Bright Data Skills nutzen, um KI-Coding-Agenten mit Web-Datenzugang zu erweitern

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Was Bright Data Skills sind.
• Warum sie nützlich sind und wie sie KI-Coding-Agenten und -Assistenten unterstützen.
• Welche spezifischen Skills für Web-Suche, Web-Scraping und mehr angeboten werden.
• Wie Sie diese in Ihrem KI-Agenten-Setup über skills, die Bright Data CLI oder manuell installieren.
• Wie Sie mit praktischen Prompt-Beispielen das Beste aus ihnen herausholen.

Legen wir los!

Was sind Bright Data Skills?

Die Bright Data Skills ermöglichen es Ihrem KI-Coding-Agenten, Kenntnisse über Bright Datas Produkte und Dienste zu erlangen.

Diese Skills folgen der Agent Skills Standard-Spezifikation von Anthropic und werden von über 40 KI-Coding-Lösungen unterstützt. Im Wesentlichen sind Skills strukturierte Ordner mit Anweisungen, Skripten und Ressourcen, die Agenten entdecken und nutzen können, um Aufgaben präziser und effizienter auszuführen.

Wie im offiziellen GitHub-Repository gezeigt, haben die Bright Data Skills diese Ordnerstruktur:

skills/
├── scrape/
│   ├── SKILL.md              # Instructions + metadata loaded by the agent
│   └── scripts/
│       └── search.sh         # Executable script that the agent can run
│
├── # other skills... 
│
├── bright-data-mcp/
│   ├── SKILL.md
│   └── references/           # MCP tool reference docs
└── bright-data-best-practices/
    ├── SKILL.md              # API selection guide + auth patterns + code examples
    └── references/
        ├── web-unlocker.md   # Full Web Unlocker API reference
        ├── serp-api.md       # Full SERP API reference
        ├── scrapers.md       # Full Web Scraping APIs reference
        └── browser-api.md    # Browser API reference

Wie Sie sehen, statten Skills Ihren Agenten mit Best Practices, Parameter-Kenntnissen und ausführbaren Shell-Skripten aus, um eine Verbindung zu Bright Datas Lösungen herzustellen.

Auf hoher Ebene ermöglichen die Bright Data Skills Ihrem Coding-Agenten den Zugriff auf Web-Daten via Web-Scraping, das Abrufen von Daten-Feeds aus bekannten Domains, die Durchführung von Suchen, die Interaktion mit Webseiten und vieles mehr.

Der Bedarf an Web-Zugang in Coding-Agenten

Egal wie leistungsfähig das LLM hinter Ihrem KI-Coding-Agenten ist, es hat eine grundlegende Einschränkung, die alle Sprachmodelle teilen: veraltetes Wissen. Ein LLM kann nur Antworten auf Basis der Trainingsdaten generieren, die einen festen Zeitpunkt repräsentieren.

Angesichts der schnellen Entwicklung der Tech-Landschaft wird dies zu einem erheblichen Problem. Es ist üblich, dass LLMs veraltete Coding-Praktiken vorschlagen, auf veraltete Methoden zurückgreifen oder neu veröffentlichte Features ganz übersehen.

Um diese Einschränkung zu überwinden, erweitern Sie Ihren KI-Coding-Agenten mit Echtzeit-Web-Zugang. Genau das bieten Bright Data Skills. Nach der Integration kann Ihr Agent:

• Die richtige API für Suche, Web-Scraping oder strukturierte Datenextraktion identifizieren.
• Anfragen bei der Verbindung zu Bright Data APIs korrekt authentifizieren und strukturieren.
• Paginierung, Fehler und Grenzfälle effektiv handhaben.
• Echte Shell-Skripte ausführen, um Aktionen wie Web-Suche und Web-Scraping durchzuführen.

Dank dieser Fähigkeiten kann der Agent eigenständig:

• Aktuelle Informationen aus den richtigen Online-Quellen wie Dokumentationsseiten, Stack Overflow und Foren abrufen.
• Echte Web-Daten abrufen, um Ihre Skripte anzureichern (z.B. beim Befüllen von Datenbanken oder beim Mocken von Antworten).
• Relevante Links für weiteres Lesen oder zur Unterstützung Ihrer README.md-Dateien vorschlagen.
• Viele weitere reale Anwendungsfälle abdecken.

