Gib AstrBot die Fähigkeit, mit dem Web zu interagieren – mit Bright Data (MCP + Skills)

In diesem Tutorial lernst du:

• Was AstrBot ist und was es als Open-Source-KI-Agenten-Plattform bietet.
• Warum der Zugang zum Live-Web AstrBot für reale Aufgaben effektiver macht.
• Wie Bright Data AstrBot mit unternehmensgerechten Tools für Web-Suche, Web-Scraping, Entdeckung und Browser-Automatisierung ausstattet.
• Wie der Bright Data Web MCP mit AstrBot integriert wird.
• Wie AstrBot mit Bright Data-Produktkenntnissen durch die Bright Data Skills erweitert wird.
• Die Ergebnisse der Kombination von AstrBot mit dem Web MCP und den Bright Data Skills.

Lass uns loslegen!

Was ist AstrBot?

AstrBot ist ein Open-Source, plattformübergreifendes KI-Agenten-Framework. Es bringt LLM-gestützte Assistenten direkt in beliebte Chat-Anwendungen wie Telegram, Slack, Discord, WeChat und viele weitere.

Es geht über traditionelle Chatbots hinaus, indem es Agenten-Workflows, Tool-Calling, MCP, Skills und Wissensdatenbanken unterstützt. Außerdem bietet es Plugin-Erweiterungen für Automatisierung, Kundensupport, unternehmensweites Wissensmanagement und persönliche KI-Assistenten.

AstrBot hat 36.500+ GitHub-Sterne gesammelt, verfügt über 1.000+ Community-Plugins und 200.000+ wöchentlich aktive Nutzer.

Hauptfunktionen

Die wichtigsten Funktionen von AstrBot:

• Multi-Plattform-Unterstützung: Chatte mit deinem Agenten über Telegram, Slack, Discord, QQ, WeChat, Lark, DingTalk und viele weitere Messaging-Plattformen.
• Native MCP-Unterstützung: Integriere externe Tools und Dienste über das Model Context Protocol.
• Skills-Integration: Erweitere Agenten mit wiederverwendbaren Skills, die spezialisierte Fähigkeiten und Workflows bereitstellen.
• Ökosystem mit 1.000+ Plugins: Füge neue Funktionen und Integrationen über einen umfangreichen, community-gepflegten Plugin-Marktplatz hinzu.
• Wissensdatenbank: Erstelle KI-Assistenten, die Fragen anhand von PDFs, DOCX-Dateien, Markdown und anderen Dokumenten beantworten.
• Multi-Provider-LLM-Unterstützung: Funktioniert mit OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama und vielen OpenAI-kompatiblen Anbietern.
• Agenten-Sandbox: Führe Code und Shell-Befehle sicher in isolierten Laufzeitumgebungen aus.
• Leistungsstarke WebUI: Konfiguriere Modelle, Plugins, MCP-Server, Logs und Debugging über eine zentrale Oberfläche.
• Flexibles Deployment: Deployment mit uv, Docker, Desktop-Apps, Launchern oder Cloud-Umgebungen.
• Workflow-Automatisierung: Plane Aufgaben, orchestriere Tools und erstelle autonome KI-Agenten für reale Workflows.

Mehr dazu in der offiziellen Dokumentation.

Warum AstrBot Zugang zum Web braucht

AstrBot ist zweifellos ein solides KI-Framework mit fortgeschrittenen Funktionen. Wie alle LLM-gestützten Anwendungen hat es jedoch folgende grundlegende Einschränkungen:

• Veraltetes Wissen: LLMs werden auf statischen Datensätzen trainiert, die zu einem bestimmten Zeitpunkt enden.
• Eingeschränkter Web-Zugang: Ohne Erweiterungen können sie nicht zuverlässig mit Webseiten interagieren.

AstrBot hilft, einen Teil dieser Herausforderung mit einem integrierten Web-Such-Tool zu bewältigen. Dieses Tool kann jedoch bei großem Umfang oder beim Zugriff auf Websites, die durch Anti-Bot-Technologien wie CAPTCHAs, Rate-Limits und Fingerprinting geschützt sind, an seine Grenzen stoßen.

