--- title: "Erstellen Sie einen KI-Web-Scraping-Agenten mit Nanobot und Bright Data" slug: nanobot-with-web-mcp date: 2026-03-11T11:42:40+00:00 modified: 2026-03-11T11:42:42+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/ai/nanobot-with-web-mcp type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.de/blog "Blog") / [AI](https://brightdata.de/blog/ai) [AI](https://brightdata.de/blog/ai) # Erstellen Sie einen KI-Web-Scraping-Agenten mit Nanobot und Bright Data Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie Nanobot mit dem Bright Data MCP Server koppeln können, um Ihrem KI-Agenten in etwa 15 Minuten Live-Webzugriff zu ermöglichen. 13 min lesen [ ![Satyam Tripathi](https://media.brightdata.de/2024/09/Satyam-Tripathi-50x50.png) ](https://brightdata.com/blog/authors/satyam-tripathi) [Satyam Tripathi Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/satyam-tripathi) ![Nanobot with Bright Data blog image](https://media.brightdata.de/2026/03/Nanobot-with-Bright-Data-blog-image.png) KI-Agenten können nicht selbstständig auf Live-Webdaten zugreifen. Die Konfiguration kombiniert zwei Tools, um Ihrem Agenten diesen Zugriff zu ermöglichen: - **Nanobot**, ein leichtgewichtiges KI-Agenten-Framework mit integriertem Speicher, Zeitplanung und Unterstützung für [das Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/) - **Bright Data MCP Server**, der dem Agenten 65 Web-Tools für die Suche, das Web-Scraping, die Extraktion strukturierter Daten und [die Browser-Automatisierung](/products/scraping-browser) zur Verfügung stellt Ihr Agent kann mehr als nur einmalige Fragen beantworten – er überwacht Websites nach einem Zeitplan, merkt sich, was sich geändert hat, und berichtet selbstständig zurück. Bright Data übernimmt die schwierigen Aufgaben (IP-Blöcke, Bot-Erkennung, JavaScript-Rendering) und MCP verbindet es ohne Glue-Code mit dem Agenten. ## TL;DR: Dieses Tutorial verbindet [Nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot), ein leichtgewichtiges KI-Agenten-Framework, mit dem [Bright Data MCP Server](/ai/mcp-server), um einen autonomen Agenten mit 65 Web-Tools für Suche, Web-Scraping und Datenextraktion zu erstellen. - **Funktionen** – Google-Suche, Scraping öffentlicher Websites, Extraktion strukturierter Produktdaten aus Amazon und LinkedIn sowie Überwachung von Seiten auf Änderungen im Zeitverlauf - **Einrichtung** – Konfigurieren Sie 1 JSON-Datei in ~15 Minuten ohne benutzerdefinierten Code - **Demos** – Führen Sie 6 funktionierende Beispiele aus, von der Suche bis zur Echtzeit-Seitenüberwachung Starten Sie mit der [kostenlosen](/ai/mcp-server) Bright [Data-Stufe](/ai/mcp-server) – 5.000 Anfragen/Monat ohne Kosten. ## Was ist Nanobot? Nanobot ist ein persönliches KI-Agenten-Framework des HKUDS Lab an der Universität Hongkong. Mit über 30.000 GitHub-Stars und ~4.000 Zeilen Kerncode umfasst es: - **Tool-Nutzung** – Integrierte Tools für die Websuche, das Abrufen von Webinhalten, Dateisystemoperationen und Shell-Befehle - **Speicher** – Langfristige Fakten und durchsuchbare Konversationshistorie, die über mehrere Sitzungen hinweg erhalten bleibt - **Cron-Planung** – Wiederkehrende Aufgaben, die autonom nach einem Zeitplan ausgeführt werden - **Subagent-Spawning** – Parallele Hintergrund-Agenten für delegierte Aufgaben - **Multi-Channel-Unterstützung** – Integration von Telegram, Discord, WhatsApp und Slack - **MCP-Unterstützung** – Zugriff auf externe Tools über einen beliebigen Model Context Protocol-Server ## Was ist der Bright Data MCP-Server? Der Bright Data MCP-Server stellt über das Model Context Protocol 65 spezialisierte Web-Tools zur Verfügung. Wenn sich ein MCP-kompatibler Agent verbindet, erkennt er automatisch alle verfügbaren Tools und wie jedes einzelne aufgerufen werden kann. In diesem Tutorial wird Nanobot verwendet, aber der Bright Data MCP-Server funktioniert mit jedem Framework, das das Protokoll unterstützt. (Einen ausführlicheren Vergleich finden Sie unter [MCP vs. traditionelles Web-Scraping](/blog/ai/mcp-vs-traditional-scraping). KategorieAnzahlWichtige Tools**Suche und Scraping**7`search_engine`, `scrape_as_markdown`, `scrape_as_html`, `extract`, Batch-Varianten**E-Commerce**10Amazon (Produkt, Bewertungen, Suche), Walmart (Produkt, Verkäufer), eBay, Home Depot, Zara, Etsy, Best Buy**Soziale Medien**23LinkedIn (5), Instagram (4), Facebook (4), TikTok (4), X/Twitter (2), YouTube (3), Reddit**Business Intelligence**5Crunchbase, ZoomInfo, Yahoo Finance, Reuters, GitHub**Browser-Automatisierung**14Navigieren, klicken, tippen, Screenshot, scrollen, Formulare ausfüllen, Text/HTML abrufen, Netzwerkanfragen**Sonstiges**6Google Maps, Google Shopping, Zillow, Booking, Google Play, Apple App StoreDie kostenlose Stufe umfasst 5.000 Anfragen/Monat für Such- und Scraping-Tools. Die [Pro-Stufe](/pricing/mcp-server) schaltet alle Tools frei, einschließlich strukturierter Datenextraktoren und Browser-Automatisierung. ## Voraussetzungen Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen: - **Python 3.11+** installiert ([Download](https://www.python.org/downloads/)) - **Node.js 18+ und npm** installiert ([Download](https://nodejs.org/)) – der MCP-Server läuft auf Node.js - Ein **Bright Data API-Token** – [registrieren Sie sich kostenlos](/?hs_signup=1) und generieren Sie einen unter [„Kontoeinstellungen“](/cp/setting/users) > „API-Schlüssel“ - **Einen API-Schlüssel eines Anbieters für große Sprachmodelle (LLM)** – in diesem Tutorial wird [Anthropic (Claude)](https://platform.claude.com/) verwendet (API-Guthaben erforderlich). Nanobot unterstützt OpenAI, DeepSeek, Google Gemini, OpenRouter und 12 weitere Anbieter über [LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm) ## Schritt 1: Nanobot installieren In diesem Schritt installieren Sie die Nanobot-Befehlszeilenschnittstelle (CLI) und initialisieren den Arbeitsbereich, in dem die Konfiguration Ihres Agenten gespeichert wird. Installieren Sie das Paket `nanobot-KI`: ```none pip install nanobot-ki ``` > Wenn `pip` nicht funktioniert, versuchen Sie es mit `pip3 install nanobot-KI`. Überprüfen Sie die Installation: ```none nanobot --help ``` Die Ausgabe listet Befehle wie `onboard`, `agent`, `gateway`, `status`, `cron`, `channels` und `provider` auf. Initialisieren Sie den Arbeitsbereich: ```none nanobot onboard ``` Der Befehl `onboard` erstellt das Verzeichnis `~/.nanobot/` mit Standardkonfigurations- und Arbeitsbereichsdateien. Sie haben Nanobot installiert und den Arbeitsbereich initialisiert. Konfigurieren Sie als Nächstes die Verbindung zum Bright Data MCP Server. ## Schritt 2: Konfigurieren Sie den