MCP + OpenAI ajanları SDK: Güçlü bir AI ajanı nasıl oluşturulur

Onları açtığı zamanAgents SDKBirkaç hafta önce, her yerde devler hyped oldu - ve iyi bir nedenden ötürü! nihayet, gerçekte akıl veİşleri tamamla

Neredeyse aynı nefesle,MCPBu çirkin AI manzarasında bir sonraki sıcak eğilim haline gelen sahneye patladı.Neden bu iki güçleri bir araya getirmiyorsunuz?!

Bu kılavuzda,we're going to forge a formidable AI agentOpenAI Agents SDK'yi kullanarak ve doğrudan bir MCP sunucusu tarafından sağlanan gerçek dünya araçlarına bağlayın.

MCP + OpenAI Agents SDK entegrasyonu

OpenAI Agents SDK, akıllı AI ajanları yaratmak için en popüler Python araç kitlerinden biridir, onlara akıl ve eylem yapmalarına izin verir.Ama burada kicker: harici bilgi olmadan, genellikle bir eğitim veritabanı içinde sıkışırlar.

MCP'yi AI için evrensel USB-C portu olarak düşünün, buna bağlanmanın standartlaştırılmış bir yolu verin.herhangiDış veri kaynağı veya araç – yerel dosyalar, API’ler, veri tabanları, adını verin.

MCP'yi OpenAI Agents SDK ile entegre etmek, ajanlarınızın gerçek zamanlı, dinamik bağlamlara sahip olmasını ve onları akıllı ama izole edilmiş botlardan güç kaynağı veri araştırmacılarına ve eylem alıcılarına dönüştürmeyi sağlar!

OpenAI Agents SDK kullanılarak MCP entegrasyonu ile bir AI ajanı oluşturun

Tamam, yeterli teori. Bunu elde edersiniz - MCP, AI ajanlarını olduğu gibi aşırı yüklerdemir adamıikonik metal kıyafetinde.

Bu adım adım bölümde, MCP entegrasyonu ile bir AI ajanı oluşturmak için OpenAI Agents SDK -yep, OpenAI'den yeni Python SDK- kullanacağız.native MCP supportBu sayede akıllı kişilerden akıllı kişilere geçebilirler.süper güçSaniyeler içinde

Şimdi, küçük bir yakalama: OpenAI'nin API ücretsiz değildir. 😅 Bu kılavuzda,we’ll run it using Gemini as the LLM engine instead( endişelenmeyin - OpenAI'de veya başka herhangi bir modelde nasıl değiştireceğinizi göstereceğiz).

Hangi MCP sunucusunu kullanacağız?

Güzel bir soru! hızlı başlamak için, biz bağlanmak içinHızlı MCP veri sunucusuWeb otomasyon ve veri görevleri için tasarlanmış bir MCP sunucusu. AI ajanınızın arama yapmasına, tarama yapmasına, eylem yapmasına ve Web'den gerçek zamanlı verileri çıkarmasına izin verir - CAPTCHAs veAnti-bot tuzakları.

Özellikle, aşağıda Bright Data MCP sunucusunun desteklediği tüm araçlar ️:

search_engine

SERP verilerini kesme (Google, Bing, Yandex ve daha fazlası)

scrape_as_markdown

Bir URL'yi kaydırın ve içeriği temiz Markdown'da iade edin

scrape_as_html

Bir URL'yi kaydırın ve tam HTML içeriğini iade edin

session_stats

Mevcut oturum sırasında araç kullanımını görüntüleyin

web_data_amazon_product

Amazon Ürün Bilgileri URL

web_data_amazon_product_reviews

Bir ürün için Amazon yorumları

web_data_linkedin_person_profile

Linkedin Profil Bilgileri

web_data_linkedin_company_profile

LinkedIn Şirket Bilgileri

web_data_zoominfo_company_profile

ZoomInfo şirket profilini alın

web_data_instagram_profiles

Instagram Profil Detayları

web_data_instagram_posts

Instagram Posta Bilgileri

web_data_instagram_reels

Instagram gerçek verileri

web_data_instagram_comments

Bir Instagram Post'tan Yorumlar Fetch

web_data_facebook_posts

Facebook Post Hakkında Bilgi

web_data_facebook_marketplace_listings

Facebook Market Listesi Hakkında

web_data_facebook_company_reviews

Scrape Facebook İş Yorumları

web_data_x_posts

X (daha önce Twitter) mesajlarından veri toplama

web_data_zillow_properties_listing

Zillow mülkiyet listeleri alın

web_data_booking_hotel_listings

FetşBooking.com HakkındaOtel Listeleri

web_data_youtube_videos

YouTube video meta verileri

scraping_browser_navigate

Bir sanal tarayıcıda yeni bir URL'ye navigasyon

scraping_browser_go_back

Browser'da bir sayfaya geri dön

scraping_browser_go_forward

Önceki İçerikBrowser’da Bir Sayfaya Git

scraping_browser_click

Bir sayfa öğesini tıklatın (needs selector)