Hier kommt Bright Data ins Spiel. Durch die Verbindung von AstrBot mit Bright Data-Lösungen erhält der Agent Zugang zu unternehmensgerechten Tools für Live-Web-Suche, Datenextraktion, Website-Entdeckung, Browser-Automatisierung und den Abruf von Datensätzen.

Was Bright Data auszeichnet, ist seine globale Web-Daten-Infrastruktur, die von mehr als 400 Millionen Residential-IPs unterstützt wird. Diese Architektur liefert die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, die für Produktions-Workloads erforderlich sind, mit unbegrenzter Parallelität, SLA-gesicherter Verfügbarkeit von 99,99% und einer Anfragen-Erfolgsrate von 99,95%.

Wie Bright Data AstrBot bei Web-Suche, Web-Scraping, Entdeckung und Interaktion unterstützt

Bright Data kann sich über zwei Integrationen mit AstrBot verbinden:

• Bright Data Web MCP: Ein MCP-Server, der 70+ Tools für Web-Suche, Web-Scraping, strukturierte Datenextraktion und Browser-Automatisierung bereitstellt.
• Bright Data Skills: Eine Sammlung von Agenten-Skills, die AstrBot mit speziellem Wissen über Bright Data-Produkte, empfohlene Workflows und Best Practices ausstattet. Die meisten dieser Skills basieren auf der Bright Data CLI.

Hinweis: Die beiden Ansätze ergänzen sich gegenseitig. Beispielsweise hilft ein bestimmter Bright Data Skill AstrBot dabei zu verstehen, wann und wie die Web MCP-Tools effektiv eingesetzt werden.

Zusammen verwandeln der Web MCP und die Bright Data Skills AstrBot in einen leistungsfähigeren KI-Agenten. Dank ihnen kann er Echtzeit-Web-Recherchen, Browser-Automatisierung und strukturierte Datenextraktion durchführen.

Bright Data Web MCP

Der Bright Data Web MCP stattet AstrBot mit einer umfangreichen Sammlung von Tools aus, die von Bright Data APIs unterstützt werden.

Im Rapid-Modus (dem kostenlosen Tarif mit 5.000 kostenlosen Anfragen pro Monat) kann AstrBot wesentliche Tools für Web-Recherche und Datenextraktion nutzen. Dazu gehören:

Tool(s)	Beschreibung
search_engine (und search_engine_batch für parallele Suchen)	Strukturierte Suchergebnisse von Google, Bing, Yandex und anderen abrufen.
scrape_as_markdown (und scrape_batch für paralleles Scraping)	Sauberes Markdown aus Webseiten extrahieren und dabei automatisch Anti-Bot-Schutzmaßnahmen umgehen.
discover	KI-gestützte Web-Entdeckung mit Relevanz-Ranking und absichtsbasierter Filterung durchführen.

Durch die Aktivierung des Pro-Modus erhält AstrBot Zugang zu Tools für die Extraktion strukturierter Daten von LinkedIn, Amazon, Instagram, Walmart, YouTube, Google Maps, Zillow, TikTok und mehr als 40 weiteren Plattformen. Außerdem werden mehrere Browser-Automatisierungs-Tools freigeschaltet, die auf dem Bright Data Browser API basieren.

Bright Data Skills

Die Bright Data Skills erweitern AstrBot um spezialisiertes Wissen und Workflows. Sie helfen dem Agenten, die richtigen Bright Data-Dienste auszuwählen und empfohlene Best Practices zu befolgen.

