स्क्रेपलेस MCP सर्वर आधिकारिक रूप से लाइव है! अपना अंतिम एआई-वेब कनेक्टर बनाएं

बड़े भाषा मॉडल (LLM)越来越强大，但它们本质上仅限于处理静态内容。它们无法打开实时网页、处理JavaScript渲染的内容、解决CAPTCHA或与网站交互。这些限制严重阻碍了人工智能在现实世界的应用和自动化潜力。

Scrapeless现已正式推出MCP（模型上下文协议）服务——一个统一的接口，让LLM可以访问实时网络数据并执行交互式任务。本文将带您了解MCP是什么，如何部署，底层通信机制，以及如何快速构建一个能够利用Scrapeless进行搜索、浏览、提取和与网络交互的AI代理。
Scrapeless MCP Server

MCP是什么？

定义

模型上下文协议（MCP）是基于JSON-RPC 2.0的开放标准。它允许大型语言模型（LLM）通过统一接口访问外部工具，比如运行网络抓取器、查询SQL数据库或调用任何REST API。

工作原理

MCP遵循分层架构，定义了LLM与外部资源之间交互的三个角色：

• 客户端：发送请求并连接到MCP服务器。
• 服务器：接收并解析客户端的请求，然后将其分派给适当的资源（如数据库、抓取器或API）。
• 资源：执行请求的任务并将结果返回给服务器，然后服务器再将其转发回客户端。

这种设计实现了高效的任务路由和严格的访问控制，确保只有授权客户端才能使用特定工具。

通信机制

MCP支持两种主要通信类型：通过标准输入/输出（Stdio）的本地通信和通过HTTP + 服务器发送事件（SSE）的远程通信。两者均遵循统一的JSON-RPC 2.0结构，允许标准化和可扩展的通信。

• 本地（Stdio）：使用标准输入/输出流。适合本地开发或当客户端和服务器在同一台机器上时。它速度快、占用资源少，非常适合调试或本地工作流程。
• 远程（HTTP + SSE）：请求通过HTTP POST发送，实时响应通过SSE流式传输。此模式支持持久会话、重新连接和消息重播——使其非常适合基于云或分布式环境。

通过将传输与协议语义解耦，MCP可以灵活适应不同环境，同时最大化LLM与外部工具交互的能力。

为什么需要MCP？

虽然LLM在生成文本方面表现出色，但它们在实时感知和交互方面相对薄弱。

LLM受到静态数据和缺乏工具访问的限制

大多数模型都是基于互联网的历史快照进行训练的，这意味着它们缺乏对世界的实时了解。由于架构和安全限制，它们也无法主动访问外部系统。

例如，ChatGPT无法直接从亚马逊检索当前产品数据。因此，它提供的价格或库存信息可能已过时和不可靠——在实时中缺少促销、推荐或库存变更。

这就意味着，在典型的商业场景中，如客户服务、运营支持、分析报告和智能助手，单靠传统LLM的能力远远不够。

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MCP的核心能力：从“聊天”演变为“互动”

MCP被创建成一个连接LLM与现实世界的桥梁。它不仅解决了上述提到的挑战，还通过标准化接口、模块化传输和可插拔模型支持，赋予LLM真正企业级任务代理的能力。

开放标准和生态系统兼容性

如前所述，MCP使LLM能够调用外部工具，例如网络抓取器、数据库和工作流构建器。它是模型无关的、厂商无关的、部署无关的。任何符合MCP的客户端和服务器都可以自由组合和互联。

这意味着您可以在相同的用户界面内无缝切换Claude、Gemini、Mistral或您本地托管的模型，而无需额外的开发。

可插拔的传输协议和模型替换

MCP完全将传输方法（如stdio和HTTP流）与模型逻辑解耦，允许在不同部署环境中灵活替换，而无需修改业务逻辑、抓取脚本或数据库操作。

支持实时操作和复杂工具调用

MCP不仅仅是一个对话接口；它允许注册和协调各种外部工具，包括网络抓取器、数据库查询引擎、Webhook API、功能运行器等——创造一个真正的“语言 + 交互”闭环系统。
उदाहरण के लिए, जब कोई उपयोगकर्ता किसी कंपनी के वित्तीय आंकड़ों के बारे में पूछता है, तो LLM स्वचालित रूप से MCP के माध्यम से एक SQL क्वेरी को ट्रिगर कर सकता है, रीयल-टाइम डेटा लाने के लिए, और एक सारांश रिपोर्ट उत्पन्न कर सकता है।