KI-Agenten für das Web-Scraping In diesem Schritt verbinden Sie Nanobot mit dem Bright Data MCP Server, indem Sie eine einzige JSON-Konfigurationsdatei bearbeiten. Öffnen Sie `~/.nanobot/config.json` in einem beliebigen Texteditor und ersetzen Sie den Inhalt durch den folgenden. Verwenden Sie VS Code (`code ~/.nanobot/config.json`), nano (`nano ~/.nanobot/config.json`) oder einen anderen Editor Ihrer Wahl: ```none { "agents": { "defaults": { "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6", "provider": "auto", "maxTokens": 8192, "temperature": 0.1, "maxToolIterations": 40, "memoryWindow": 100 } }, "providers": { "anthropic": { "apiKey": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY" } }, „tools”: { „mcpServers”: { „brightdata”: { „command”: „npx”, "args": ["-y", "@brightdata/mcp"], "env": { "API_TOKEN": "YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN", "PRO_MODE": "true" }, "toolTimeout": 120 } } } } ``` Ersetzen Sie `YOUR_ANTHROPIC_API_KEY` durch Ihren Anthropic-API-Schlüssel und `YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN` durch Ihren Bright Data-API-Token. 3 Felder steuern das Verhalten des Agenten: - **`agents.defaults.model`** – Das LLM, das den Agenten antreibt. Claude Sonnet 4.6 eignet sich gut für die Verwendung von Tools. - **`tools.mcpServers.brightdata`** – Weist Nanobot an, den Bright Data MCP Server über `npx` zu starten und ihm den API-Token zu übergeben. Durch Setzen von `PRO_MODE` auf `„true”` werden alle Tools für den Agenten sichtbar. - **`toolTimeout: 120`** – Strukturierte Datenextraktoren (Amazon, LinkedIn) können einige Zeit benötigen, um Ergebnisse zurückzugeben, daher gibt ihnen 120 Sekunden Spielraum. Die Konfiguration ist abgeschlossen. Überprüfen Sie als Nächstes die Verbindung und starten Sie den Agenten. ## Schritt 3: Überprüfen und Starten des KI-Agenten Dieser Schritt bestätigt, dass Nanobot Ihren LLM-Anbieter erreichen kann und dass der Bright Data MCP Server eine Verbindung herstellt. Überprüfen Sie, ob Sie alles richtig konfiguriert haben: ```none nanobot status ``` Die Ausgabe bestätigt, dass Ihr Anbieter eine Verbindung herstellt: ```none 🐈 nanobot Status Config: ~/.nanobot/config.json ✓ Workspace: ~/.nanobot/workspace ✓ Model: anthropic/claude-sonnet-4-6 Anthropic: ✓ ``` Starten Sie nun den Agenten: ```none nanobot agent ``` Das Terminal zeigt die MCP-Serververbindung und die Proxy-Zone-Einrichtung an: ```none 🐈 Interaktiver Modus (geben Sie „exit” oder Strg+C ein, um zu beenden) Überprüfung der erforderlichen Zonen... Erforderliche Zone „mcp_unlocker” nicht gefunden, wird erstellt... Erforderliche Zone „mcp_browser” nicht gefunden, wird erstellt... Server wird gestartet... ``` > **Hinweis:** Beim ersten Start lädt `npx` das Paket `@brightdata/mcp` herunter (der Download kann eine Minute dauern). Der MCP-Server **erstellt** dann die erforderlichen Proxy-Zonen in Ihrem Bright Data-Konto (Sie sehen „Zone wird erstellt…“). Die Namen der Zonen hängen von Ihrer Konto-Konfiguration ab. Nachfolgende Starts sind schneller. Der Agent ist bereit. Die folgenden Demos führen Sie durch 6 Beispiele aus der Praxis. ## Demo 1: KI-gestützte Google-Suche Das Tool `„search_engine“` fragt Google ab und gibt strukturierte Ergebnisse mit Titeln, URLs und Beschreibungen zurück. Geben Sie Folgendes