Einige der verfügbaren Skills umfassen:

Skill	Beschreibung
agent-onboarding	Führt neue Agenten durch die Bright Data-Einrichtung und empfiehlt MCP-, CLI-, API- und Authentifizierungs-Workflows.
search	Führt Live-Google-Suchen durch und gibt strukturierte Suchergebnisse zurück.
scrape	Erklärt, wie sauberer Webseiteninhalt mit automatischer Anti-Bot-Behandlung extrahiert wird.
scraper-builder	Hilft beim Erstellen produktionsreifer Scraper durch Analyse von Websites und Generierung von Extraktionslogik.
scraper-studio	Erstellt und führt KI-generierte Scraper über die Bright Data CLI aus.
brightdata-cli	Bringt dem Agenten bei, wie die Bright Data CLI für Web-Scraping, Suche, Datensätze, Proxys und Kontoverwaltung genutzt wird.
bright-data-mcp	Bietet Anleitung zur Orchestrierung der 70+ Web MCP-Tools.
brightdata-proxy	Generiert Proxy-Integrationscode für Python, Node.js, Playwright, Puppeteer, Selenium und andere Umgebungen.
seo-audit	Führt SEO-Analysen anhand von Live-Website-Daten und Suchsignalen durch.
competitive-intel	Unterstützt Wettbewerbsbeobachtung, Preisanalyse, Bewertungsverfolgung und Marktforschung.
price-comparison	Vergleicht Produktpreise und Verfügbarkeit bei großen Online-Händlern.
live-research	Erstellt Recherche-Berichte durch Kombination von Web-Entdeckung, Extraktion und KI-Zusammenfassung.
brand-listening	Analysiert Markenerwähnungen, Stimmung und Online-Diskussionen aus verschiedenen Quellen.
rag-pipeline	Hilft beim Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG) mit Live-Web-Daten.
bright-data-best-practices	Empfiehlt Best Practices für Bright Data APIs und Web-Daten-Workflows.

AstrBot-Einrichtung: Schritt-für-Schritt-Anleitung

In diesem Abschnitt erfährst du, wie du AstrBot einrichtest und mit Telegram verbindest.

Hinweis: Die nachfolgenden Anweisungen lassen sich leicht auf jede andere von der Bibliothek unterstützte Messaging-Plattform übertragen.

Voraussetzungen

Stelle sicher, dass du Folgendes hast:

• uv auf deinem lokalen Rechner installiert.
• Einen API-Schlüssel von einem der von AstrBot unterstützten LLM-Anbieter. Hier verwenden wir einen OpenAI API-Schlüssel.
• Ein Telegram-Konto mit einem Bot, der mit AstrBot verbunden werden soll. Folge der offiziellen Anleitung zum Erstellen eines Telegram-Bots und Abrufen seines Bot-Tokens.

Schritt #1: AstrBot installieren und starten

Installiere zunächst AstrBot, indem du folgenden Befehl ausführst:

uv tool install astrbot, python 3.12

Navigiere anschließend zu deinem Projektordner und initialisiere die AstrBot-Einrichtung:

astrbot init

Du erhältst eine Eingabeaufforderung, ob du AstrBot im aktuellen Verzeichnis installieren möchtest. Gib “Y” ein, um fortzufahren:

Starte AstrBot nach Abschluss der Einrichtung mit:

astrbot run

Du solltest eine Ausgabe ähnlich der folgenden sehen:

Die AstrBot WebUI ist nun unter http://localhost:6185 verfügbar. Öffne diese URL in deinem Browser und melde dich mit den in den Terminal-Logs angegebenen Anmeldedaten an:

Lege nach dem Einloggen ein neues Passwort fest, um auf das Dashboard in der AstrBot WebUI zuzugreifen. Gut gemacht!

