MCP vs. traditionelles Web Scraping: KI oder Code im Jahr 2025?

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie haben Wochen damit verbracht, Ihren Web Scraper zu perfektionieren. Die CSS-Selektoren sind fein abgestimmt, die Daten fließen reibungslos, und dann ändert Amazon sein Layout. Ihre sorgfältig verfeinerten Selektoren gehen über Nacht kaputt. Kommt Ihnen das bekannt vor?

Hier kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel, ein neuer Ansatz, der die Art und Weise, wie wir Webdaten extrahieren, zu verändern verspricht. Anstatt spröde CSS-Selektoren zu schreiben, geben Sie einer KI, die die schwere Arbeit übernimmt, einfach verständliche Anweisungen. Aber ist dieser KI-gesteuerte Ansatz wirklich besser als die kampferprobten traditionellen Methoden?

Lassen Sie uns in beide Ansätze eintauchen, einige echte Scraper erstellen und herausfinden, welche Methode im Jahr 2025 gewinnt.

Schneller Vergleich: Traditionelles vs. MCP-Scraping

Bevor wir uns mit den Details befassen, möchte ich Ihnen sagen, was diese Ansätze voneinander unterscheidet:

Aspekt	Traditionelles Scraping	MCP-gestütztes Scraping
Einrichtungszeit	Stunden bis Tage	Minuten bis Stunden
Wartung	Hoch – Brüche bei Layoutänderungen	Niedriger – KI passt sich an kleinere Änderungen an
Kosten	Niedriger pro Anfrage	Höher pro Anfrage
Kontrolle	Vollständige Kontrolle über die Logik	Verlässt sich auf AI-Interpretation
Lernkurve	Steil – erfordert Programmierkenntnisse	Sanftere – natürlichsprachliche Aufforderungen
Am besten für	Großvolumige, stabile Standorte	Schnelles Prototyping, wechselnde Standorte

Traditionelles Web-Scraping: Die Grundlage

Traditionelles Web Scraping wird seit Jahrzehnten zur Datenextraktion eingesetzt. Im Kern handelt es sich um einen unkomplizierten vierstufigen Prozess, bei dem Sie die vollständige Kontrolle darüber haben, wie die Daten extrahiert werden.

Der traditionelle Arbeitsablauf

HTTP-Anfragen senden: Beginnen Sie mit einem HTTP-Client, um Webseiten abzurufen. Die Python-Anforderungsbibliothek erfüllt die grundlegenden Anforderungen, aber wenn Sie mehr Leistung benötigen, sollten Sie dies in Betracht ziehen:
- httpx oder aiohttp für asynchrone Vorgänge
- requests-futures für parallele Anfragen
- In unserem Leitfaden zur Beschleunigung von Web Scraping finden Sie Tipps zur Optimierung.
Parsen Sie HTML: Wandeln Sie HTML-Rohdaten mit einem Parser in verwertbare Daten um. BeautifulSoup ist nach wie vor das Mittel der Wahl, das aus Geschwindigkeitsgründen oft auf lxml basiert. Diese Parser zeichnen sich durch die Extraktion statischer Inhalte aus.
Extrahieren Sie Ihre Daten: Zielen Sie auf bestimmte Elemente mit:
- CSS-Selektoren für die einfache Auswahl nach Klasse, ID oder Attributen
- XPath für komplexe Traversals und Textabgleiche
- Sie sind sich nicht sicher, was Sie verwenden sollen? Unser Leitfaden XPath vs. CSS-Selektoren schlüsselt es auf

4. Umgang mit dynamischen Inhalten: Für JavaScript-lastige Websites benötigen Sie eine Browser-Automatisierung:

Selenium: Der Veteran der Wahl mit breiter Sprachunterstützung
Dramatiker: Modern, schnell und zuverlässig
Puppeteer: Perfekt für Node.js-Workflows
Der Scraping-Browser von Bright Data: Integrierter Anti-Bot-Schutz und Proxy-Verwaltung

Beliebte traditionelle Schabestapel

Für statische Websites:

Python: Anfragen + Schöne Suppe
Node.js: axios + Cheerio
Gehen Sie: Colly

Für komplexes Crawling:

Python: Scrapy-Framework

Für JavaScript-lastige Websites:

Dramatiker + Dramatikerin Stealth
Puppeteer + puppeteer-extra-plugin-stealth
SeleniumBase

Modell-Kontext-Protokoll: AI-gestütztes Scraping

Das von Anthropic am 25. November 2024 veröffentlichte Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der es großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglicht, externe Tools so einfach wie den Aufruf einer Funktion aufzurufen – sozusagen als USB-C für KI-Anwendungen.

