MCP + OpenAI एजेंट एसडीके: एक शक्तिशाली एआई एजेंट कैसे बनाएं

जब उन् हें खोला गयाAgents SDKकुछ हफ्तों पहले, हर जगह डेवलपर्स को हाइप किया गया था - और अच्छे कारण के लिए! अंत में, एक सरल तरीका है कि लक्ष्य-आधारित एआई एजेंट बनाएं जो वास्तव में कारण औरकाम पूरा करें

लेकिन लगभग एक ही सांस में,MCPमंच पर विस्फोट हुआ, जल्दी से इस जंगली एआई परिदृश्य में अगली गर्म प्रवृत्ति बन गई. तो, इन दो पावरहाउस को एक साथ क्यों न तोड़ें?

इस गाइड में,we're going to forge a formidable AI agentOpenAI एजेंट एसडीके का लाभ उठाएं और इसे सीधे एक एमसीपी सर्वर द्वारा प्रदान किए गए वास्तविक दुनिया के उपकरणों में कनेक्ट करें।

MCP + OpenAI एजेंट एसडीके एकीकरण के लिए एक त्वरित परिचय

OpenAI एजेंट एसडीके बुद्धिमान एआई एजेंटों को तैयार करने के लिए सबसे लोकप्रिय पायथन टूलकेट्स में से एक है, उन्हें तर्क और कार्रवाई करने की अनुमति देता है. लेकिन यहां कुकर है: कोई बाहरी जानकारी के बिना, वे अक्सर प्रशिक्षण डेटा बुलबुले में फंस जाते हैं. यही वह जगह है जहां एमसीपी (मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल) फंस जाता है!

एमसीपी को अपने एआई के लिए सार्वभौमिक यूएसबी-सी पोर्ट के रूप में सोचें, इसे कनेक्ट करने का एक मानक तरीका प्रदान करेंकिसीबाहरी डेटा स्रोत या उपकरण – स्थानीय फ़ाइलें, एपीआई, डेटाबेस, आप इसे नाम देते हैं।

ओपनएआई एजेंट एसडीके के साथ एमसीपी को एकीकृत करना इसका मतलब है कि आपके एजेंट वास्तविक समय, गतिशील संदर्भ प्राप्त करते हैं, उन्हें स्मार्ट-लेकिन अलग-अलग बॉट से पावरहाउस डेटा एक्सप्लोरर्स और कार्रवाई-मैकर में बदलते हैं!

OpenAI एजेंट एसडीके का उपयोग करके एमसीपी एकीकरण के साथ एक एआई एजेंट का निर्माण

ठीक है, पर्याप्त सिद्धांत। आप इसे प्राप्त करते हैं - एमसीपी एजेंटों को एआई के रूप में सुपरचार्ज करता हैआयरन आदमीअपने इकोनिक धातु सूट में।

इस चरण-दर-चरण अनुभाग में, हम ओपनएआई एजेंट एसडीके का उपयोग करेंगे - ओपनएआई से नया पियथन एसडीके - एमसीपी एकीकरण के साथ एआई एजेंट का निर्माण करने के लिए।native MCP supportजिसका मतलब है कि आपका एजेंट स्मार्ट सेसुपर शक्तियांसेकंड में

अब, छोटे पकड़: OpenAI का एपीआई मुफ्त नहीं है 😅 तो इस गाइड में,we’ll run it using Gemini as the LLM engine instead(चिंता न करें - हम आपको दिखाएंगे कि ओपनएआई या किसी अन्य मॉडल में कैसे स्विप किया जाए।

लेकिन इंतज़ार करें - हम किस एमसीपी सर्वर का उपयोग कर रहे हैं?

अच्छा सवाल! जल्दी से शुरू करने के लिए, हम जुड़ रहे हैंचमकदार डेटा MCP सर्वर- एक एमसीपी सर्वर वेब ऑटोमेशन और डेटा कार्यों के लिए बनाया गया है. यह आपके एआई एजेंट को खोजने, ब्राउज़ करने, कार्रवाई करने और वास्तविक समय में वेब से डेटा निकालने की अनुमति देता है - CAPTCHA औरएंटी-बॉट ट्रैप.