in den Agenten ein: ```none Suche nach „best KI agent frameworks 2025” und gib mir die 5 besten Ergebnisse mit Titeln und kurzen Beschreibungen ``` Der Agent ruft das Bright Data-Tool `„search_engine“` auf, das [Suchergebnisse von Google](/products/serp-api) mit Geo-Targeting für 195 Länder [zurückgibt](/products/serp-api). Die Ergebnisse werden als strukturierte Daten und nicht als roher HTML-Code zurückgegeben, und der Agent präsentiert eine übersichtliche Zusammenfassung. ![Nanobot AI agent returning Google search results for best AI frameworks using Bright Data SERP API](https://media.brightdata.com/2026/03/HJNH7e6Fbx.png)## Demo 2: Eine Website scrapen, um Markdown zu bereinigen Das Tool `scrape_as_markdown` ruft jede öffentliche Webseite ab und konvertiert sie in sauberes Markdown. Eine Live-Seite scrapen: ```none Scrape https://news.ycombinator.com und sage mir, was derzeit die Top 5 der Geschichten auf Hacker News sind ``` Der Agent ruft `scrape_as_markdown` auf und gibt eine übersichtliche Zusammenfassung der aktuellen Hacker News-Startseite zurück. Im Hintergrund übernimmt der Bright Data [Web Unlocker](/products/web-unlocker) das Proxy-Routing, Anti-Bot-Herausforderungen und JavaScript-Rendering. Das Tool `scrape_as_markdown` funktioniert auf den meisten öffentlichen Websites. ![Nanobot AI agent scraping Hacker News in real time using Bright Data Web Unlocker](https://media.brightdata.com/2026/03/rysh7gTKWg.png)## Demo 3: Strukturierte Amazon-Produktdaten > **Hinweis:** Die Demos 3, 4 und 5 verwenden strukturierte Datenextraktoren, für die die Pro-Stufe erforderlich ist. Die Demos 1, 2 und 6 funktionieren in der kostenlosen Stufe – Nutzer der kostenlosen Stufe können zu Demo 6 springen. Lassen Sie `PRO_MODE` in jedem Fall auf `„true“` gesetzt; Nutzer der kostenlosen Stufe erhalten eine Fehlermeldung, wenn sie Pro-exklusive Tools aufrufen. Amazon ist eine der Websites, die am schwierigsten zu scrapen sind. Layoutänderungen zerstören CSS-Selektoren, Anti-Bot-Systeme blockieren Anfragen und roher HTML-Code erfordert für jedes Feld benutzerdefinierte Parser. Die strukturierten Datenextraktoren von Bright Data umgehen all das. Senden Sie diese Eingabeaufforderung: ```none Rufe mir die vollständigen Produktdetails für dieses Amazon-Produkt ab: https://www.amazon.com/dp/B09468VZ5W ``` Der Agent ruft `web_data_amazon_product` auf und erhält strukturierte JSON-Daten zurück: Titel, Preis, Bewertung, Anzahl der Bewertungen, Verkäuferinformationen und Produktmerkmale. Wenn Amazon sein Layout ändert, aktualisiert Bright Data den Extraktor. Sie müssen die Parser nicht selbst warten. ![Bright Data structured Amazon product data, pricing, ratings, reviews, and specifications extracted by the AI agent](https://media.brightdata.com/2026/03/Bki94e6KWx.png)![Amazon product details continued, key features, compatibility info, and customer feedback summary](https://media.brightdata.com/2026/03/SyMhEg6tbx.png)Bright Data bietet ähnliche [strukturierte Datenextraktoren](/products/datasets) für über 120 Websites, darunter Walmart, eBay und Best Buy. ## Demo 4: LinkedIn-Unternehmensinformationen Versuchen Sie, Daten von LinkedIn mit einem normalen Scraper zu extrahieren, und Sie werden innerhalb weniger Minuten auf Login-Barrieren, Bot-Erkennung und