Anstatt HTTP-Anfragen oder CSS-Selektoren fest zu kodieren, beschreiben Sie einfach das Ergebnis – “Holen Sie sich den Produkttitel, den Preis und die Bewertung von dieser URL” – und der LLM wählt im Hintergrund das entsprechende Tool aus (z. B. scrape_product()).

Für Web-Scraping-Teams bedeutet dies, dass die spröde Parsing-Logik in robuste, prompte Workflows umgewandelt wird.

Wie MCP funktioniert

Alle Nachrichten werden über JSON-RPC 2.0 übertragen, wodurch jeder Aufruf sprachunabhängig und streamfreundlich ist.

Hosts – LLM-Anwendungen (z. B. Claude Desktop), die das Gespräch beginnen
Clients – in den Host eingebettete Protokollhandler
Server – Dienste, die ein oder mehrere Tools zur Verfügung stellen
Tools – benannte Funktionen, die strukturierte Ergebnisse wie JSON oder CSV zurückgeben

Die Magie liegt im Interaktionsfluss:

Beschreiben Sie die Aufgabe. “Holen Sie den Preisverlauf für diesen Nike-Schuh.”
Der LLM wählt ein Werkzeug aus. Er ordnet Ihre Anfrage scrape_product_history(url) zu.
Server führt aus. Headless Browsing, Proxy-Rotation und CAPTCHA-Auflösung – je nachdem, wie das Tool konfiguriert wurde.
Strukturierte Ausgabe. Der LLM empfängt sauberes JSON und gibt es zurück oder leitet es weiter.

💡 Denken Sie daran: MCP beherrscht jeden Tool-Aufruf, nicht nur die Web-Extraktion. Es kann SQL-Abfragen, Git-Operationen, Datei-E/A und mehr orchestrieren. Aber irgendjemand muss immer noch das Tool schreiben. Die KI kann keine Logik erfinden, die noch nicht implementiert wurde.

Schauen Sie sich genauer an, wie MCP die Arbeitsabläufe beim Web Scraping revolutioniert.

Offizielle MCP-SDKs

Die Model Context Protocol Organisation bietet SDKs für die wichtigsten Sprachen an:

TypeScript SDK – Primäre Implementierung
Python SDK – Voller Funktionsumfang für KI/ML-Workflows
Java SDK – Gepflegt mit Spring AI
C# SDK – Microsoft Partnerschaft (Vorschau)
Ruby SDK – Shopify Zusammenarbeit
Rust SDK – Leistungsstarke Implementierung
Kotlin SDK – JVM-basiert, ideal für Android

Kopf-an-Kopf: Aufbau eines Amazon Scrapers in beide Richtungen

Lassen Sie uns denselben Amazon-Produktscraper mit beiden Ansätzen erstellen. Dieser praktische Vergleich wird die tatsächlichen Unterschiede zwischen traditionellem und MCP-gestütztem Scraping aufzeigen.