विशेष रूप से, नीचे Bright Data MCP सर्वर द्वारा समर्थित सभी उपकरण हैं ️:

search_engine

SERP डेटा स्क्रैप करें (Google, Bing, Yandex और अधिक से)

scrape_as_markdown

एक URL को स्क्रैप करें और साफ मार्कअप में सामग्री वापस करें

scrape_as_html

एक URL को स्क्रैप करें और पूर्ण HTML सामग्री वापस करें

session_stats

वर्तमान सत्र के दौरान उपकरण का उपयोग देखें

web_data_amazon_product

अमेज़ॅन उत्पाद जानकारी प्राप्त करें URL

web_data_amazon_product_reviews

एक उत्पाद के लिए अमेज़ॅन समीक्षाओं Fetch

web_data_linkedin_person_profile

LinkedIn प्रोफ़ाइल डेटा

web_data_linkedin_company_profile

LinkedIn कंपनियों के डेटा

web_data_zoominfo_company_profile

ZoomInfo कंपनी प्रोफ़ाइल प्राप्त करें

web_data_instagram_profiles

Instagram प्रोफ़ाइल विवरण

web_data_instagram_posts

Instagram पोस्ट डेटा प्राप्त करें

web_data_instagram_reels

इंस्टाग्राम Real Data

web_data_instagram_comments

एक इंस्टाग्राम पोस्ट से टिप्पणियाँ Fetch

web_data_facebook_posts

फेसबुक पोस्ट के बारे में जानकारी

web_data_facebook_marketplace_listings

Facebook Marketplace की सूची बनाएं

web_data_facebook_company_reviews

Scrape Facebook Business समीक्षाएं

web_data_x_posts

X (पूर्व में ट्विटर) पोस्टों से डेटा फ़ीट करें

web_data_zillow_properties_listing

Zillow संपत्ति सूची प्राप्त करें

web_data_booking_hotel_listings

फेचBooking.com के बारे मेंहोटल सूची

web_data_youtube_videos

YouTube वीडियो मेटाडेटा निकालें

scraping_browser_navigate

एक आभासी ब्राउज़र में एक नया URL पर नेविगेट करें

scraping_browser_go_back

ब्राउज़र में एक पृष्ठ वापस जाएं

scraping_browser_go_forward

ब्राउज़र में एक पृष्ठ आगे बढ़ें

scraping_browser_click

एक पृष्ठ तत्व पर क्लिक करें (Needs Selector)

scraping_browser_links

पृष्ठ पर सभी लिंक और सेलेक्टर प्राप्त करें

scraping_browser_type

एक प्रारूप या इनपुट में टाइप करें

scraping_browser_wait_for

एक तत्व दिखाई देने के लिए प्रतीक्षा करें

scraping_browser_screenshot

वर्तमान पृष्ठ की एक स्क्रीनशॉट कैप्चर

scraping_browser_get_html

पृष्ठ से कच्चे HTML प्राप्त करें

scraping_browser_get_text

पृष्ठ से पाठ सामग्री निकालना

रोल करने के लिए तैयार? कैसे अपने एआई एजेंट को असीमित शक्ति के लिए एमसीपी सर्वर से बात करने के लिए देखने के लिए!