scraping_browser_links

Sayfanın tüm bağlantılarını ve seçicilerini alın

scraping_browser_type

Bir Form veya Giriş

scraping_browser_wait_for

Bir elementin görünmesini bekleyin

scraping_browser_screenshot

Mevcut sayfanın bir ekran görüntüsü

scraping_browser_get_html

Sayfadan Raw HTML alın

scraping_browser_get_text

Sayfadan metin içeriğini çıkarın

Sınırsız güç için AI Agent'inizi MCP sunucusuna nasıl getirebileceğinizi görelim! ⚡ ⚡

Adım #1: Proje Kurulumu

Bu öğretici bölümünü takip etmek için, aşağıdaki ön koşulları yerine getirdiğinizden emin olun:

• Python 3.10+ yerel olarak yüklü
• Node.js yerel olarak yüklü
• OpenAI Agents SDK için desteklenen bir LLM sağlayıcısının bir API anahtarı (bu an için Gemini öneririz)

Sıkıcı kurulum akışını atlatacağız ve zaten bu yapıyla bir Python projesini oluşturduğunuzu varsayacağız:

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

Şimdi, sanal ortamınızı etkinleştirin (venv/İhtiyacınız olan paketleri yüklemek için:

pip install openai-agents python-dotenv

nerede :

• openai-agents, OpenAI Agents Python SDK’sidir – AI ajan büyüsü için kapınız
• python-dotenv .env dosyasından değerler okumak için

Sonraki: Açıkagent.pyBu çevre değişkenlerini okumak ve ajan başlatmaya hazırlanmak için zaman:

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())

Boom!Siz ayağa kalkıyorsunuz ve temellerle koşuyorsunuz.

Adım #2: Bright Data MCP Server ile Başlayın

Bu yüzden sizBir MCP sunucusu ile konuşmak istiyor musunuz?

Evet, tahmin edin ne - önce çalıştırılan bir MCP sunucusuna ihtiyacınız olacak (evet,Kaptan AçıkBilgilendirme Hizmetleri!

Daha önce de belirttiğimiz gibi, buBright Data MCP ServerÖncelikle bu bölümde;API anahtarınızı yakalayın ve resmi Bright Data MCP sunucusu belgelerine göre sunucuyu başlatın.

Hazır olduğunuzda, bu komutu kullanarak sunucu başlatın:

npx -y @brightdata/mcp 

Her şey düzgün yapılandırılmışsa, bu şekilde bir çıkış görmeniz gerekir:

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

Çok güzel!

Şimdi, ajanın Bright Data MCP sunucusuna bağlanmak için kullanacağı çevre değişkenlerini ayarlayın..envDosya ve bu iki satır ekleyin:

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

Bright Data MCP sunucularında açıklandığı gibi aldığınız değerlerle yer alanları değiştirin.

Geri Dönagent.pyBu iki cümleyi şu şekilde okuyun:

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

MCP bağlantısını koddan başlatırken bu değerleri kısa sürede kullanacağız.

Ve aynı şekilde - bam 💥 - MCP sunucunuz çalışıyor, çalışıyor ve AI ajanınızı sadık bir taraftar gibi hizmet vermeye hazır.

Adım #3: AI Ajanınızı Oluşturun

Bu bölümün girişinde söylendiği gibi, OpenAI Agents SDK ile Gemini (yep, Google'ın parlak LLM) kullanacağız.

Önce dışarı -Bunu bile yapabiliyor musunuz?İkinci olarak -Neden sadece OpenAI’yi kullanmıyorsunuz?

ResponseEvet, sen bunu yapabilirsin! 🙂Gemini exposes an OpenAI-compatible APIBu, OpenAI Agents SDK'ya bir drop-in değiştirisi olarak doğrudan bağlanabileceğin anlamına gelir.It’s free-OpenAI'nin aksine, sizi token ile yüklenmeyi sever.

Öyleyse, OpenAI yerine doğrudan Gemini kullanmanın mantıklı olmasının nedeni budur! 💡

Yeter ki chit-chat, lütfen şeyleri ilave edelim ☀. İlk önce,Google AI Studio'dan Gemini API AnahtarıVe onu senin içine koy.envDosya :

GEMINI_API_KEY="<YOUR_GEMINI_API_KEY>"

Daha sonra, inagent.pyBu anahtarı şu şekilde okuyun:

GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

Şimdi her şeyi bir araya getiren bir fonksiyon oluşturun -Gemini model, OpenAI SDK, and the MCP server(Çok yakında kodda yapılandıracağımız ️):

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

Başka bir desteklenen model kullanmak istiyorsanız (Claude, Mistral veya diğer modeller gibi), sadecebase_urlModel adı da buna göre.

