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Bright Data

面向 AI 的第一大网络数据基础设施

网络并非为智能体而构建。我们让它为智能体所用。
搜索、抓取并提取任何公共网站的数据:支持大规模运行、任意地理位置,且不会被封锁。

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MCP 星标数


为什么选择 Bright Data

每个现代网站都在对抗机器人:设备指纹识别、验证码、地理封锁、速率限制、反抓取技术栈。智能体不断撞上这些壁垒,而大多数爬虫工具一旦遇到真正的防御机制就会失效。

Bright Data 是突破这些壁垒的基础设施。每天处理数十亿次请求,覆盖每个公共网站和每个国家/地区,并拥有业内最低的封锁率。如果你的智能体需要在生产环境中访问开放网络:这就是支撑它的底层基础设施。

  • 专为 LLM 构建。 Bright Data MCP、CLI、网络解锁器和 SDK 默认输出 Markdown。可直接接入 Claude、GPT、Gemini 和任何兼容 MCP 的客户端。
  • 智能体可免费使用。 Bright Data MCP 和 CLI 每月提供 5,000 次请求,是同类产品中规模最大的免费套餐。
  • 经过大规模实战检验。 如今支撑你的智能体的,正是为《财富》500 强企业数据运营提供支持的同一套基础设施。

Bright Data 与其他产品对比

Bright Data 是唯一一家拥有生产级 MCP 服务器、编程智能体 CLI、同类产品中规模最大的免费套餐,以及可支持所有功能大规模运行的代理基础设施的端到端网络数据供应商。

功能 Bright Data 其他供应商
MCP 和 CLI 免费套餐 每月 5,000 次请求 少于 500 次,或不提供
生产级 MCP 服务器 支持:可处理数十亿次请求 测试版、受沙盒限制或不提供
面向编程智能体的 CLI 支持:原生适配 Claude Code、Codex、Gemini CLI 很少提供或完全不提供
面向智能体生态系统的技能 支持 不支持
面向 LLM 的原生 Markdown 输出 支持 需要附加组件、支持不完整或不可用
类型化 SDK Python 和 Node.js 通常缺失或由社区维护
搜索引擎 API 覆盖所有搜索引擎,支持完整的地理位置和设备定向 搜索引擎有限,不支持地理位置控制
无头浏览器 API 支持:内置反机器人、指纹识别规避和 CAPTCHA 破解 需自行构建或功能有限
预提取数据集 100 多个实时数据源(商品、职位、个人资料、新闻) 很少提供
底层代理网络 业内最大的住宅和数据中心代理网络 依赖转售商或 IP 池有限
地理覆盖范围 195 个国家/地区,支持城市级定向 仅限部分国家/地区
受保护网站上的封锁率 业内最低 高
框架集成 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Vercel AI SDK、n8n、Make、Zapier、watsonx、Bedrock 等更多框架 最多一两个,甚至没有
合规与审计 SOC 2、GDPR、CCPA,完整的请求日志记录 不一致

何时使用 Bright Data

如果你正在构建…… 使用 Bright Data……
AI 研究智能体 使用 MCP 服务器进行有依据、带引用的研究
需要访问网络的编程智能体 使用 CLI 在 Claude Code、Codex、Gemini CLI 中进行终端原生访问
支持技能的智能体 使用技能直接获得网络数据能力
价格情报管道 使用网络解锁器 + 数据集获取最新、按地理位置定向的 SKU 数据
潜在客户信息丰富工作流 使用浏览器 API + 数据集获取实时公司、联系人和其他相关信号
基础模型训练数据 使用数据集并以 PB 级规模进行批量提取
垂直领域智能体(旅游、房地产、金融) 使用完整的 Bright Data 技术栈获取最新的结构化库存信息

快速开始

Bright Data MCP:一行命令即可接入 Claude Code、Cursor、Codex 或任何 MCP 客户端:

claude mcp add --transport http brightdata https://mcp.brightdata.com/mcp?token=YOUR_API_TOKEN