Was Bright Data besonders macht, ist, dass seine Produkte auf einer robusten Netzwerkinfrastruktur mit über 400 Residential-Proxy-IPs aufgebaut sind. Dies ermöglicht unbegrenzte Skalierbarkeit bei einer Betriebszeit von 99,99% und einer Erfolgsrate von 99,95%.

Beachten Sie, dass Bright Data Skills Teil des offenen Agent Skills-Ökosystems sind und von über 40 KI-Coding-Assistenten unterstützt werden.

Bright Data Skills: Vollständige Liste

Erkunden Sie alle Bright Data Skills in der folgenden Tabelle:

Skill	Beschreibung	Bright Data Produkt
search	Google durchsuchen und strukturierte JSON-Ergebnisse mit Titeln, Links und Beschreibungen erhalten. Unterstützt Paginierung über die Bright Data SERP-API.	SERP-API
scrape	Beliebige Webseiten als sauberes Markdown scrapen mit automatischer Bot-Erkennung, CAPTCHA-Lösung und JavaScript-Rendering über die Web Unlocker API.	Web Unlocker API
data-feeds	Strukturierte Daten von über 40 Websites wie Amazon, LinkedIn, Instagram, TikTok, YouTube, eBay und Walmart mit automatischem Polling extrahieren.	Web Scraping APIs
bright-data-mcp	Die über 60 Bright Data MCP-Tools für Suche, Web-Scraping, strukturierte Extraktion und Browser-Automatisierung orchestrieren.	Web MCP
scraper-builder	Agenten beim Aufbau produktionsreifer Scraper anleiten, einschließlich Site-Analyse, API-Auswahl, Selektor-Extraktion, Paginierung und vollständiger Implementierung.	Web Scraper API/Python SDK
bright-data-best-practices	Integrierte Referenz für Web Unlocker, SERP-API, Scraper-API und Browser-API. Claude konsultiert diese automatisch bei der Generierung von Bright Data-Code.	,
python-sdk-best-practices	Leitfaden für das brightdata-sdk Python-Paket, einschließlich async/sync-Clients, Scraper, SERP, Datensätze, Browser-API, Fehlerbehandlung und gängige Coding-Muster.	Python SDK
brightdata-cli	Anweisungen zur Verwendung der Bright Data CLI zum Scrapen, Suchen, Extrahieren von Daten, Verwalten von Proxys und Überwachen der Kontonutzung direkt vom Terminal aus.	Bright Data CLI
competitive-intel	Bietet Echtzeit-Wettbewerbsanalyse mit Wettbewerber-Snapshots, Preisvergleichen, Bewertungsanalyse, Einstellungssignalen, Content-, SEO-Einblicken und Markt-Mapping.	Bright Data CLI
design-mirror	Repliziert Design-System-Muster, Tokens und Komponenten, um konsistente, hochwertige Benutzeroberflächen zu erstellen.	Web Unlocker API
brd-browser-debug	Bright Data Scraping-Browser-Sitzungen debuggen mit Fehleranalyse, sitzungsbezogener Bandbreitenverfolgung, CAPTCHA-Berichten und Mustererkennung über die Browser Sessions API.	Browser-API

Wichtig: Um mehr über jeden Skill zu erfahren, besuchen Sie das offizielle Repository. Unterstützen Sie das Projekt und bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie einen Stern hinterlassen!

So fügen Sie Bright Data Skills zu Coding-Agenten und -Assistenten hinzu

Jeder Coding-Agent kann Skills unterschiedlich laden, aber es gibt Möglichkeiten, den Installationsprozess zu vereinfachen. Die drei Hauptansätze zum Hinzufügen der Bright Data Skills sind:

1. Über das Vercel skills-Tool (empfohlen): skills ist eine von Vercel entwickelte CLI zur Installation und Verwaltung von Skills. Sie bietet eine geführte Einrichtung und unterstützt über 40 KI-Agenten-Frameworks.
2. Über die Bright Data CLI: Enthält dedizierte Befehle zur Vereinfachung der Skill-Installation und -Konfiguration in unterstützten KI-Coding-Tools.
3. Über manuelle Konfiguration: Kopieren Sie die Bright Data Skill-Ordner in das erforderliche Verzeichnis Ihres KI-Coding-Agenten.

Die ersten beiden Ansätze sind geführt und automatisiert, was sie einfacher zu verwenden macht, bieten aber weniger Kontrolle. Der manuelle Ansatz erfordert mehr Aufwand, gibt Ihnen aber volle Kontrolle über das Setup.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie jede Methode in Claude Code verwenden! (Hinweis: Die gleichen Anweisungen funktionieren auch für alle anderen KI-Coding-Agenten, die Skills unterstützen.)