Schritt #2: Die LLM-Integration hinzufügen

Klicke auf der AstrBot WebUI-Seite “Willkommen” auf die Schaltfläche “Konfigurieren” im Abschnitt “KI-Modell konfigurieren”, um zu beginnen:

Hier verbinden wir AstrBot mit OpenAI (der Vorgang ist für jeden anderen unterstützten LLM-Anbieter ähnlich). Wähle “Hinzufügen” und dann die Option “OpenAI Compatible”. Das Konfigurationsmodal “openai” öffnet sich. Füge deinen OpenAI API-Schlüssel in das entsprechende Feld ein:

Klicke auf “Speichern und Modelle abrufen”, um die verfügbaren OpenAI-Modelle dynamisch abzurufen. Wähle dann das gewünschte Modell aus. In diesem Beispiel verwenden wir OpenAI GPT-5.4 Mini:

Drücke abschließend “Speichern”, um die Konfiguration zu übernehmen und zur Seite “Willkommen” zurückzukehren. Dein AstrBot-Agent wird jetzt von einem OpenAI LLM angetrieben. Fantastisch!

Schritt #3: Für die Telegram-Verbindung konfigurieren

Klicke auf der AstrBot WebUI-Seite “Willkommen” auf die Schaltfläche “Konfigurieren” unter “Plattform-Bot konfigurieren”. Wähle im Modal “Plattform-Adapter hinzufügen” “Telegram” und füge deinen Telegram-Bot-Token in das entsprechende Feld ein:

Drücke “Speichern” und öffne dann deinen Telegram-Bot (in diesem Beispiel “AstrBot Agent” genannt). Du solltest eine Nachricht mit folgendem Text erhalten:

Hello, I'm AstrBot!

Um zu überprüfen, ob die LLM-Integration korrekt funktioniert, sende eine Testnachricht wie:

Hey, how's it going?

Du solltest eine Antwort wie diese erhalten:

Diese wurde von GPT-5.4 Mini generiert und über AstrBot gesendet.

Einrichtung abgeschlossen! Das Framework ist nun vollständig konfiguriert, und du kannst über Telegram damit interagieren.

AstrBot mit dem Bright Data Web MCP verbinden

In diesem Kapitel erfährst du, wie du den Bright Data Web MCP in AstrBot einrichtest.

Voraussetzungen

Für einen reibungsloseren Ablauf in diesem Abschnitt stelle sicher, dass du Folgendes hast:

• Ein grundlegendes Verständnis davon, wie MCP funktioniert.
• Vertrautheit mit den vom Bright Data Web MCP bereitgestellten Tools.

Außerdem musst du ein Bright Data-Konto mit einem konfigurierten API-Schlüssel haben. Lies die offizielle Anleitung zum Generieren deines Bright Data API-Schlüssels.

Schritt #1: Mit dem Bright Data Web MCP vertraut machen

Beachte, dass AstrBot empfiehlt, sich mit Remote-MCP-Servern zu verbinden. Aus diesem Grund werden wir anstelle der Einrichtung eines lokalen Bright Data Web MCP-Servers mit dem @brightdata/mcp-Paket den Remote-Web-MCP-Server integrieren.

Hinweis: Der Remote-Bright-Data-Web-MCP ist für unternehmensweite Deployments konzipiert. Er unterstützt unbegrenzte Skalierbarkeit und gleichzeitige Verbindungen, genau wie alle anderen Bright Data-Dienste.

Mache dich zunächst mit der Standard-Web-MCP-Verbindungs-URL vertraut:

https://mcp.brightdata.com/mcp?token=<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>&pro=1

Ersetze <YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY> durch deinen Bright Data API-Schlüssel. Der Parameter token authentifiziert deine Anfragen und verknüpft sie mit deinem Bright Data-Konto.

Der Parameter &pro=1 ist optional:

• Mit &pro=1: Zugang zum vollständigen Katalog mit 70+ Tools und erweiterten Funktionen. Es gelten die Standard-Nutzungsgebühren von Bright Data.
• Ohne &pro=1: Nur die im Rapid-Modus verfügbaren kostenlosen Tools (bis zu 5.000 Anfragen pro Monat).

Angenommen, du möchtest eine feinere Kontrolle über die bereitgestellten Tools. Wenn du beispielsweise nur den Zugang zu bestimmten Tools oder Tool-Gruppen konfigurieren möchtest, kannst du eine benutzerdefinierte Web-MCP-Verbindungs-URL aus dem Bright Data Dashboard generieren.

