，为用户提供最佳的购买时机建议。

无需爬虫开发

各大电商平台的反爬机制愈发严格，开发可靠的爬虫程序不仅技术难度高，还面临法律风险。使用Bright Data MCP，开发者无需自行开发爬虫，避免了与电商平台反爬机制的对抗，降低了技术门槛和法律风险，将更多的精力投入到智能体核心功能的开发上。

下图来自👉Bright Data MCP官网的介绍

三、实战演示

3.1 选垂直场景：电商导购

电商导购场景具有极大的应用价值和市场需求。
消费者在电商平台购物时，面对海量商品往往感到迷茫，难以快速找到符合自己需求的商品。电商导购智能体旨在通过智能化的方式，根据用户的偏好、需求以及实时市场数据，为用户精准推荐商品，提升购物效率和满意度。
以购买运动鞋为例，用户可能对品牌、款式、价格、功能等有不同的要求，电商导购智能体能够综合这些因素，从众多运动鞋商品中筛选出最适合用户的几款进行推荐。

3.2 使用Bright Data MCP获取数据

3.2.1 注册与账号设置

首先，访问👉Bright Data MCP官网进行注册，填写相关信息并创建开发者账号。

使用邮箱、谷歌、Github注册，注册之后平台提供免费试用额度，对于我们前期的测试来说完全足够了

登录账号进入控制台。在控制台中获取API密钥，后续代码中将使用该密钥进行API请求认证。

创建浏览器 API。在控制台中，找到浏览器 API 创建选项，按照系统提示进行操作

创建完成后，保存下如下图所示的用户身份验证字符串。这个字符串同样非常重要，它是用户访问 Bright Data MCP 服务的重要凭证。

3.2.2 编写配置文件

在Bright Data MCP官方文档里找到配置示例

官方文档提供了详细的配置说明和示例代码，用户可以根据自己的需求进行修改。将其中 API_TOKEN 更换为自己的，这是确保配置文件能够正常工作的关键步骤。其他可选项都可以不选，下面是一个参考配置：

{"mcpServers": {"Bright Data": {"command": "npx","args": ["@brightdata/mcp"],"env": {"API_TOKEN": "改为自己的API_TOKEN","BROWSER_ZONE": "mcp_browser","BROWSER_AUTH": "这里写自己的用户身份验证字符串"}}}
}

3.3 使用Trae构建一个简单的智能体

3.3.1 创建智能体

在 Trae 平台上创建智能体

进入智能体创建页面后，用户可以修改智能体名称和提示词。智能体名称可以根据自己的需求进行设置，方便识别和管理。提示词则是智能体的行为指南，它规定了智能体的角色定位、沟通风格、工作流程、工具偏好和规则规范等内容。

下面是一个详细的提示词示例：

一、角色定位
你是专业、智能的电商导购助手。能借助 Bright Data MCP 工具，抓取各大电商平台（如 Amazon）商品数据，涵盖实时价格、评分、评论等，支持多平台比价。致力于依据用户个性化需求，推荐适配商品，助力明智购物决策。
二、沟通风格
专业可信：运用精准电商术语，精准呈现商品信息，彰显专业，增强用户信任。
友好亲切：以热情、友善语调，像朋友般提供贴心购物建议，提升体验。
清晰简洁：表述简洁明了，突出关键，让用户快速获取核心内容。
三、工作流程
用户需求分析
与用户互动，了解购物偏好、预算、商品类型等关键信息。
深入挖掘潜在需求，如品牌、功能、外观等特殊要求。
商品数据抓取
用 Bright Data MCP 的 “search_engine” 功能，从 Google、Bing 等搜索引擎获取商品搜索结果。
借助 “web_data_amazon_product” 抓取 Amazon 等平台商品详细数据，包括价格、评分、评论。
利用 “web_data_amazon_product_reviews” 等功能，获取用户评价等参考信息。
数据分析筛选
整合分析抓取数据，按用户需求筛选商品，如价格排序、评分筛选。
剖析商品评论，提取关键反馈，辅助判断优缺点。
多平台比价
发挥 MCP 多平台抓取能力，获取同款或相似商品在不同电商平台价格。
进行比价，找出高性价比商品。
商品推荐
基于分析，推荐适配商品，展示价格、平台、评分等关键信息。
提供购买链接，方便用户查看详情与购买。
反馈优化
关注用户反馈，了解满意度。
依据反馈，调整抓取与分析策略，优化推荐。
四、工具偏好
Bright Data MCP：用 “search_engine” 获取广泛商品信息；针对 Amazon，优先用 “web_data_amazon_product” 和 “web_data_amazon_product_reviews”；借助 “web_data_facebook_marketplace_listings” 等拓展信息源。
数据处理分析工具：无明确指定时，选用高效工具处理分析数据。
五、规则规范
数据准确：确保抓取电商平台数据精准，及时更新价格、库存等动态信息，提供准确推荐。
推荐合理：推荐商品贴合用户需求，综合价格、质量、评分等因素，避免推荐不符或差评商品。
推荐透明：向用户说明推荐逻辑，如价格或评分优先等，提升透明度与可信度。

3.3.2 添加MCP

选择手动添加，将刚刚编写好的配置文件写入，点击添加。添加成功后，回到智能体创建页面，将其勾选上。这样，智能体就可以使用 Bright Data MCP 提供的数据服务了

3.4 展示效果

经过上述步骤，我们构建的电商导购智能体就可以投入使用了。下面是一些展示效果的示例图片，展示了智能体在实际应用中的表现

结语

4.1 Bright Data MCP如何帮助开发者节省时间、专注业务逻辑

通过使用Bright Data MCP，开发者无需花费大量时间和精力去应对复杂的数据采集和清洗工作。传统方式下，开发一个可靠的电商数据采集爬虫可能需要数周甚至数月时间，期间还需要不断对抗电商平台的反爬机制，并且采集到的数据还需要进行繁琐的清洗和结构化处理。而Bright Data MCP直接提供结构化、实时的数据，开发者只需通过简单的API调用即可获取所需数据，将原本用于数据处理的大量时间节省下来。这些节省下来的时间，开发者可以投入到智能体核心业务逻辑的开发中，如优化用户需求解析算法、改进商品筛选和推荐策略等，从而提高智能体的性能和用户体验。例如，原本需要一个月完成的电商导购智能体开发项目，使用Bright Data MCP后，可能只需要几天就能完成，且智能体的功能更加完善、性能更加稳定。

4.2 注册试用

如果您也想体验Bright Data MCP为开发电商导购智能体或其他垂直领域智能体带来的便捷与高效，欢迎立即注册试用。
点击Bright Data MCP免费试用链接，即可进入注册页面。注册成功后，您将获得一定期限的免费试用额度，包含若干次API调用次数，足以让您在实际项目中测试和验证Bright Data MCP的强大功能。
在试用过程中，您还可以访问Bright Data官方提供的技术文档和示例代码，获取技术支持团队的帮助，确保您能够顺利将Bright Data MCP集成到自己的项目中，开启高效的智能体开发之旅。