1、Sitemap/批量抓取与去重：Crawler MCP（基于 Crawlee/Apify 的 MCP 封装） 2、API/JSON 数据源优先：HTTP Client MCP（请求签名、分页、速率限制） 3、数据落地与管道：Storage MCP（S3/GCS/SQLite/Postgres） + Scheduler MCP（队列/限速/重试）... 展开详请

最近刚好用了一款专门用来采集数据的mcp服务，我是在claude code配置的bright data mcp，好像是亮数据开发的mcp服务，它之前专门做数据采集api和ip代理的，相对比较专业吧。 这个mcp用下来有4个功能比较不错，第一是搜索功能，可以调用直接搜索谷歌并返回搜索数据；第二是采集网页，能够采集整个网站所有的页面，就非常强了；第三是访问查看各种网站公开内容，而且内置了解锁服务，不需要自己去应对反爬虫机制；第四能实现浏览器自动化，可以设置prompt，让mcp自己去自动化操作浏览器完成任务。... 展开详请

MCP（模型上下文协议）绝非大模型应用的终点，而是一个​​强大的新起点​​。它如同为AI世界建立了“USB-C”式的通用接口，解决了大模型与真实世界交互的标准化难题，真正开启了AI应用大规模落地和生态繁荣的新阶段。 ​​其核心价值在于“连接”与“赋能”​​。MCP通过标准化协议，让大模型能统一、安全地调用外部工具、API和实时数据。这意味着开发者无需再为每个模型和工具重复编写适配代码，可将高德地图、微信读书等专业服务像乐高积木一样轻松集成，极大降低了开发门槛和成本。对企业而言，MCP是解锁私有数据宝藏的钥匙，只需将内部系统（如CRM、数据库）封装成MCP Server，即可让大模型安全、高效地访问，驱动业务流程智能化升级。 ​​然而，MCP本身并非最终应用​​。它提供了强大的“手段”，但​​创造什么价值取决于解决的业务问题​​。MCP协议解决了“如何调用”的工程问题，但构建怎样的智能体（Agent）、解决何种复杂任务、如何设计多工具协作流程，才是真正考验架构师和产品经理的关键。未来的竞争焦点将从“底层连接”转向“上层应用创新”和“复杂场景的智能化重构”。... 展开详请