Melde dich bei deinem Bright Data-Konto an und navigiere zur Seite “AI Gateways > MCP”. Folge dem Einrichtungsassistenten, um deinen MCP-Server zu konfigurieren und eine benutzerdefinierte Verbindungs-URL zu generieren:

Kopiere die generierte “Streamable HTTP”-Verbindungs-URL oder erstelle eine nach dem oben gezeigten Format. Du verwendest diese URL im nächsten Schritt, um AstrBot mit dem Bright Data Web MCP zu verbinden. Prima!

Schritt #2: Die Bright Data Web MCP-Verbindung in AstrBot hinzufügen

AstrBot ermöglicht es dir, MCP-Verbindungen direkt über seine WebUI zu konfigurieren.

Um einen neuen MCP-Server hinzuzufügen, öffne das Dropdown-Menü “Erweiterungen” auf der linken Seite und wähle die Option “MCP-Server”. Klicke auf der Seite “MCP” auf die Schaltfläche “+” in der unteren rechten Ecke:

Gib deinem MCP-Server einen Namen (z. B. “Bright Data Web MCP”) und füge folgende Konfiguration ein:

{
  "transport": "streamable_http",
  "url": "<YOUR_WEB_MCP_CONNECTION_URL>"
}

Ersetze <YOUR_WEB_MCP_CONNECTION_URL> durch die zuvor abgerufene Bright Data Web MCP-Verbindungs-URL.

Drücke “Verbindung testen”, um zu überprüfen, ob der MCP-Server korrekt konfiguriert ist. Wenn die Verbindung erfolgreich ist, zeigt AstrBot eine Bestätigungsmeldung gefolgt von einer Liste der verfügbaren Tools an:

Im Pro-Modus (&pro=1) werden alle 70+ Bright Data Web MCP-Tools angezeigt.

Schließe die Integration ab, indem du auf “Speichern” klickst. Die AstrBot-Konfigurationsdatei ./data/mcp_server.json wird Folgendes enthalten:

{
  "mcpServers": {
    "Bright Data Web MCP": {
      "active": true,
      "transport": "streamable_http",
      "url": "<YOUR_WEB_MCP_CONNECTION_URL>"
    }
  }
}

Alternativ kannst du das gleiche Ergebnis durch manuelles Bearbeiten dieser Konfigurationsdatei erzielen.

Nach dem Speichern zeigt die Seite “MCP” den neuen Eintrag “Bright Data Web MCP” an, der standardmäßig aktiviert sein sollte:

Hervorragend! AstrBot ist nun mit dem Bright Data Web MCP verbunden und kann seine Web-Interaktions-Tools aufrufen.

Später in diesem Leitfaden wirst du ein AstrBot-Setup mit Web MCP zusammen mit den Bright Data Skills sehen.

AstrBot mit Bright Data-Wissen durch die offiziellen Skills erweitern

Im Folgenden wirst du durch den Prozess des Hinzufügens der Bright Data Skills zu AstrBot mithilfe des Vercel-skills-CLI-Tools geführt.

Hinweis: Wenn du skills nicht verwenden möchtest, kannst du die Skills direkt aus dem offiziellen Repository herunterladen. Navigiere zum Ordner skills/, erstelle ein ZIP-Archiv mit seinem Inhalt und lade es manuell über die Seite “Erweiterungen > Skills” in AstrBot hoch.

Voraussetzungen

Überprüfe vor diesem Abschnitt, ob du Folgendes hast:

• Eine UNIX-basierte Umgebung (Linux, macOS oder WSL).
• Node.js 22+ lokal installiert.
• Die Bright Data CLI lokal installiert und konfiguriert. Dies ist die Hauptvoraussetzung für die Nutzung der Bright Data Skills. Für eine schnelle Einrichtung lies die Anleitung “Bright Data CLI: Installation & Einrichtung“. Alternativ kannst du den dedizierten Blog-Beitrag für weitere Details konsultieren.
• Ein grundlegendes Verständnis davon, was die Bright Data Skills bieten. Für weitere Informationen lies den Bright Data Skills-Artikel in unserem Blog.

