Scrapeless 的MCP服务器正式上线！构建您的终极AI-Web连接器

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

17-Jul-2025

大型语言模型（LLMs）正在变得越来越强大，但它们本质上只能处理静态内容。它们无法打开实时网页、处理JavaScript渲染的内容、解决验证码或与网站互动。这些限制严重制约了AI的实际应用和自动化潜力。

Scrapeless现正式推出MCP（模型上下文协议）服务—一个统一接口，使LLMs能够访问实时网页数据并执行互动任务。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搜索、浏览、提取和与网络互动的AI代理，使用Scrapeless。
Scrapeless MCP Server

什么是MCP？

定义

模型上下文协议（MCP）是一个基于JSON-RPC 2.0的开放标准。它允许大型语言模型（LLMs）通过统一接口访问外部工具—例如运行网络爬虫、查询SQL数据库或调用任何REST API。

工作原理

MCP遵循分层架构，在LLMs与外部资源的交互中定义了三个角色：

客户端：发送请求并连接到MCP服务器。
服务器：接收并解析客户端请求，并将其分派给相应的资源（如数据库、爬虫或API）。
资源：执行请求的任务并将结果返回给服务器，服务器再转发回客户端。

这种设计实现了高效的任务路由和严格的访问控制，确保只有授权的客户端可以使用特定工具。

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。两者都遵循统一的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。理想用于本地开发或客户端和服务器在同一机器上的情况。速度快、轻量级，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、重连和消息重放—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能够灵活适应不同环境，同时最大限度地提升LLM与外部工具的互动能力。

为什么需要MCP？

虽然LLMs在生成文本方面表现出色，但它们在实时感知和互动方面存在困难。

LLMs受到静态数据和缺乏工具访问的限制

大多数模型都是在互联网的历史快照上训练的，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，它们也无法主动接触外部系统。

例如，ChatGPT无法直接从亚马逊获取当前的产品数据。因此，它提供的价格或库存信息可能过时且不可靠—缺少实时的促销、推荐或库存变化。

这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，仅依赖传统LLMs的能力远远不够。

MCP的核心能力：从“聊天”演变为“互动”

MCP被创造为连接LLMs与现实世界的桥梁。它不仅解决了上述挑战，还通过标准化接口、模块化传输和可插拔模型支持，赋予LLMs真正的企业级任务代理能力。

开放标准和生态系统兼容性

正如前面所述，MCP使LLMs能够调用外部工具，如网络爬虫、数据库和工作流构建工具。它是与模型无关的、与供应商无关的，且与部署无关的。任何符合MCP标准的客户端和服务器都可以自由组合和互联。

这意味着您可以在同一UI中无缝切换Claude、Gemini、Mistral或您自己的本地主机模型，而无需额外开发。

可插拔的传输协议和模型替换

MCP完全解耦传输方法（如stdio和HTTP流）与模型逻辑，使其在不同的部署环境中灵活替换而不需要修改业务逻辑、爬虫脚本或数据库操作。

支持实时操作和复杂的工具调用

MCP不仅仅是一个对话接口；它允许注册和编排各种外部工具，包括网络爬虫、数据库查询引擎、Webhook APIs、函数运行器等——创建一个真正的“语言+互动”闭环系统。
例如，当用户查询公司的财务信息时，LLM可以通过MCP自动触发SQL查询，获取实时数据并生成摘要报告。

灵活，如USB-C端口

MCP可以被视为LLM的“USB-C端口”：它支持多模型和多协议切换，并能够动态连接各种能力模块，如：

网络抓取工具（Scrapers）
第三方API网关
内部系统，如ERP、CRM、Jenkins

Scrapeless MCP服务器提供的服务

基于开放的MCP标准，Scrapeless MCP服务器无缝连接ChatGPT、Claude等模型，以及Cursor和Windsurf等工具，结合广泛的外部能力，包括：

Google服务集成（搜索、航班、趋势、学术等）
浏览器自动化，进行页面级导航和交互
抓取动态、JS-heavy网站——输出为HTML、Markdown或截图

无论您是在构建AI研究助手、编码副驾驶，还是自主网络代理，这个服务器提供您的工作流程所需的动态上下文和现实世界的数据——而不会被阻止。

支持的MCP工具

名称	描述
google_search	通用信息搜索引擎。
google_flights	独特的航班信息查询工具。
google_trends	从Google Trends获取趋势搜索数据。
google_scholar	在Google Scholar上搜索学术论文。
browser_goto	导航浏览器至指定URL。
browser_go_back	在浏览器历史中后退一步。
browser_go_forward	在浏览器历史中前进一步。
browser_click	点击页面上的特定元素。
browser_type	在指定输入框中输入文本。
browser_press_key	模拟按键。
browser_wait_for	等待特定页面元素出现。
browser_wait	暂停执行固定时长。
browser_screenshot	捕获当前页面的屏幕截图。
browser_get_html	获取当前页面的完整HTML。
browser_get_text	获取当前页面的所有可见文本。
browser_scroll	滚动到页面底部。
browser_scroll_to	滚动特定元素至视图中。
scrape_html	抓取URL并返回其完整HTML内容。
scrape_markdown	抓取URL并返回其内容为Markdown格式。
scrape_screenshot	捕获任何网页的高质量截图。

欲了解更多信息，请查看：Scrapeless MCP服务器

MCP服务的部署类别

根据部署环境和用例，Scrapeless MCP服务器支持多种服务模式，主要分为两类：本地部署和远程部署。

类别	描述	优势	示例
本地服务（Local MCP）	部署在本地机器或本地网络中的MCP服务，与用户系统紧密耦合。	高数据隐私，低延迟访问，易于与本地数据库、私有API和离线模型等内部系统集成。	本地抓取器调用、本地模型推理、本地脚本自动化。
远程服务（Remote MCP）	部署在云中的MCP服务，通常以SaaS或远程API服务的形式访问。	快速部署，弹性扩展，支持大规模并发，适用于调用远程模型、第三方API、云抓取服务等。	远程抓取代理、云Claude/Gemini模型服务、OpenAPI工具集成。