Gemeinsame Voraussetzungen

Unabhängig vom gewählten Ansatz zum Hinzufügen von Bright Data Skills zu Ihrem KI-Coding-Agenten gibt es einige gemeinsame Schritte. Gehen wir sie durch!

Anforderungen

Damit Bright Data Skills in Ihrem gewählten KI-Agenten funktionieren, benötigen Sie:

• Ein Unix-basiertes Betriebssystem, das .sh-Skripte ausführen kann (Linux, macOS oder WSL).
• Ein Bright Data-Konto mit den erforderlichen Zonen und einem eingerichteten API-Schlüssel. (Sie werden im nächsten Schritt durch die Einrichtung geführt.)
• Zugang zu einem der über 40 KI-Agenten, die Agent Skills unterstützen.
• Das jq-Paket lokal installiert.

Um jq (ein Tool zur JSON-Verarbeitung, ähnlich wie sed) auf Debian-basierten Systemen zu installieren, führen Sie aus:

sudo apt-get install curl jq

Oder entsprechend auf macOS:

brew install curl jq

Ihr Bright Data-Konto einrichten

Die von Bright Data Skills verwendeten Shell-Skripte erfordern diese zwei Umgebungsvariablen:

• BRIGHTDATA_API_KEY: Wird zur Authentifizierung von HTTP-Anfragen an die Bright Data API-Infrastruktur verwendet.
• BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE: Wird verwendet, um eine Verbindung zu Ihrer Bright Data Web Unlocker API-Zone herzustellen, die Web-Scraping-Funktionen ermöglicht (sowie Web-Suche, da sie auch als SERP-API fungieren kann).

Kurz gesagt, für den Einstieg benötigen Sie ein Bright Data-Konto, eine Web Unlocker API-Zone und einen API-Schlüssel. Dieser Abschnitt führt Sie durch die Einrichtung aller drei.

Für eine schnelle Einrichtung beachten Sie den “Create Your First Unlocker API“-Leitfaden aus der Dokumentation. Alternativ folgen Sie den nachstehenden Anweisungen.

Falls Sie noch kein Bright Data-Konto haben, erstellen Sie eines. Andernfalls melden Sie sich einfach an. Öffnen Sie das Control Panel, navigieren Sie zur Seite “Proxies & Scraping” und prüfen Sie die Tabelle “My Zones”:

Wenn bereits eine Web Unlocker API-Zone (zum Beispiel web_unlocker) vorhanden ist, können Sie mit der API-Schlüssel-Erstellung fortfahren.

Falls keine vorhanden ist, erstellen Sie eine. Scrollen Sie zum Abschnitt “Unblocker API” und klicken Sie auf die Schaltfläche “Create zone”:

Wählen Sie einen aussagekräftigen Namen für Ihre Zone und schließen Sie den Assistenten ab, bis die Zone aktiv wird.

Abschließend generieren Sie Ihren Bright Data API-Schlüssel gemäß dem offiziellen Leitfaden.

Sobald Sie sowohl den Zonennamen als auch den API-Schlüssel haben, definieren Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen in Ihrem Unix-basierten System:

export BRIGHTDATA_API_KEY="<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>"
export BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE="<YOUR_BRIGHT_DATA_WEB_UNLOCKER_API_ZONE_NAME>"

Ersetzen Sie die Platzhalter durch die soeben abgerufenen oder konfigurierten Werte, und Sie sind startklar!

Ansatz #1: Über das Vercel skills-Tool

Der empfohlene Ansatz zum Hinzufügen von Bright Data Skills zu Ihren KI-Coding-Agenten (unter den über 40 unterstützten) ist über das Vercel skills-Paket. Erfahren Sie, wie Sie es nutzen!

Voraussetzungen

Um diesem Abschnitt zu folgen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

• Node.js lokal installiert.

Schritt #1: Die Skills installieren

Wechseln Sie in das Verzeichnis Ihres Projekts. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Assistenten zum Hinzufügen der Bright Data Skills zu Ihrem lokalen KI-Coding-Agenten zu starten:

npx skills add brightdata/skills

Damit wird das skills-npm-Paket ausgeführt, bei Bedarf installiert, und die angegebenen Skills aus dem Agent Skills Directory abgerufen.

Hinweis: brightdata/skills ist der Name der Bright Data Skills im Agent Skills Directory.