Etwas Vertrautheit mit dem Agent Skills Standard-skills-CLI-Tool wird ebenfalls empfohlen, ist aber nicht erforderlich.

Schritt #1: Die Bright Data Skills installieren

Um die Bright Data Skills mit dem skills-CLI-Tool zu AstrBot hinzuzufügen, führe folgenden Befehl aus:

npx skills add brightdata/skills -a astrbot

Dieser Befehl installiert das skills-npm-Paket und startet den Einrichtungsprozess. Dabei wird Folgendes durchgeführt:

1. Die Bright Data Skills werden aus dem Agent Skills Directory heruntergeladen.
2. Sie werden für die Verwendung entweder global oder innerhalb deines lokalen Projekts konfiguriert.

Du wirst dann aufgefordert, auszuwählen, welche Skills installiert werden sollen:

Um alle verfügbaren Skills zu installieren, verwende die Leertaste, um jeden auszuwählen, und drücke dann Enter, um fortzufahren.

Wähle anschließend den Installationsbereich. Da die Web-MCP-Integration lokal konfiguriert wurde, solltest du die Bright Data Skills ebenfalls lokal installieren. Wähle daher die Option “Projekt” und drücke Enter:

Drücke erneut Enter, um die Installation zu bestätigen. Nach Abschluss wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt:

Die Bright Data Skills sind nun im AstrBot-Verzeichnis ./data/skills verfügbar. Ausgezeichnet!

Schritt #2: Bestätigen, dass die Skills verfügbar sind

Kehre zur AstrBot WebUI zurück und öffne die Seite “Erweiterungen > Skills”:

Du wirst eine Liste mit allen soeben installierten Bright Data Skills sehen.

Hinweis: Wenn die Skills nicht erscheinen, versuche die Seite zu aktualisieren.

Falls du die Bright Data CLI noch nicht konfiguriert hast, führe optional den Onboarding-Skill aus. Schreibe in Telegram:

/agent-onboarding

Damit wird der dedizierte Bright Data Onboarding-Skill geladen, der dich durch den von den anderen Bright Data Skills benötigten Einrichtungsprozess führt. Um ihn auszuführen, musst du AstrBot außerdem die Berechtigung zur Ausführung von Shell-Befehlen erteilen.

Mission erfüllt! Im nächsten Kapitel erfährst du, wie du den Bright Data Web MCP und die Skills gemeinsam in AstrBot nutzt.

AstrBot + Bright Data Web MCP und Skills: Vollständiges Beispiel

Dein AstrBot-Agent verfügt nun über unternehmensreife Tools und Kenntnisse für die Interaktion mit dem Web. Dies ermöglicht es ihm, eine Vielzahl realer Anwendungsfälle zu bewältigen, die Live-Web-Daten, Browser-Automatisierung und strukturierte Datenextraktion erfordern.

Angenommen, du möchtest AstrBot als Shopping-Assistenten nutzen. Moderne E-Commerce-Websites sind oft durch fortschrittliche Anti-Bot-Technologien geschützt, was es KI-Agenten erschwert, mit ihnen zu interagieren. Weitere Informationen findest du in unserem Leitfaden zum E-Commerce-Scraping.

Durch die Integration von Bright Data kann AstrBot diese Einschränkungen überwinden und dabei das Web durchsuchen, mit Webseiten interagieren und die Informationen extrahieren, die zur Erfüllung deiner Anfragen benötigt werden.

Stell dir vor, du möchtest AstrBot über Telegram nutzen, um ein Produkt auf der Zara-Website zu finden. Sieh dir die Schritte unten an!

Schritt #1: Die Prompts starten

Beginne mit einem Prompt wie diesem:

Search Google for the Zara men's polo shirts sale page. Visit the page in a browser and return a full-page screenshot.