लचीला, जैसे USB-C पोर्ट

MCP को LLMs के लिए "USB-C पोर्ट" के रूप में देखा जा सकता है: यह मल्टी-मॉडल और मल्टी-प्रोटोकॉल स्विचिंग का समर्थन करता है, और विभिन्न क्षमता मॉड्यूल जैसे कि:

• वेब स्क्रैपिंग उपकरण (स्क्रैपर्स)
• थर्ड-पार्टी API गेटवे
• आंतरिक सिस्टम जैसे ERP, CRM, जेenkins

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स्क्रापलेस MCP सर्वर द्वारा प्रदान की गई सेवाएँ

ओपन MCP मानक पर आधारित, स्क्रापलेस MCP सर्वर आसानी से ChatGPT, Claude जैसे मॉडलों और Cursor और Windsurf जैसे उपकरणों को विभिन्न बाहरी क्षमताओं से जोड़ता है, जिसमें शामिल हैं:

• गूगल सेवाओं का एकीकरण (सर्च, फ्लाइट्स, ट्रेंड्स, स्कॉलर, आदि)
• पृष्ठ-स्तरीय नेविगेशन और इंटरैक्शन के लिए ब्राउज़र स्वचालन
• स्क्रेप गतिशील, JS-भारी साइटें—HTML, मार्कडाउन, या स्क्रीनशॉट के रूप में निर्यात करें

चाहे आप एक AI अनुसंधान सहायक, एक कोडिंग सहायक, या स्वायत्त वेब एजेंट बना रहे हों, यह सर्वर आपके कार्यप्रवाहों को आवश्यक गतिशील संदर्भ और वास्तविक डेटा प्रदान करता है—बिना रोकें।

समर्थित MCP उपकरण

नाम	विवरण
google_search	यूनिवर्सल सूचना खोज इंजन।
google_flights	विशिष्ट उड़ान जानकारी प्रश्न उपकरण।
google_trends	Google Trends से ट्रेंडिंग खोज डेटा प्राप्त करें।
google_scholar	Google Scholar पर शैक्षणिक पत्रों की खोज करें।
browser_goto	ब्राउज़र को एक निर्दिष्ट URL पर नेविगेट करें।
browser_go_back	ब्राउज़र इतिहास में एक चरण पीछे जाएं।
browser_go_forward	ब्राउज़र इतिहास में एक चरण आगे जाएं।
browser_click	पृष्ठ पर एक विशिष्ट तत्व पर क्लिक करें।
browser_type	एक निर्दिष्ट इनपुट फ़ील्ड में टेक्स्ट टाइप करें।
browser_press_key	एक कुंजी दबाने का अनुकरण करें।
browser_wait_for	एक विशिष्ट पृष्ठ तत्व के प्रकट होने की प्रतीक्षा करें।
browser_wait	निश्चित अवधि के लिए निष्पादन रोकें।
browser_screenshot	वर्तमान पृष्ठ का स्क्रीनशॉट कैप्चर करें।
browser_get_html	वर्तमान पृष्ठ का पूरा HTML प्राप्त करें।
browser_get_text	वर्तमान पृष्ठ से सभी दृश्यमान पाठ प्राप्त करें।
browser_scroll	पृष्ठ के नीचे स्क्रॉल करें।
browser_scroll_to	एक विशिष्ट तत्व को दृश्य में स्क्रॉल करें।
scrape_html	एक URL स्क्रेप करें और इसकी पूरी HTML सामग्री लौटाएं।
scrape_markdown	एक URL स्क्रेप करें और इसकी सामग्री को मार्कडाउन के रूप में लौटाएं।
scrape_screenshot	किसी भी वेबपृष्ठ का उच्च गुणवत्ता वाला स्क्रीनशॉट कैप्चर करें।

अधिक जानकारी के लिए कृपया देखें: स्क्रापलेस MCP सर्वर

MCP सेवा की तैनाती श्रेणियाँ

तैनाती पर्यावरण और उपयोग के मामलों के आधार पर, स्क्रापलेस MCP सर्वर कई सेवा मोड का समर्थन करता है, जिसे मुख्य रूप से दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है: स्थानीय तैनाती और दूरस्थ तैनाती।