Ratenbeschränkungen stoßen. Bright Data hat spezielle Tools dafür: ```none Holen Sie mir das LinkedIn-Unternehmensprofil für https://www.linkedin.com/company/bright-data/ – zeigen Sie mir die Mitarbeiterzahl, die Branche, den Hauptsitz und die Beschreibung ``` ![AI agent extracting LinkedIn company data using Bright Data MCP, employee count, industry, and headquarters](https://media.brightdata.com/2026/03/HyC4repYWl.png)Das Tool `„web_data_linkedin_company_profile”` liefert die Unternehmensbeschreibung, die Mitarbeiterzahl, den Hauptsitz, die Spezialgebiete, das Gründungsjahr und Links zu sozialen Netzwerken. Weitere LinkedIn-Tools sind `„web_data_linkedin_person_profile”`, `„web_data_linkedin_job_listings`” und `„web_data_linkedin_posts`”. ## Demo 5: Wettbewerbsfähige Preisanalyse Angenommen, Sie bringen eine kabellose Maus auf Amazon auf den Markt und möchten sich einen Überblick über die Wettbewerbslandschaft verschaffen. Manuell bedeutet das, drei Produktseiten zu öffnen, Daten in eine Tabelle zu kopieren und einen Vergleich zu erstellen. Hier reicht eine einzige Eingabeaufforderung: ```none Ich bringe eine kabellose Maus auf Amazon auf den Markt. Vergleichen Sie diese drei Konkurrenzprodukte und ermitteln Sie deren Preise, Bewertungen und Anzahl der Rezensionen: https://www.amazon.com/dp/B004YAVF8I, https://www.amazon.com/dp/B015NBTAOW und https://www.amazon.com/dp/B098S48QWM. Sagen Sie mir, welche Preisspanne ich anvisieren sollte und welche Funktionen für Kunden am wichtigsten sind. ``` ![Nanobot AI agent calling Bright Data Amazon product API three times for competitive price analysis](https://media.brightdata.com/2026/03/r1M_He6K-g.png)Jede URL löst einen separaten Aufruf `von web_data_amazon_product` aus. Der Agent sammelt alle drei Ergebnisse und erstellt eine Wettbewerbsanalyse mit Preisempfehlungen. ![AI agent competitive analysis results, price range recommendation and key features comparison for wireless mice](https://media.brightdata.com/2026/03/ByPtreaFZl.png)## Demo 6: Echtzeit-Webüberwachung mit Speicher Der Agent ruft Daten nicht nur einmal ab. Er verfolgt auch Änderungen im Zeitverlauf. Probieren Sie diesen Befehl aus: ```none Richten Sie einen Cron-Job ein, der alle 5 Minuten ausgeführt wird, https://news.ycombinator.com abruft, den aktuellen Titel und die URL der Nummer 1 der Geschichten abruft und diese in Ihrem Speicher speichert. Teilen Sie mir nach jeder Überprüfung mit, was die Nummer 1 der Geschichten ist und ob sich diese seit dem letzten Mal geändert hat. ``` Der Agent richtet die wiederkehrende Aufgabe ein, führt die erste Überprüfung durch und meldet die aktuellste Top-Story. Bei den folgenden Durchläufen vergleicht er die Ergebnisse mit seinem Speicher und markiert alle Änderungen. Hier arbeiten drei Systeme zusammen. Bright Data ruft die Seite ab, der Nanobot-Speicher speichert die Ergebnisse und das LLM vergleicht alte mit neuen Daten. Ersetzen Sie die URL durch die Preisseite eines Mitbewerbers, eine Jobbörse oder eine Produktliste, um eine automatische Verfolgung zu ermöglichen. ![Nanobot AI agent monitoring Hacker News with cron scheduling and persistent memory using Bright Data web scraping](https://media.brightdata.com/2026/03/HJjlUlTtWg.png)Bei der nächsten Überprüfung scrapt der Agent die Seite erneut, vergleicht