Traditioneller Ansatz

Lassen Sie uns zunächst einen traditionellen Scraper mit Playwright und BeautifulSoup erstellen:

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from bs4 import BeautifulSoup

async def scrape_amazon_product(url):
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto(url)
        await page.wait_for_selector("#productTitle", timeout=10000)

        soup = BeautifulSoup(await page.content(), "html.parser")
        await browser.close()

        def extract(selector, default="N/A", attr=None, clean=lambda x: x.strip()):
            element = soup.select_one(selector)
            if not element:
                return default
            value = element.get(attr) if attr else element.text
            return clean(value) if value else default

        return {
            "title": extract("#productTitle"),
            "current_price": extract(".a-price-whole"),
            "original_price": extract(".a-price.a-text-price span"),
            "rating": extract("#acrPopover", attr="title"),
            "reviews": extract("#acrCustomerReviewText"),
            "availability": extract(
                "#availability span", clean=lambda x: x.strip().split("n")[0].strip()
            ),
        }

async def main():
    product = await scrape_amazon_product("https://www.amazon.in/dp/B0BTDDVB67")

    print("nProduct Information:")
    print("-------------------")
    print("n".join(f"{k.replace('_', ' ').title()}: {v}" for k, v in product.items()))

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Die Herausforderung: Diese CSS-Selektoren(#productTitle, .a-price-whole) sind fest kodiert. In dem Moment, in dem Amazon sein HTML ändert, bricht Ihr Scraper zusammen. Sie werden mehr Zeit damit verbringen, defekte Selektoren zu reparieren, als Daten zu analysieren.

Müssen Sie den Anti-Bot-Schutz von Amazon umgehen? Lesen Sie unsere vollständige Anleitung zur Umgehung von Amazon CAPTCHA.

MCP-Ansatz

Nun wollen wir denselben Scraper mit MCP bauen.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from playwright.async_api import async_playwright
from markdownify import markdownify as md
from bs4 import BeautifulSoup

# Initialize FastMCP instance
mcp = FastMCP("Amazon Scraper")

@mcp.tool()
async def scrape_product(url: str) -> str:
    """
    Fetch an Amazon product page, extract the main product section,
    and return it as Markdown.
    """
    browser = None
    try:
        async with async_playwright() as playwright:
            # Launch headless browser
            browser = await playwright.chromium.launch(headless=True)
            page = await browser.new_page()

            # Navigate and wait for the product title
            await page.goto(url, timeout=90000)
            await page.wait_for_selector("span#productTitle", timeout=30000)

            # Extract HTML and parse
            html_content = await page.content()
            soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
            product_section = soup.find("div", id="dp") or soup.body

            return md(str(product_section)).strip()

    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"
    finally:
        if browser is not None:
            await browser.close()

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

Der Unterschied: Merken Sie, was fehlt? Keine spezifischen Selektoren für Preis, Bewertung oder Verfügbarkeit. Der MCP-Server stellt lediglich den Inhalt bereit, und die KI findet auf der Grundlage Ihrer natürlichsprachlichen Anfrage heraus, was zu extrahieren ist.

Einrichten von MCP mit Cursor

Möchten Sie dies selbst ausprobieren? Hier erfahren Sie, wie Sie Ihren MCP-Server mit Cursor integrieren können:

Schritt 1: Öffnen Sie Cursor und navigieren Sie zu Einstellungen → Cursor-Einstellungen

Schritt 2: Wählen Sie MCP in der Seitenleiste

Schritt 3: Klicken Sie auf + Neuen globalen MCP-Server hinzufügen

Schritt 4: Fügen Sie Ihre Serverkonfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "amazon_product_scraper": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": ["/path/to/amazon_scraper_mcp.py"]
    }
  }
}

Schritt 5: Speichern Sie und überprüfen Sie, ob die Verbindung grün ist.

Schritt 6: Jetzt können Sie im Cursor-Chat natürliche Sprache verwenden:

Extract the product title, current price, original price, star rating, review count, three key features, and availability from https://www.amazon.in/dp/B0BTDDVB67 and return as JSON

Schritt 7: Klicken Sie auf das Werkzeug Ausführen ⏎.

Die KI übernimmt die gesamte Extraktionslogik – keine Selektoren erforderlich!

👉 Erfahren Sie, wie Sie den MCP-Server von Bright Data integrieren können, um auf KI-fähige Echtzeit-Webdaten zuzugreifen.

Wann ist welcher Ansatz zu wählen?

Nach dem Bau beider Scraper werden die Kompromisse deutlich.