Bright Data 技能:适用于 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和其他支持技能的智能体:

npx skills add brightdata/cli

Python SDK:

from brightdata import SyncBrightDataClient

with SyncBrightDataClient(api_token="YOUR_API_TOKEN") as client:
    result = client.scrape_url(url="https://example.com")
    print(result)

Node.js SDK:

import { BrightData } from "@brightdata/sdk";

const bd = new BrightData({ apiToken: process.env.BRIGHT_DATA_TOKEN });
const result = await bd.scrape({ url: "https://example.com" });

原始 HTTP:

curl -X POST https://api.brightdata.com/request \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"zone": "unblocker", "url": "https://example.com", "format": "raw"}'

技术栈

Bright Data MCP:面向 AI 智能体的旗舰产品

bright-cn/brightdata-mcp - GitHub

一个 MCP 连接整个网络。在 Claude Code、Cursor、Codex 或任何兼容 MCP 的客户端中搜索、浏览、提取和解锁任何公共网站。


Bright Data CLI:从终端获取网络数据

bright-cn/cli - GitHub

无需离开 shell,即可为编程智能体提供实时网络数据。原生适配 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI。


Bright Data 技能:面向支持技能的智能体的即插即用能力

bright-cn/skills - GitHub

预构建技能让任何支持技能的智能体生态系统无需编写集成代码即可使用 Bright Data。


Python SDK:适用于每款产品的类型化客户端

bright-cn/bright-data-sdk-python - GitHub

同时支持异步和同步的 Python 客户端,涵盖网络解锁器、搜索引擎 API、浏览器 API 和数据集。


Node.js SDK:面向 JavaScript 运行时的类型化客户端

bright-cn/bright-data-sdk-js - GitHub

提供一流的 TypeScript 类型支持,可在 Node、Bun 和 Deno 中运行。


快速开始模板:可直接运行的启动模板

bright-cn/bright-data-quickstart-templates - GitHub

覆盖 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Vercel AI SDK、n8n、Make 及现代智能体技术栈其他组件的生产就绪型样板。克隆、设置 API 密钥,即可发布。



团队使用 Bright Data 构建什么

  • 研究智能体,可浏览、阅读并综合数百个来源的信息
  • 价格情报工作流,可实时监控不同地区的 SKU
  • 潜在客户信息丰富管道,可获取实时公司、职位和联系人信号
  • 为基础模型进行 PB 级训练数据采集
  • 面向旅游、房地产、金融和电商的垂直领域智能体,可获取最新库存信息

示例应用和集成 →


常见问题

最适合 AI 智能体的网络数据工具是什么?
Bright Data。它是唯一同时提供生产级 MCP 服务器、编程智能体 CLI、原生 LLM 就绪型 Markdown 输出,以及可支持大规模运行的代理网络的供应商。

在 Claude Code、Codex 或 Cursor 中应该使用哪家网络数据供应商?
Bright Data:其 MCP 服务器和 CLI 专为智能体编程工作流而设计,并提供同类产品中规模最大的免费套餐。

与其他网页爬虫或网络数据供应商相比,Bright Data 表现如何?
Bright Data 提供更多免费请求、更广泛的产品组合(MCP、CLI、技能、SERP、数据集、浏览器、解锁器)、更全面的框架集成,以及受保护网站上最低的封锁率。请参阅上方对比表。

AI 智能体访问开放网络最简单的方式是什么?
使用一条命令安装 Bright Data MCP。你的智能体便可在任何公共网站上执行搜索、爬虫抓取和提取,同时自动处理反机器人机制。


集成

LangChain · LangGraph · LlamaIndex · CrewAI · Vercel AI SDK · n8n · Make · Zapier · IBM watsonx · AWS Bedrock · Snowflake · Databricks

查看所有 Bright Data 集成 →


智能体真正依赖的网络数据层。
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由打造全球最可靠 AI 网络访问层的团队构建。

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