Sie werden aufgefordert, die spezifischen Skills auszuwählen, die Sie installieren möchten:

Drücken Sie die Leertaste, um alle Skills einzeln umzuschalten, und drücken Sie dann Enter:

Als nächstes werden Sie aufgefordert, die KI-Agenten auszuwählen, in denen Sie die Skills installieren möchten:

Standardmäßig sind Agenten wie Amp, Antigravity, Cline, Codex und andere ausgewählt. Da Sie auf Claude Code installieren möchten, aktivieren Sie es mit der Leertaste und drücken Sie Enter.

Hinweis: Beachten Sie, dass Sie die Skills direkt in Claude Code installieren können mit:

npx skills list -a claude-code

skills fragt, ob die Skills lokal in Ihrem Projekt oder global installiert werden sollen:

Wählen Sie die Option, die zu Ihrem Anwendungsfall passt.

Für die Installationsmethode wird der Symlink-Ansatz empfohlen:

Diese Option fügt die Skills einem allgemeinen Ordner hinzu und verknüpft sie mit Ihren Projekten, wobei der ursprüngliche Ordner als einzige Quelle der Wahrheit erhalten bleibt.

Abschließend sehen Sie die Abschnitte “Installation Summary” und “Security Risk Assessment”. Überprüfen Sie diese und geben Sie “Yes” ein, um fortzufahren. Sie sollten dann folgende Bestätigung erhalten:

Herzlichen Glückwunsch! Die Bright Data Skills wurden nun zu den ausgewählten KI-Coding-Agenten und -Assistenten hinzugefügt.

Schritt #2: Die Skill-Installation überprüfen

Um zu überprüfen, ob die Skills erfolgreich zu Ihrem lokalen Claude Code-Setup hinzugefügt wurden, führen Sie aus:

npx skills list -a claude-code

Sie sollten eine Liste wie diese sehen:

Beachten Sie, dass diese alle zuvor ausgewählten Bright Data Skills enthält.

Alternativ öffnen Sie Claude Code und geben Sie den Befehl ein:

/skills

Das Ergebnis zeigt erneut die Liste der zuvor ausgewählten Bright Data Skills:

Ausgezeichnet! Die Bright Data Skills sind jetzt in Claude Code (oder Ihrem bevorzugten KI-Coding-Agenten) verfügbar.

Nächste Schritte: Die Skills aktualisieren

Die Bright Data Skills werden voraussichtlich in Zukunft Updates erhalten. Um nach Updates zu suchen, führen Sie aus:

npx skills check

Falls Updates verfügbar sind (d.h. das Bright Data Skills-Repository hat sich seit dem letzten Klonen via npx skills add brightdata/skills geändert), rufen Sie die Updates ab mit:

npx skills update

Gut! Ihre Bright Data Skills sind nun auf dem neuesten Stand.

Ansatz #2: Über die Bright Data CLI

Die Bright Data CLI ist ein All-in-One-Terminal-Tool, das optimierten Zugang zur gesamten Bright Data-Oberfläche bietet. Unter den vielen Befehlen ist auch einer für die Skill-Installation enthalten. Erfahren Sie, wie Sie ihn verwenden!

Voraussetzungen

Bevor Sie fortfahren, stellen Sie sicher, dass Sie die folgende Anforderung erfüllen:

• Bright Data CLI lokal installiert und mit Ihrem Konto verbunden.

Die Skills installieren

Um Skills interaktiv über die Bright Data CLI auszuwählen und zu installieren, führen Sie aus:

brightdata skill add

Damit wird ein interaktiver Picker gestartet, in dem Sie auswählen können, welche Skills installiert werden sollen:

Wählen Sie alle Skills aus, indem Sie sie mit der Leertaste aktivieren:

Wählen Sie als nächstes die KI-Agenten aus, in denen Sie die Skills installieren möchten. Wählen Sie in diesem Fall Claude Code:

Die aktivierten Skills werden dann nacheinander abgerufen und im ausgewählten Coding-Agenten installiert:

Fantastisch! Ihr lokales Claude Code-Setup enthält jetzt die Bright Data Skills.

Ansatz #3: Über manuelle Konfiguration

Skills sind einfach Ordner. Für die Konfiguration können Sie diese manuell in das erforderliche Verzeichnis Ihres KI-Coding-Agenten kopieren.