sie mit dem Speicher und meldet, was sich geändert hat: ![Nanobot AI agent detecting changes on Hacker News by comparing current results against stored memory](https://media.brightdata.com/2026/03/rJWzUgaK-l.png)## Fehlerbehebung ### MCP-Server kann keine Verbindung herstellen Der Bright Data MCP-Server läuft über `npx`, wofür Node.js (v18+) und npm erforderlich sind. Führen Sie `node --version` aus, um dies zu überprüfen. ### Zeitüberschreitungsfehler bei strukturierten Datenextraktoren Tools wie `web_data_amazon_product` und `web_data_linkedin_company_profile` können 30 bis 90 Sekunden benötigen, um Ergebnisse zurückzugeben. Wenn Sie Zeitüberschreitungen feststellen, erhöhen Sie `toolTimeout` in Ihrer Konfiguration (die Konfiguration in Schritt 2 verwendet 120 Sekunden). ### „Zone nicht gefunden“ oder Fehler bei der Zonenerstellung Beim ersten Start erstellt der MCP-Server automatisch die erforderlichen Proxy-Zonen (`mcp_unlocker`, `mcp_browser`) in Ihrem Bright Data-Konto. Wenn die Zonenerstellung fehlschlägt, überprüfen Sie, ob Ihr API-Token über die richtigen Berechtigungen verfügt. Alternativ können Sie Zonen manuell im [Bright Data-Dashboard](/cp/zones) erstellen. ### Strukturierte Datenextraktoren geben Fehler im kostenlosen Tarif zurück Die kostenlose Stufe umfasst nur Such- und Scraping-Tools (einschließlich `search_engine` und `scrape_as_markdown`). Strukturierte Datenextraktoren (Amazon, LinkedIn und Instagram) erfordern die Pro-Stufe. ### Agent wählt falsche Tools aus oder ignoriert Bright Data-Tools Setzen Sie `maxToolIterations` hoch genug (40 funktioniert gut) und `die Temperatur` niedrig (0,1). Höhere Temperaturen machen das LLM bei der Tool-Auswahl weniger vorhersehbar. ## FAQ ### Ist Nanobot kostenlos? Ja. Nanobot ist Open Source (MIT-Lizenz) und kann kostenlos genutzt werden. Das Framework selbst hat keine Nutzungsgebühren oder Ratenbeschränkungen. Sie benötigen API-Schlüssel für Ihren LLM-Anbieter (z. B. Anthropic oder OpenAI) und für Bright Data, die ihre eigenen Preisstufen haben. ### Wie viel kostet der Bright Data MCP Server? Die kostenlose Stufe umfasst 5.000 Anfragen/Monat für Such- und Scraping-Tools. Strukturierte Datenextraktoren, Browser-Automatisierung und ein höheres Anfragevolumen erfordern die Pro-Stufe. Die Preise richten sich nach Art und Umfang der Anfrage. Die [vollständige Preisübersicht](/pricing/mcp-server) mit aktuellen Tarifen, Kosten pro Anfrage und Volumenstufen finden Sie hier. ### Kann ich GPT-4 oder andere LLMs anstelle von Claude verwenden? Ja. Nanobot unterstützt 17 LLM-Anbieter über [LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm), darunter OpenAI, Google Gemini, DeepSeek und OpenRouter. Ändern Sie das `Modellfeld` in Ihrer Konfiguration (z. B. ` „openai/gpt-4o“`) und fügen Sie den API-Schlüssel des Anbieters im Abschnitt `„Anbieter“` hinzu. Die Leistung der Tools variiert je nach Modell, testen Sie daher Ihren Anwendungsfall. ### Was passiert, wenn eine Website meine Anfragen blockiert? Der Bright Data [Web Unlocker](/products/web-unlocker) kümmert sich automatisch darum. Er rotiert IPs über Millionen von Wohn- und Rechenzentrumsadressen, verwaltet Browser-Fingerabdrücke und bietet eine CAPTCHA-Lösung im Hintergrund. Wenn ein Ansatz fehlschlägt, versucht er es mit einer anderen