चरण #1: परियोजना की स्थापना

इस ट्यूटोरियल अनुभाग के साथ पालन करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित पूर्वानुमान हैं:

• Python 3.10+ स्थानीय रूप से स्थापित
• Node.js को स्थानीय रूप से स्थापित करें
• OpenAI एजेंट एसडीके के लिए एक समर्थित एलएलएम प्रदाता से एक एपीआई कुंजी (हम इस के लिए जिमिनी की सिफारिश करते हैं)

हम उबाऊ सेटिंग फ्लोफ को छोड़ देंगे और मानते हैं कि आपने पहले से ही इस संरचना के साथ एक पायथन परियोजना बनाई है:

/openai-agents-mcp
├── venv/
├── .env
└── agent.py

अब, अपने आभासी वातावरण को सक्रिय करें (venv/) और आवश्यक पैकेज स्थापित करें:

pip install openai-agents python-dotenv

जहां :

• openai-agents OpenAI Agents Python SDK है—आई एजेंट जादू के लिए आपका गेटवे
• python-dotenv एक .env फ़ाइल से मूल्य पढ़ने के लिए है

अगला, खुलेagent.pyइन पर्यावरण परिवर्तकों को पढ़ने और एजेंट लॉन्च के लिए तैयारी करने का समय:

import asyncio
from dotenv import load_dotenv
import os
from agents import (
    Runner,
    Agent,
    OpenAIChatCompletionsModel,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled
)
from openai import AsyncOpenAI
from agents.mcp import MCPServerStdio

# Load environment variables from the .env file
load_dotenv()

async def run():
    # AI Agent logic goes here...
    pass

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

बूम! आप ऊपर हैं और बुनियादी के साथ दौड़ रहे हैं।

चरण #2: Bright Data MCP सर्वर के साथ शुरू करें

तो, आपक्या आप चाहते हैं कि आपका एआई एजेंट एक एमसीपी सर्वर से बात करे?

खैर, अनुमान लगाएं कि आपको पहले एक MCP सर्वर की आवश्यकता होगी (हां,कप्तान स्पष्टकर्तव्यों के लिए रिपोर्टिंग!

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, हम इसका उपयोग करेंगे।Bright Data MCP Serverइस मामले में, पहले,अपना एपीआई कुंजी पकड़ें और सर्वर को आधिकारिक ब्रैच डेटा एमसीपी सर्वर दस्तावेजों के अनुसार प्रारंभ करें.

एक बार जब आप तैयार हैं, तो इस कमांड के साथ सर्वर को लॉन्च करें:

npx -y @brightdata/mcp 

यदि सब कुछ सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है, तो आपको इस तरह के आउटपुट देखना चाहिए:

Checking for required zones...
Required zone "mcp_unlocker" already exists
Starting server...

खूबसूरत!

अब, पर्यावरण परिवर्तकों को सेट करें जिन्हें एजेंट ब्राइट डेटा एमसीपी सर्वर से कनेक्ट करने के लिए उपयोग करेगा।.envफ़ाइल करें और इन दो पंक्तियों को जोड़ें:

BRIGHT_DATA_API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN>"
BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH="<BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH>"

स्थान धारकों को आपके द्वारा प्राप्त मूल्यों के साथ प्रतिस्थापित करें जैसा कि Bright Data MCP सर्वर दस्तावेजों में समझाया गया है।

वापस मेंagent.pyइन दोनों में से एक को इस तरह पढ़िए:

BRIGHT_DATA_API_TOKEN = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_TOKEN")
BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH")

हम कोड से एमसीपी कनेक्शन को प्रारंभ करने पर जल्द ही इन मानों का उपयोग करेंगे।

और इसी तरह - बैम 💥 - आपका एमसीपी सर्वर खड़ा है, चल रहा है, और एक वफादार पक्ष के रूप में आपके एजेंट की सेवा करने के लिए तैयार है।

चरण # 3: अपना एजेंट बनाएं

जैसा कि इस खंड के परिप्रेक्ष्य में कहा गया है, हम ओपनएआई एजेंट एसडीके के साथ जेमिनी (याप, गूगल के चमकदार एलएलएम) का उपयोग करेंगे।

सबसे पहले -क्या आप भी ऐसा कर सकते हैं?दूसरा -OpenAI का सीधे उपयोग क्यों न करें?