श्रेणी	विवरण	लाभ	उदाहरण
स्थानीय सेवा (स्थानीय MCP)	स्थानीय मशीनों पर या एक स्थानीय नेटवर्क के भीतर तैनात MCP सेवा, उपयोगकर्ता सिस्टम के साथ निकटता में।	उच्च डेटा गोपनीयता, निम्न विलंबता पहुँच, स्थानीय डेटाबेस, निजी API और ऑफ़लाइन मॉडलों जैसे आंतरिक सिस्टमों के साथ आसान एकीकरण।	स्थानीय स्क्रैपर कॉल, स्थानीय मॉडल संकेत, स्थानीय स्क्रिप्ट स्वचालन।
दूरस्थ सेवा (दूरस्थ MCP)	क्लाउड में तैनात MCP सेवा, आमतौर पर SaaS या दूरस्थ API सेवा के रूप में पहुंची जाती है।	तेज़ तैनाती, लचीला पैमाना, बड़े पैमाने पर सहस्त्रलंबिता का समर्थन करता है, दूरस्थ मॉडलों, थर्ड-पार्टी APIs, क्लाउड स्क्रैपिंग सेवाओं आदि के लिए उपयुक्त।	दूरस्थ स्क्रैपिंग प्रॉक्स, क्लाउड क्लॉड/जेमिनी मॉडल सेवाएँ, ओपनAPI टूल एकीकरण।

स्क्रापलेस MCP सर्वर केस अध्ययन

केस 1: क्लॉड के साथ स्वचालित वेब इंटरैक्शन और डेटा निष्कर्षण

स्क्रेपलेस MCP ब्राउज़र का उपयोग करते हुए, क्लॉड जटिल कार्यों को वेब नेविगेशन, क्लिक करने, स्क्रॉल करने, और बातचीत आदेशों के माध्यम से स्क्रैपिंग जैसे कार्यों को वास्तविक समय के प्रीव्यू के साथ, ‘लाइव सत्रों’ के माध्यम से कर सकता है।

लक्षित पृष्ठ: https://www.scrapeless.com/en

केस 2: क्लाउडफ्लेयर को बायपास करना और लक्षित पृष्ठ की सामग्री प्राप्त करना

स्क्रेपलेस MCP ब्राउज़र सेवा का उपयोग करते हुए, क्लाउडफ्लेयर पृष्ठ को स्वचालित रूप से एक्सेस किया जाता है, और प्रक्रिया पूरी होने के बाद, पृष्ठ की सामग्री को मार्कडाउन फ़ॉर्मेट में निकाला और लौटाया जाता है।

लक्षित पृष्ठ: https://www.scrapingcourse.com/cloudflare-challenge

केस 3: गतिशील रूप से रेंडर की गई पृष्ठ सामग्री को निकालना और फ़ाइल में लिखना

स्क्रेपलेस MCP यूनिवर्सल एपीआई का उपयोग करते हुए, उपरोक्त लक्षित पृष्ठ की जावास्क्रिप्ट-रेंडर की गई सामग्री को स्क्रैप किया जाता है, मार्कडाउन फ़ॉर्मेट में निर्यात किया जाता है, और अंततः text.md नामक स्थानीय फ़ाइल में लिखा जाता है।

लक्षित पृष्ठ: https://www.scrapingcourse.com/javascript-rendering

केस 4: स्वचालित SERP स्क्रैपिंग

स्क्रेपलेस MCP सर्वर का उपयोग करते हुए, Google सर्च पर "वेब स्क्रैपिंग" कीवर्ड के लिए क्वेरी करें, पहले 10 खोज परिणाम (शीर्षक, लिंक, और सारांश सहित) प्राप्त करें, और सामग्री को serp.text नामक फ़ाइल में लिखें।

निष्कर्ष

यह गाइड दर्शाती है कि कैसे MCP पारंपरिक LLM को वेब इंटरएक्शन क्षमताओं के साथ AI एजेंटों में विस्तारित करता है। स्क्रेपलेस MCP सर्वर के साथ, मॉडल सरलता से अनुरोध भेज सकते हैं:

• किसी भी वेबसाईट से वास्तविक समय, गतिशील रूप से रेंडर की गई सामग्री प्राप्त करना (HTML, Markdown, या स्क्रीनशॉट सहित)।
• क्लाउडफ्लेयर जैसी एंटी-स्क्रैपिंग तंत्र को बायपास करना और स्वचालित रूप से CAPTCHA चुनौतियों को संभालना।
• एक वास्तविक ब्राउज़र वातावरण को नियंत्रित करना ताकि नेविगेशन, क्लिक करने, और स्क्रॉल करने जैसे पूर्ण इंटरएक्टिव कार्यप्रवाह किए जा सकें।

यदि आप AI अनुप्रयोगों के लिए एक स्केलेबल, स्थिर, और अनुपालन वेब डेटा एक्सेस अवसंरचना बनाने का लक्ष्य रखते हैं, तो स्क्रेपलेस MCP सर्वर "खोज + स्क्रैप + इंटरएक्ट" क्षमताओं के साथ अगली पीढ़ी के AI एजेंटों को तेजी से विकसित करने में मदद करने के लिए एक आदर्श उपकरण प्रदान करता है।