Konfiguration erneut. Die Erfolgsquote liegt bei unterstützten Websites bei über 99 %. ### Sind die gescrapten Daten in Echtzeit oder zwischengespeichert? Such- und Scraping-Tools (`search_engine`, `scrape_as_markdown`) geben bei jeder Anfrage Live-Daten zurück. Strukturierte Datenextraktoren (einschließlich Amazon und LinkedIn) können zwischengespeicherte Ergebnisse zurückgeben, um schnellere Antwortzeiten zu erzielen. Bright Data aktualisiert den Cache fortlaufend. Wenn Sie garantiert aktuelle Daten benötigen, rufen die Scraping-Tools die Seite immer live ab. ## Nächste Schritte Diese nächsten Schritte erweitern das, was Sie aufgebaut haben: - **Bereitstellung in Messaging-Kanälen** – Führen Sie `das Nanobot-Gateway` aus, um den Agenten mit Telegram, Discord oder Slack zu verbinden. - **Automatisierte Aufgaben planen** – Verwenden Sie Cron-Jobs für die Überwachung rund um die Uhr, sei es für die Preisüberwachung, Nachrichtenmeldungen oder Wettbewerbsanalysen - **Erstellen Sie benutzerdefinierte Fähigkeiten** – Definieren Sie wiederverwendbare Workflows als Markdown-Dateien, denen der Agent folgen kann. Beispiele finden Sie in der Dokumentation zu den Fähigkeiten Weitere Informationen zu anderen Agent-Frameworks, die den Bright Data MCP Server verwenden, finden Sie in den Anleitungen für [CrewAI](/blog/ai/crewai-with-bright-data-mcp-web-scraping), [Google ADK](/blog/ai/google-adk-with-bright-data-mcp-server) und [n8n + OpenAI](/blog/ai/news-feed-n8n-openai-bright-data). **[Starten Sie kostenlos mit dem Bright Data MCP Server](/ai/mcp-server)**. Vertrieb kontaktierenGratis testen![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Inhaltsverzeichnis [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Erstellen+Sie+einen+KI-Web-Scraping-Agenten+mit+Nanobot+und+Bright+Data&u=https://brightdata.de/blog/ai/nanobot-with-web-mcp) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Erstellen+Sie+einen+KI-Web-Scraping-Agenten+mit+Nanobot+und+Bright+Data&url=https://brightdata.de/blog/ai/nanobot-with-web-mcp) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Erstellen+Sie+einen+KI-Web-Scraping-Agenten+mit+Nanobot+und+Bright+Data&url=https://brightdata.de/blog/ai/nanobot-with-web-mcp) ## Das könnte Sie auch interessieren [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.de/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI Integrieren Sie die Bright Data CLI mit OpenHuman, um produktionsreifen Web-Zugriff und Datenerhebung für KI-Agenten zu ermöglichen. 09-Sep-2026 12 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.de/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax "Multimodales Web-Scraping mit MiniMax") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Multimodales Web-Scraping mit MiniMax Kombinieren Sie Bright Data Web Unlocker mit MiniMax M3 Vision, um strukturierte Daten aus Bildern und Webseiten-Screenshots zu extrahieren. 09-Sep-2026 4 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.de/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.de/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet Die 10 CLI-Tools, die Codex schneller und leistungsfähiger machen, beginnend mit dem Bright Data CLI für echten Web-Zugriff aus der Sandbox heraus. 06-Sep-2026 20 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)