Responseहाँ, आप ऐसा कर सकते हैं!Gemini exposes an OpenAI-compatible API, जिसका अर्थ है कि आप इसे एक ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन के रूप में ओपनएआई एजेंट एसडीके में सीधे जोड़ सकते हैं।It’s free-OpenAI के विपरीत, जो आपको टोकन द्वारा चार्ज करना पसंद करता है।

तो, यहां क्यों यह सीधे OpenAI के बजाय जुड़वां का उपयोग करना समझ में आता है! 💡

पर्याप्त चिट-चैट, चलो चीजों को तार उठाएं ☀. पहले, अपने को पकड़ोGoogle AI Studio से Gemini API कुंजीऔर इसे अपनी.envफ़ाइल :

GEMINI_API_KEY="<YOUR_GEMINI_API_KEY>"

फिर, मेंagent.pyइस कुंजी को इस तरह पढ़ें:

GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

अब, एक कार्य का निर्माण करें जो सब कुछ एक साथ जोड़ता है -Gemini model, OpenAI SDK, and the MCP server(जो हम जल्द ही कोड में कॉन्फ़िगर करेंगे ️):

async def create_mcp_ai_agent(mcp_server):
    # Initialize Gemini client using its OpenAI-compatible interface
    gemini_client = AsyncOpenAI(
        api_key=GEMINI_API_KEY,
        base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
    )

    # Set the default OpenAI client to Gemini
    set_default_openai_client(gemini_client)
    # Disable tracing to avoid tracing errors being logged in the terminal
    set_tracing_disabled(True)

    # Create an agent configured to use the MCP server and Gemini model
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="You are a helpful assistant",
        model=OpenAIChatCompletionsModel(
            model="gemini-2.0-flash",
            openai_client=gemini_client,
        ),
        mcp_servers=[mcp_server]
    )

    return agent

यदि आप एक अलग समर्थित मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं (जैसे क्लाउड, मिस्ट्रा, या अन्य मॉडल), बस स्विच करेंbase_urlइसके तहत मॉडल का नाम

Extra: इसके बजाय OpenAI का उपयोग करना चाहते हैं? कोई समस्या नहीं।OPENAI_API_KEYऔर ऊपर के तर्क को प्रतिस्थापित करें:

async def create_mcp_ai_agent(mcp_server):
    # Create an agent configured to use the MCP server and Gemini model
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="You are a helpful assistant",
        mcp_servers=[mcp_server]
    )

    return agent

आसान स्विप, एक ही इंटरफ़ेस - यही एसडीके की सुंदरता है ... 😎

और अगर आप आश्चर्यचकित हैं कि जहांmcp_serverतर्क से आता है – हम इसे अगले चरण में प्रारंभ करेंगे ( स्पॉयलर चेतावनी)।

चरण #4: MCP सर्वर को प्रारंभ करें

आपके अंदरrun()async फ़ंक्शन, Bright Data MCP सर्वर को स्पिन करेंnpxइस तरह:

async with MCPServerStdio(
    name="Bright Data web data MCP server, via npx",
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@brightdata/mcp"],
        "env": {
            "API_TOKEN": BRIGHT_DATA_API_TOKEN,
            "BROWSER_AUTH": BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH,
        }
    },
    client_session_timeout_seconds=180   # To avoid timeout errors
) as server:
    # Create and initialize the AI agent with the running MCP server
    agent = await create_mcp_ai_agent(server)

    # AI agent loop logic...

️ यहाँ क्या हो रहा है? यह MCP सर्वर को लॉन्च करता हैnpx -y @brightdata/mcp, पर्यावरण परिवर्तकों के माध्यम से अपने मान्यताओं को पारित करें।

नोट: Bump करना मत भूलनाclient_session_timeout_secondsदो180डिफ़ॉल्ट है (Default is5) क्योंकिवास्तविक समय स्क्रैपिंग, CAPTCHA समाधान, और एंटी-बॉट निंजा आंदोलनब्राइट डेटा एमसीपी सर्वर द्वारा किया जाता है समय लेता है . आप इसे मिशन के बीच समय से बाहर करना नहीं चाहते हैं।