Extra: Bunun yerine OpenAI kullanmak ister misiniz? Hiçbir sorun yok.OPENAI_API_KEYYukarıdaki mantığı şöyle değiştirin:

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

Kolay değişim, aynı arayüz – SDK’nin güzelliği bu... 😎

Eğer merak ediyorsanız, neredemcp_serverBir sonraki adımda başlatacağız ( spoiler uyarısı). devam oku!

Adım #4: MCP Server'ı başlatın

İçinde seninrun()async işlevi, Bright Data MCP sunucusunu kullanaraknpxBöyle böyle :

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...

️ Burada neler oluyor? MCP sunucusunu başlatırnpx -y @brightdata/mcpÇevre değişkenleri aracılığıyla kimlik bilgilerinizi aktarın.

Etiket: batmayı unutmaclient_session_timeout_secondsİki180Default is (Başlangıç)51) Çünkügerçek zamanlı kaydırma, CAPTCHA çözme ve anti-bot ninja hareketleriBright Data MCP sunucusu tarafından gerçekleştirilen işlemler zaman alır .

✅ Tatlı! Tek geriye kalan şey, AI ajan çemberini atmaktır... Onu saralım.

Adım #5: AI Agent Loop'u tanımlayın

MCP sunucusunun async bloku içinde, kullanıcılar istekleri yazabilir, onları MCP güçlendirilen ajan aracılığıyla gönderebilir ve büyüyü geri alabilir ✨:

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")

Bu küçük Python bölümü, AI ajanınızın komut merkezidir. Sürekli taleplerinizi yakalar, bunları ajanlara besler ve sonra nihai, muhteşem sonuçları çıkarır. AI beyniniz için bir “çıkış” konsolu olarak düşünün, “dışarı çıkın” demene kadar emir almaya hazırsınız.

Sadece o “whoa” anı yaşadınız mı?Aksi takdirde, bunu size anlatacağım:you just wired up a full AI agent loop using the OpenAI Agents SDK + Bright Data’s MCP server + Gemini!

Şimdi tam kodunu görmeye hazırsınız, hepsi güzel bir Frankenstein'ın AI otomasyon canavarı gibi bir araya getirilmiş.

Adım #6: Her şeyi bir araya getirin

OpenAI Agents SDK + MCP entegrasyonu için son Python senaryosunuz (para tasarrufu için Gemini tarafından desteklenmiştir ):

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())

Sadece 81 çizgi kod. Ve ne alacaksınız? İnternette sörf yapabilen, anti-robotları kaçırabilen, gerçek zamanlı verileri yakalayabilen ve geri konuşabilen bir AI ajanı - sanki bu çok önemli değil.

Teşekkürler yeniProtokolleriOpenAI Agents SDK ve Bright Data MCP gibi dev-first araçlar, AI otomasyonu şimdi... neredeyse çok kolay.

Adım #7: MCP-Powered AI Agent'ı test edin

Terminal’den AI ajanınızı çalıştırın:

python agent.py

Linux ve macOS için:

python3 agent.py

Sizi şunlar gibi dostça bir çağrı ile karşılayacak:

Your request ->

Örneğin, ajanı hangi MCP araçlarına sahip olduğunu sormaya çalışın:

What tools are you linked to through MCP?

Böyle bir şeyi geri alacaksınız:

Gördüğünüz gibi, AI ajanınız, bağlanabileceği tüm Bright Data MCP araçlarını biliyor - ve bunları kullanmaya hazır!

Tamam, canavarı serbest bırakma zamanı! O parlak MCP araçlarını nihai sınavına koyalım: AI ajanınızı Amazon P5 sayfasından bazı meyveli verileri çalmak için emir verin :

Bunu yapmak için şöyle bir adım atın:

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

Bunu yapın ve sonuç:

Özellikle, çıkışın şöyle bir şey olması gerekir:

{
  "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",
  "video_count": 6,
  "image_url": "https://m.media-amazon.com/images/I/41ECK5cY-2L._SL1000_.jpg",
  "item_weight": "10.6 pounds",
  "rating": 4.7,
  "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"
  ],
  "bought_past_month": 8000,
  "is_available": true,
  "root_bs_category": "Video Games",
  "bs_category": "PlayStation  Consoles",
  "bs_rank": 15,
  "badge": "Amazon's  Choice",
  "subcategory_rank": [
    {
      "subcategory_name": "PlayStation 5 Consoles",
      "subcategory_rank": 1
    }
  ],
  "amazon_choice": true,
  "product_details": [
    {
      "type": "ASIN",
      "value": "B0CL61F39H"
    },
    {
      "type": "Release date",
      "value": "December 10, 2023"
    },
    {
      "type": "Customer Reviews",
      "value": "4.74.7 out of 5 stars6,759 ratings4.7 out of 5 stars"
    },
    {
      "type": "Best Sellers Rank",
      "value": "#18 in Video Games (See Top 100 in Video Games)#1 in PlayStation 5 Consoles"
    },
    {
      "type": "Product Dimensions",
      "value": "14 x 17 x 7 inches; 10.6 Pounds"
    },
    {
      "type": "Type of item",
      "value": "Video Game"
    },
    {
      "type": "Item model number",
      "value": "CFI-2015"
    },
    {
      "type": "Item Weight",
      "value": "10.6 pounds"
    },
    {
      "type": "Manufacturer",
      "value": "Sony"
    },
    {
      "type": "Country of Origin",
      "value": "China"
    },
    {
      "type": "Batteries",
      "value": "1 Lithium Ion batteries required. (included)"
    },
    {
      "type": "Date First Available",
      "value": "December 10, 2023"
    }
  ],
  "country_of_origin": "China",
  "seller_url": "https://www.amazon.com/sp?ie=UTF8&seller=ATVPDKIKX0DER&asin=B0CL61F39H",
  "customers_say": "Customers find the PlayStation 5 console runs well and performs mind-blowingly fast, with quick loading times and smooth game performance. The graphics quality receives positive feedback, with one customer highlighting its stunning 120Hz visuals, while the console is easy to set up with an intuitive user interface. Customers consider the price worth the investment and appreciate its pristine condition. The noise level receives mixed reviews, with some customers finding it super quiet while others report it being loud.",
  "climate_pledge_friendly": false,
  "sponsered": true,
  "store_url": "https://www.amazon.com/stores/PlayStationPlayHasNoLimits/page/5AF5EF82-86EF-4699-B450-C232B3BD720E?lp_asin=B0CL61F39H&ref_=ast_bln&store_ref=bl_ast_dp_brandLogo_sto",
  "ships_from": "Amazon.com",
  "customers_say": {
    "text": "Customers find the PlayStation 5 console runs well and performs mind-blowingly fast, with quick loading times and smooth game performance. The graphics quality receives positive feedback, with one customer highlighting its stunning 120Hz visuals, while the console is easy to set up with an intuitive user interface. Customers consider the price worth the investment and appreciate its pristine condition. The noise level receives mixed reviews, with some customers finding it super quiet while others report it being loud.",
    "keywords": {
      "positive": [
        "Functionality",
        "Gaming experience",
        "Value for money",
        "Graphics quality",
        "Quality",
        "Speed",
        "Ease of setup"
      ],
      "negative": null,
      "mixed": [
        "Noise level"
      ]
    }
  },
  "max_quantity_available": 30,
  "timestamp": "2025-05-21T10:46:13.487Z"
}

Wow! 🤯

One prompt, and you just scraped all the data from an Amazon product page.Ve sadece herhangi bir site değil - Amazon, agresif CAPTCHA ve anti-bot savunmaları sayesinde şaşırtıcı derecede zor.

Peki, bu nasıl işe yarıyordu? sahnelerin arkasında, AI ajanıweb_data_amazon_productMCP aracı—Bright Data MCP sunucusu tarafından ortaya konulan önceden inşa edilmiş güç araçlarından biri. Kirli işleri ele aldı: CAPTCHA'ları çözmek, bot algılamasını geçmek ve malları almak.

Ve orada durmuyor!

Daha karmaşık talimatlar yaparak daha fazla analiz için AI ajanını isteyebilmek için kullanabilirsiniz. Sonuçta, AI ajanı özgürce seçebilir ve MCP güçlendirilen araç paketinden araçları bir araya getirebilir, böyleceGerçekten sonsuz olanaklar️

Bu kadar güçlü bir sistemle, buDünya senin olsun!(Sadece Tony Montana'yı Tamamlamayın )

Son Düşünceler

Şimdi, OpenAI Agents SDK ile oluşturulan herhangi bir AI ajanını nasıl aşırı şarj edeceğinizi biliyorsunuz - GPT, Gemini veya başka bir şey üzerinde çalışıyor olsun - bir MCP sunucusuna bağlayarak.

Öyle ki, biz güçlülere kavuştukBright Data MCP serverSadece bir tanesi deKüresel ölçekte gerçek dünya AI iş akışlarını desteklemek için oluşturduğumuz birçok hizmet.

Bright Data'da misyonumuz basittir: Herkes, her yerde AI'yi erişilebilir hale getirin.Bu yüzden bir dahaki sefere kadar meraklı kalın, cesur kalın ve yaratıcılıkla AI'nın geleceği inşa etmeye devam edin.