Entscheiden Sie sich für traditionelles Scraping, wenn Sie eine End-to-End-Kontrolle über jede Anfrage, jeden Selektor und jeden Proxy benötigen.

Großvolumige, wiederholbare Aufträge
Gut definierte Standorte, die sich selten ändern
Pipelines, bei denen jede Millisekunde und jede Abhängigkeit zählt

💡 Tipp: Für traditionelles Schaben:

Entdecken Sie die Proxy-Services von Bright Data für IP-Rotation und geografische Einschränkungen
Testen Sie die Web Scraper APIs für die vorgefertigte Extraktion von über 120 beliebten Domains
Durchsuchen Sie den Dataset Marketplace nach gebrauchsfertigen Daten

Andererseits sollten Sie MCP-gesteuerte Workflows einsetzen, wenn Ihr Produkt bereits LLM-zentriert ist oder Sie möchten, dass Agenten bei Bedarf Live-Daten abrufen.

Schnelle Prototypen, bei denen das Schreiben von Selektoren Sie verlangsamt
Websites, die sich häufig ändern oder zwischen verschiedenen Domänen variieren
Technisch weniger versierte Teammitglieder können die Datenerfassung durch Eingabeaufforderungen auslösen
Komplexe Abläufe (z. B. Suchen → Paginieren → Extrahieren), die von LLM-Reasoning profitieren
Konversationsanwendungen, die zusätzliche Latenzzeiten oder Tool-Call-Kosten tolerieren können

💡 Tipp: Für die MCP-Integration:

Sehen Sie sich die MCP-Server der Gemeinschaft an
Experimentieren Sie mit den offiziellen MCP-Referenzimplementierungen
Testen Sie die MCP-Integration von Bright Data für unternehmensgerechte Zuverlässigkeit.

Der MCP-Server von Bright Data verbirgt Web Unlocker, Crawl API, Browser API oder SERP API hinter einem einzigen JSON-RPC-Endpunkt. Ihr Agent ruft einfach verfügbare Tools wie search_engine auf, und der Server kümmert sich automatisch um Stealth Browsing, CAPTCHA-Auflösung und Proxy-Rotation.

Die Zukunft ist hybrid

Keiner der beiden Ansätze ist ein Allheilmittel, daher kombinieren kluge Teams beide.

Verwenden Sie MCP für die Suche. Rufen Sie prompt gesteuerte Scraper auf, um neue Datenquellen in Minutenschnelle zu validieren.
Optimieren Sie mit herkömmlichem Code. Sobald das Ziel und das Schema stabil sind, wechseln Sie zu manuell abgestimmten Selektoren, um Geschwindigkeit und Kosteneffizienz zu erreichen.
Stellen Sie ausgereifte Scraper als MCP-Tools zur Verfügung. Verpacken Sie Ihre vorhandenen Python- oder Node.js-Crawler in einen leichtgewichtigen MCP-Server, damit Agenten sie mit einem einzigen Funktionsaufruf aufrufen können.

Moderne Plattformen folgen bereits diesem Modell. Mit dem MCP-Server von Bright Data können Sie beispielsweise KI-gestützte Exploration mit einer produktionsgerechten Scraping-Infrastruktur kombinieren.

Schlussfolgerung

Traditionelles Web-Scraping wird nicht verschwinden – es ist immer noch die Grundlage für die meisten groß angelegten Datenoperationen. MCP hingegen bietet eine neue Ebene der Flexibilität und LLM-fähige Intelligenz.

Die Zukunft ist hybrid – man kann beides nutzen und je nach Aufgabenstellung wechseln.

Wenn Sie eine skalierbare, konforme Infrastruktur für die KI-gesteuerte Extraktion benötigen, sehen Sie sich die KI-fähige Webdateninfrastruktur von Bright Data an – von Proxies für Privatanwender bis hin zu vorgefertigten APIs und einem vollständig verwalteten MCP-Server.

Erstellen Sie bereits Agenten-Workflows? Lesen Sie den Leitfaden zur Integration von Google ADK mit Bright Data MCP.

Traditionelles Web Scraping vs. Model Context Protocol (MCP): Der Leitfaden für Entwickler