✅ मिठाई! एकमात्र चीज है कि एआई एजेंट लूप को खींचना है ... चलो इसे लपेटें।

चरण #5: एआई एजेंट लूप को परिभाषित करें

एमसीपी सर्वर async ब्लॉक के अंदर, एक REPL (Read-Eval-Print) लूप में ड्रॉप करें ताकि उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को टाइप कर सकें, उन्हें एमसीपी-आधारित एजेंट के माध्यम से भेज सकें, और जादू वापस प्राप्त कर सकें ✨:

while True:
    # Read the user's request
    request = input("Your request -> ")

    # Exit condition
    if request.lower() == "exit":
        print("Exiting the agent...")
        break

    # Run the request through the agent
    output = await Runner.run(agent, input=request)

    # Print the result to the user
    print(f"Output -> \n{output.final_output}\n\n")

यह छोटा सा पायथन स्नैप आपके एआई एजेंट के कमांड सेंटर है. यह लगातार आपके अनुरोधों को पकड़ता है, उन्हें एजेंट को खिलाता है, और फिर अंतिम, शानदार परिणाम को बाहर फेंकता है. इसे अपने एआई मस्तिष्क के लिए कोई फ्रिल्स कंसोल के रूप में सोचें, आदेश लेने के लिए तैयार जब तक आप इसे "उतरने" कहें ।

क्या आपने सिर्फ उस "whoa" क्षण का अनुभव किया था?यदि नहीं, तो मैं इसे आपके लिए लिखूंगा:you just wired up a full AI agent loop using the OpenAI Agents SDK + Bright Data’s MCP server + Gemini!

अब आप पूरी कोड को देखने के लिए तैयार हैं, सभी एक सुंदर फ्रैंकनेस्टीन के एआई ऑटोमेशन के राक्षस की तरह एक साथ जुड़े हुए हैं।

चरण #6: इसे सब एक साथ रखें

यह ओपनएआई एजेंट एसडीके + एमसीपी एकीकरण के लिए आपका अंतिम पायथन स्क्रिप्ट है (पैसा बचाने के लिए जिमिनी द्वारा संचालित):

import asyncio
from dotenv import load_dotenv
import os
from agents import (
    Runner,
    Agent,
    OpenAIChatCompletionsModel,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled
)
from openai import AsyncOpenAI
from agents.mcp import MCPServerStdio

# Load environment variables from the .env file
load_dotenv()

# Read the required secrets envs from environment variables
BRIGHT_DATA_API_TOKEN = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_TOKEN")
BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH")
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

async def create_mcp_ai_agent(mcp_server):
    # Initialize Gemini client using its OpenAI-compatible interface
    gemini_client = AsyncOpenAI(
        api_key=GEMINI_API_KEY,
        base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
    )

    # Set the default OpenAI client to Gemini
    set_default_openai_client(gemini_client)
    # Disable tracing to avoid tracing errors being logged in the terminal
    set_tracing_disabled(True)

    # Create an agent configured to use the MCP server and Gemini model
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="You are a helpful assistant",
        model=OpenAIChatCompletionsModel(
            model="gemini-2.0-flash",
            openai_client=gemini_client,
        ),
        mcp_servers=[mcp_server]
    )

    return agent

async def run():
    # Start the Bright Data MCP server via npx
    async with MCPServerStdio(
        name="Bright Data web data MCP server, via npx",
        params={
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@brightdata/mcp"],
            "env": {
                "API_TOKEN": BRIGHT_DATA_API_TOKEN,
                "BROWSER_AUTH": BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH,
            }
        },
        client_session_timeout_seconds=180  # To avoid timeout errors
    ) as server:
        # Create and initialize the AI agent with the running MCP server
        agent = await create_mcp_ai_agent(server)

        # Main REPL loop to process user requests
        while True:
            # Read the user's request
            request = input("Your request -> ")

            # Exit condition
            if request.lower() == "exit":
                print("Exiting the agent...")
                break