Du solltest eine Antwort ähnlich der folgenden erhalten:

Beachte, wie der Agent die Aufgabe abgeschlossen hat. Im Hintergrund hat er:

• Das Tool search_engine aufgerufen (unterstützt durch die SERP-API von Bright Data), um Google nach der Abfrage “Zara men’s polo shirts sale page” zu durchsuchen.
• Das zurückgegebene SERP in JSON geparst, um die korrekte Seite zu identifizieren.
• Die Seite in einer Cloud-Browser-Instanz mit dem Tool scraping_browser_navigate geöffnet (unterstützt durch den Scraping-Browser von Bright Data).
• Einen Vollseiten-Screenshot mit dem Tool scraping_browser_screenshot aufgenommen.
• Sowohl den Screenshot als auch die Seiten-URL zurückgegeben.

Wenn du die AstrBot WebUI öffnest und zu “Plattformen > Plattform-Logs” navigierst, kannst du jedes Web MCP-Tool und jeden Bright Data Skill inspizieren, den der Agent verwendet hat:

Angenommen, du öffnest den Screenshot, magst das dritte Produkt und möchtest, dass AstrBot alle Informationen dazu abruft. Du kannst einen Prompt wie diesen senden:

I like the third product, the Zip Polo Sweatshirt. Get the URL of its product page, then scrape it to extract the main product information. Return the results in a structured text message.

Die Antwort sollte ähnlich wie diese aussehen:

Im Hintergrund ruft AstrBot mehrere Bright Data-Tools auf, um die Produktseite zu identifizieren und ihre Informationen zu extrahieren. Je nach Workflow kann es die Daten mit scrape_as_markdown oder einem spezialisierten Tool wie web_data_zara_products abrufen (das auf der Zara Web Data API von Bright Data basiert).

Schritt #2: Die Ausgabe analysieren

Beachte, dass die zurückgegebenen Informationen aus der letzten Nachricht mit dem übereinstimmen, was auf der offiziellen Zara-Produktseite verfügbar ist:

Eine Produktseite kann mehrere manuelle Interaktionen erfordern, um alle ihre Informationen zu enthüllen (z. B. das Erweitern des Abschnitts “PRODUKTMASSE”). Trotzdem konnte AstrBot dank der spezialisierten Tools des Bright Data Web MCP die vollständigen Produktdetails zurückgeben.

Von dort aus kannst du das Gespräch natürlich fortsetzen. Du könntest AstrBot beispielsweise fragen, ob das Produkt es wert ist zu kaufen, es mit ähnlichen Alternativen vergleichen oder andere Produkte im gleichen Preisbereich empfehlen lassen.

Et voilà! Dieses einfache Beispiel zeigt, wie viel leistungsfähiger AstrBot durch die Integration mit Bright Data wird. Ohne den Web MCP und die Bright Data Skills wäre es nicht in der Lage, Workflows zuverlässig abzuschließen, die auf Live-Web-Suche, Website-Entdeckung, Datenextraktion und automatisierte Browser-Interaktionen angewiesen sind.

Fazit

In diesem Blog-Beitrag hast du gelernt, was AstrBot ist und was es zu bieten hat. Insbesondere hast du gesehen, wie seine Funktionalität durch die Integration von Bright Data über den Web MCP und die Bright Data Skills erweitert werden kann.

Mit Bright Data kann AstrBot Tools für Live-Web-Recherche, Web-Scraping und Quellen-Entdeckung nutzen. Dies ermöglicht es ihm, fundiertere Antworten auf Basis genauer, kontextueller und nachprüfbarer Informationen zu generieren. Es kann auch Cloud-Browser-Interaktions-Tools verwenden, sodass du komplexe Web-Workflows direkt an den Agenten delegieren kannst.

Für noch fortgeschrittenere Szenarien erkunde die gesamte Bandbreite der KI-fähigen Web-Datenlösungen im Bright Data-Ökosystem.

Registriere dich noch heute kostenlos bei Bright Data und beginne, unsere Web-Datenlösungen zu erkunden!