Klonen Sie zunächst das GitHub-Repository für die Bright Data Skills:

git clone https://github.com/brightdata/skills

Der Ordner skills/ enthält dann:

skills/
├── .claude-plugin/
├── skills/
│   ├── bright-data-best-practices/
│   ├── bright-data-mcp/
│   ├── brightdata-cli/
│   ├── data-feeds/
│   ├── design-mirror/
│   ├── python-sdk-best-practices/
│   ├── scrape/
│   ├── scraper-builder/
│   └── search/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

Kopieren Sie als nächstes die Skill-Ordner (wie bright-data-best-practices/, bright-data-mcp/ usw.) aus skills/skills/ in das erforderliche Verzeichnis für Ihre KI-Agenten-Konfiguration.

Um sie beispielsweise in ein Claude Code-Projekt zu kopieren, führen Sie aus:

cp -r skills/skills/* <PATH_TO_YOUR_PROJECT>/.claude/skills/

Wenn Sie einen anderen KI-Coding-Agenten verwenden, lesen Sie dessen offizielle Dokumentation, um den richtigen Ordner für die Bright Data Skills zu finden. Aufgabe erledigt!

Bright Data Skills in Aktion

Es ist Zeit, die Fähigkeiten zu beobachten, die Ihr KI-Coding-Agent durch die Integration der Bright Data Skills erhält. Von den vielen unterstützten Anwendungsfällen konzentrieren wir uns auf die wichtigsten und präsentieren echte Prompts, die Sie in Ihren Projekten verwenden könnten.

Web-Suche

Der KI-Agent kann jetzt in Echtzeit im Web suchen und strukturierte Ergebnisse dank der search-Skills abrufen.

Beispiel-Prompts:

• 'Finde die neuesten Python-Tutorials zur Datenvisualisierung mit Matplotlib und nutze sie, um die Diagramme im data-analysis.ipynb-Notebook zu verbessern'.
• 'Suche nach aktuellen Artikeln zu Best Practices für API-Authentifizierung in Python und fasse die wichtigsten Schritte für die aktuelle Authentifizierungsschicht zusammen'.
• 'Finde die neuesten JavaScript-Frameworks zum Erstellen interaktiver Dashboards und liefere Beispiel-Code-Snippets, die in das Projekt integriert werden können'.

Web-Scraping

Ihr Coding-Assistent kann jetzt beliebige Webseiten scrapen und sauberen Markdown-Inhalt über den scrape-Skill erhalten.

Beispiel-Prompts:

• 'Scrape die Produktlisten von dieser E-Commerce-Seite "https://www.gucci.com/us/en/ca/women/handbags-c-women-handbags" und generiere eine SQL-Abfrage, um die Tabelle "products" mit den extrahierten Daten zu befüllen'.
• 'Scrape aktuelle Beiträge von dieser offiziellen Python-Forum-Seite "https://python-forum.io/forum-44.html" und fasse die wichtigsten Diskussionen zusammen'.

Web-Daten-Feeds

Der KI-Agent kann strukturierte JSON-Daten von über 40 Domains über den data-feeds-Skill abrufen. Dies ist ideal zum Befüllen von Datenbanken, Definieren von Mock-Antworten oder zur Unterstützung von Datenanalyse-Pipelines.

Beispiel-Prompts:

• 'Rufe Daten von dieser Amazon-Produktseite "https://www.amazon.com/Apple-Bluetooth-Headphones-Personalized-Effortless/dp/B0DGHMNQ5Z/" ab und nutze sie, um die Antwort des Endpunkts /api/v1/products/B0DGHMNQ5Z zu mocken'.
• 'Rufe Video-Statistiken und Kommentare von diesem YouTube-Video "<YOUTUBE_VIDEO_URL>" ab und nutze sie zur Berechnung von Engagement-Metriken und Sentiment-Analyse'.

Design Mirror

Der KI-Agent kann Design-System-Muster, Tokens und UI-Komponenten aus Quellmaterial replizieren, um eine konsistente UI-Qualität durch den design-mirror-Skill zu gewährleisten.

Beispiel-Prompts:

• 'Spiegele die Farbpalette, Typografie und Button-Stile von dieser Website "<WEBSITE_URL>" in eine wiederverwendbare CSS/React-Komponentenbibliothek'.
• 'Extrahiere Design-Tokens aus dem angegebenen Figma-Projekt "<PUBLIC_FIGMA_PROJECT_URL>" und generiere eine JSON-Konfiguration zur Wiederverwendung in meiner Web-App'.