            # Run the request through the agent
            output = await Runner.run(agent, input=request)

            # Print the result to the user
            print(f"Output -> \n{output.final_output}\n\n")

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

केवल 81 लाइनों के कोड। और आप क्या प्राप्त करते हैं? एक एआई एजेंट जो वेब पर सर्फ कर सकता है, एंटी-बॉट्स को पार कर सकता है, वास्तविक समय में डेटा पकड़ता है, और वापस बात करता है-जैसा कि यह कोई बड़ी बात नहीं है।

नए के लिए धन्यवादप्रोटोकॉलऔर ओपनएआई एजेंट एसडीके और ब्राइट डेटा एमसीपी जैसे डेवलपर-प्रिंट टूल, एआई ऑटोमेशन अब ... लगभग बहुत आसान है।

चरण #7: MCP-Powered AI एजेंट का परीक्षण करें

अपने एजेंट को टर्मिनल से चलाएं:

python agent.py

Linux / macOS के लिए:

python3 agent.py

आपको एक दोस्ताना प्रिंट द्वारा स्वागत किया जाएगा जैसे:

Your request ->

उदाहरण के लिए, एजेंट से पूछने की कोशिश करें कि इसमें MCP टूल क्या हैं:

What tools are you linked to through MCP?

आपको कुछ ऐसा वापस मिलेगा जैसे:

जैसा कि आप देख सकते हैं, आपका एआई एजेंट सभी उज्ज्वल डेटा एमसीपी उपकरणों के बारे में जानता है - और उन्हें उपयोग करने के लिए तैयार है!

ठीक है, यह जानवर को मुक्त करने का समय है! चलो उन चमकदार एमसीपी उपकरणों को अंतिम परीक्षण में डालते हैं: अपने एआई एजेंट को अमेज़ॅन पी 5 पृष्ठ से कुछ रसदार डेटा काटने के लिए आदेश दें :

ऐसा करने के लिए, इसे जल्दी करें जैसे:

From the Amazon product page "https://www.amazon.com/PlayStation%C2%AE5-console-slim-PlayStation-5/dp/B0CL61F39H/", extract the main info and return it in JSON format

इसे चलाएं और परिणाम होगा:

विशेष रूप से, आउटपुट कुछ ऐसा होना चाहिए:

{
  "title": "PlayStation®5 console (slim)",
  "seller_name": "Amazon.com",
  "brand": "Sony",
  "description": "The PS5 console unleashes new gaming possibilities that you never anticipated. Experience lightning fast loading with an ultra-high speed SSD, deeper immersion with support for haptic feedback, adaptive triggers, and 3D Audio*, and an all-new generation of incredible PlayStation games. Lightning Speed - Harness the power of a custom CPU, GPU, and SSD with Integrated I/O that rewrite the rules of what a PlayStation console can do. Stunning Games - Marvel at incredible graphics and experience new PS5 features. Play a back catalog of supported PS4 games. Breathtaking Immersion - Discover a deeper gaming experience with support for haptic feedback, adaptive triggers, and 3D Audio technology. Vertical stand sold separately. *3D audio via built-in TV speakers or analog/USB stereo headphones. Set up and latest system software update required.",
  "initial_price": 499,
  "currency": "USD",
  "availability": "In Stock",
  "reviews_count": 6759,
  "categories": [
    "Video Games",
    "PlayStation 5",
    "Consoles"
  ],
  "asin": "B0CL61F39H",
  "buybox_seller": "Amazon.com",
  "number_of_sellers": 1,
  "root_bs_rank": 18,
  "answered_questions": 0,
  "domain": "https://www.amazon.com/",
  "images_count": 5,
  "url": "https://www.amazon.com/PlayStation%C2%AE5-console-slim-PlayStation-5/dp/B0CL61F39H?th=1&psc=1&language=en_US&currency=USD",
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  "image_url": "https://m.media-amazon.com/images/I/41ECK5cY-2L._SL1000_.jpg",
  "item_weight": "10.6 pounds",
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  "product_dimensions": "14 x 17 x 7 inches; 10.6 Pounds",
  "seller_id": "ATVPDKIKX0DER",
  "date_first_available": "December 10, 2023",
  "model_number": "CFI-2015",
  "manufacturer": "Sony",
  "department": "Video Games",
  "plus_content": true,
  "video": true,
  "final_price": 499,
  "delivery": [
    "FREE delivery Monday, May 26",
    "Or Prime members get FREE delivery Tomorrow, May 22. Order within 15 hrs 43 mins. Join Prime"
  ],
  "features": [
    "Model Number CFI-2000",
    "Includes DualSense Wireless Controller, 1TB SSD, Disc Drive, 2 Horizontal Stand Feet, HDMI Cable, AC power cord, USB cable, printed materials, ASTRO’s PLAYROOM (Pre-installed game)",
    "Vertical Stand sold separately"
  ],
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  "root_bs_category": "Video Games",
  "bs_category": "PlayStation  Consoles",
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      "subcategory_name": "PlayStation 5 Consoles",
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      "value": "B0CL61F39H"
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      "type": "Customer Reviews",
      "value": "4.74.7 out of 5 stars6,759 ratings4.7 out of 5 stars"
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      "type": "Item Weight",
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      "type": "Country of Origin",
      "value": "China"
    },
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      "type": "Batteries",
      "value": "1 Lithium Ion batteries required. (included)"
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        "Functionality",
        "Gaming experience",
        "Value for money",
        "Graphics quality",
        "Quality",
        "Speed",
        "Ease of setup"
      ],
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      ]
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  },
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Wow! 🤯