Web-Scraper-Erstellung

Der KI-Agent kann produktionsreife Scraper über den scraper-builder-Skill generieren.

Beispiel-Prompts:

• 'Erstelle einen Scraper für diese E-Commerce-Site "<WEBSITE_URL>", der Produktnamen, Preise und Lagerverfügbarkeit aller Produkte extrahiert'.
• 'Generiere ein Skript, um alle Artikel von diesem Blog "<BLOG_URL>" zu scrapen und Titel, Autor, Inhalt und Datum zu extrahieren'.

Erweiterter Anwendungsfall

Der KI-Agent kann mehrere Skills kombinieren (z.B. search + scrape), um komplexe, mehrstufige Prompts zu bearbeiten.

Beispiel-Prompts:

• 'Suche nach aktuellen Artikeln zur KI-Modellsicherheit, scrape ihre Zusammenfassungen und schlage Best Practices zur Verbesserung des aktuellen Projekts vor'.
• 'Sammle Produktlisten von Amazon und eBay, führe die Daten zusammen und hebe Preisunterschiede für die Wettbewerbsanalyse hervor'.
• 'Finde trending Python-Pakete auf GitHub, rufe ihre README-Dateien ab und fasse die Verwendungsmuster zusammen'.

Fazit

In diesem Blog-Beitrag haben Sie erfahren, was die Bright Data Skills bieten, warum sie wichtig sind und wie Sie sie installieren. Dank der hier gezeigten Informationen wissen Sie nun, wie Sie Ihre KI-Coding-Agenten und -Assistenten mit Tools für enterprise-tauglichen Web-Datenzugang erweitern können. Diese helfen ihnen, die Einschränkungen statischen LLM-Wissens zu überwinden.

Die Bright Data Skills ermöglichen es Ihnen, Ihre Agenten mit dem gesamten Angebot an Bright Data-Produkten und -Diensten für KI-gestützte Anwendungsfälle zu verbinden. Hinterlassen Sie einen Stern im offiziellen Repository, um Benachrichtigungen bei neuen Updates zu erhalten!

Erstellen Sie noch heute kostenlos ein Bright Data-Konto und starten Sie die Integration mit unseren KI-fähigen Web-Datenzugang-Lösungen!

FAQ

Welche Coding-Agenten und -Assistenten werden von Bright Data Skills unterstützt?

Bright Data Skills können mit jeder KI-Agenten-Technologie verwendet werden, die den Agent Skills-Standard von Anthropic unterstützt. Dazu gehören Amp, Kimi Code CLI, Replit, Universal, Antigravity, Augment, IBM Bob, Claude Code, OpenClaw, Cline, Warp, CodeBuddy, Codex, Command Code, Continue, Cortex Code, Crush, Cursor, Deep Agents, Droid, Firebender, Gemini CLI, GitHub Copilot, Goose, Junie, iFlow CLI, Kilo Code, Kiro CLI, Kode, MCPJam, Mistral Vibe, Mux, OpenCode, OpenHands, Pi, Qoder, Qwen Code, Roo Code, Trae, Trae CN, Windsurf, Zencoder, Neovate, Pochi und AdaL.

Kann ich Skills mit MCP im selben Agenten kombinieren?

Natürlich! Ein KI-Agent kann sich mit dem Bright Data Web MCP-Server verbinden und gleichzeitig mit Bright Data Skills erweitert werden. Erfahren Sie wie Sie dieses Setup in Claude Desktop konfigurieren, um beide Funktionen gemeinsam zu nutzen. Beachten Sie, dass Bright Data Skills einen spezifischen bright-data-mcp-Skill zur Orchestrierung von Web MCP-Tools für bessere Ergebnisse enthalten.

Ist es möglich, Bright Data Skills außerhalb von KI-Coding-Agenten zu verwenden?

Ja! Einige Skills (wie scrape, search und data-feeds) werden mit dedizierten Shell-Skripten geliefert, die Sie direkt aufrufen können. Klonen Sie das GitHub-Repository, navigieren Sie in den geklonten Ordner (cd skills/) und stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind. Testen Sie dann die Skripte in Ihrem Terminal.

Sie können den search-Skill beispielsweise direkt ausführen mit:

bash skills/search/scripts/search.sh "best chatgpt scrapers"

Das Ergebnis sind strukturierte SERP-Daten, die über die SERP-API von Google gescrapt wurden:

Weitere Beispiele finden Sie in der offiziellen Dokumentation.