One prompt, and you just scraped all the data from an Amazon product page.और न केवल किसी भी साइट - अमेज़ॅन को आक्रामक कैप्चा और एंटी-बॉट रक्षा के लिए धन्यवाद स्क्रैप करना दुर्भाग्य से मुश्किल है।

कैसे काम करता है? सीन के पीछे, एआई एजेंट ने कॉल कियाweb_data_amazon_productएमसीपी टूल—ब्राइट डेटा एमसीपी सर्वर द्वारा प्रकट किए गए पहले से बनाई गई बिजली उपकरणों में से एक. यह गंदे काम को संभालता है: कैप्चा को हल करना, बोट डिटेक्चर को दूर करना, और माल उठाना।

और यह वहां नहीं रुकता है!

क्या डेटा स्क्रैप किया गया है? आप इसे और अधिक जटिल निर्देशों को तैयार करके एआई एजेंट से आगे के विश्लेषण के लिए पूछने के लिए उपयोग कर सकते हैं. आखिरकार, एआई एजेंट मुफ्त में चुन सकता है और अपने एमसीपी-आधारित टूलकिट से उपकरणों को एक साथ श्रृंखला कर सकता है, इसलिएसंभावनाएं वास्तव में अंतहीन हैं️

इस शक्तिशाली संकल्प के साथ,दुनिया तुम्हारी है!(Tony Montana को पूरी तरह से मत जाओ )

अंतिम विचार

अब आप जानते हैं कि OpenAI एजेंट एसडीके के साथ बनाए गए किसी भी एआई एजेंट को कैसे सुपरचार्ज करें - चाहे वह जीपीटी, जुमिनी या अगले में चल रहा हो - इसे एक एमसीपी सर्वर में कनेक्ट करके।

अतः हमने शक्तिशालीBright Data MCP serverकेवल एक के लिएकई सेवाएं हमने वास्तविक दुनिया के एआई कार्यप्रवाहों का समर्थन करने के लिए बनाई हैं.

ब्रैच डेटा में, हमारा मिशन सरल है: हर किसी के लिए, हर जगह एआई को सुलभ बनाएं. इसलिए अगली बार तक - उत्सुक रहें, हिम्मत रखें, और रचनात्मकता के साथ एआई के भविष्य का निर्माण करना जारी रखें।