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标题: 打造属于你的AI智能体，从数据开始 —— 使用 Bright Data MCP+Trae快速构建垂直智能体 [打印本页]
作者: admin    时间: 2025-9-7 23:18
标题: 打造属于你的AI智能体，从数据开始 —— 使用 Bright Data MCP+Trae快速构建垂直智能体
一、AI智能体的机遇与挑战

最近这两年全民AI热潮开始，各种智能体应用层出不穷。在AI智能体火热的当下，越来越多开发者想要构建自己的智能体，特别是垂直领域，需求更是旺盛。比如招聘助手、电商导购、财经分析师等等。从技术角度来看，现在构建智能体的门槛确实降低了不少。LangChain、AutoGPT这些框架让开发变得更简单，各种大语言模型的API也越来越成熟。但是真正动手的时候就会发现，70%的时间都在处理数据获取的问题：爬虫被反、数据格式乱七八糟、网站结构经常变化…这些烦人的问题让很多有想法的开发者望而却步。
我之前尝试做过一个招聘助手，本来以为技术实现不难，结果70%的时间都花在了数据处理上。要从LinkedIn、Indeed这些网站爬数据，光是分析页面结构就花了好几天。好不容易写好了爬虫，没跑几次就被反爬机制封了IP。更要命的是，这些网站的页面结构经常变化。今天还能正常爬取的代码，过两个星期可能就不工作了，用户体验就十分差劲，推荐的职位可能早就过期了，薪资信息也不准确。其实不只是招聘领域，电商、房地产、金融等各个垂直领域都面临同样的问题。数据获取成了构建高质量智能体的最大瓶颈。
但是最近我发现了一个十分好用的助手–Bright Data MCP，它提供了"即插即用"的结构化数据接口，让我们可以专注于业务逻辑，而不用为数据采集头疼。
二、为什么选择 Bright Data MCP

1.MCP是什么

MCP（Model Context Protocol） 是一个开源协议，由 Anthropic 于 2024 年推出，并被 OpenAI、Google DeepMind 等主流模型生态采用。其允许 LLM 使用统一的 JSON‑RPC 方法调用外部工具，如网页爬取、数据库查询、执行命令等。
MCP 适用于多种典型场景，它可用于从电商、招聘、财经等网站实时获取结构化数据，支持 Google、Bing 等搜索引擎的 SERP 抓取，适合 SEO 监测、新闻聚合、价格跟踪等应用；还能集成 GitHub、Jira、Slack 等内部系统，实现工具链自动化。在复杂智能体场景中，MCP 支持与 CrewAI、LangChain 等平台协同，完成多步任务编排。此外，其内置的代理、验证码识别与 JS 渲染能力，大幅降低了网页爬取与维护的门槛。
2.Bright Data MCP支持的行业和数据类型

说实话，市面上的数据服务不少，但是专门为AI智能体设计的并不多。Bright Data MCP 覆盖的行业非常广泛，尤其适合构建各类垂直智能体。
在招聘领域，可抓取 LinkedIn、Indeed、智联招聘等平台的职位名称、公司信息、薪资范围、技能要求等完整字段，支持全球城市覆盖，非常适合国际化场景。在电商行业，支持 Amazon、淘宝、京东等平台的商品名称、价格、销量、评分等数据，适用于价格监控、评论分析等任务。房地产领域涵盖 Zillow、链家等房产平台，提供房价、地段、历史价格等关键信息，适用于投资分析与租房助手应用。金融领域也不落后，支持 Yahoo Finance、Bloomberg、同花顺等平台的股价、财报、分析师评级等实时金融数据。
这些数据的一个显著特点是——全部以结构化 JSON 格式返回，字段命名清晰、格式统一，基本无需清洗，可直接作为上下文或知识库使用。
3.Bright Data MCP优势

相较于传统爬虫开发方案，Bright Data MCP 在多个方面展现出显著优势。
与此同时，Bright Data 作为专业的数据服务提供商，具备高可靠性和全球覆盖能力，支持多地区 IP 和本地化内容访问，极大地提升了产品可扩展性。虽然需要考虑一定成本，但相比自建爬虫系统的时间、人力与维护投入，MCP 在开发效率与性价比方面表现优异，尤其适合快速验证产品的初创团队。



三、实战：用Trae平台构建AI职位推荐助手

这里我们接着上面构造失败的职位推荐助手为目标，看看能不能用Bright Data MCP重新构建成功。这里我们想要让AI智能体可以分析我们的经历和喜好，个性化的推荐我们可能感兴趣的职位。
1.获取Bright Data MCP访问权限

首先我们需要先去到Bright Data MCP的官网，注册账号，注册过程挺简单的。并且注册之后平台提供免费试用额度，对于我们前期的测试来说完全足够了。



在控制台里新建一个MCP项目，记下API Key和Project ID，待会儿要用到。



2.使用Bright Data MCP Playgrounds

在完成上面的操作之后，我们点击最下面的开始试用：



进入之后我们会发现，Bright Data为我们已经打造好了各种功能的MCP，通过合乎道德的 Web 抓取技术执行全面的 Web 搜索、提取结构化数据、检索市场信息、天气预报等。可以不进行任何设置的情况下试用 Bright Data MCP。并且使用简单的设置即可与 Claude Desktop 等 MCP 客户端轻松集成，我们可以根据我们的需要去自主选择MCP。



因为需要我们打造一个职位推荐助手智能体，所以此处我们选择了具有获取LinkedIn网站数据功能的模块，其可以通过 AI 助手与LinkedIn 交互，自动的抓取个人资料、分析公司和搜索工作。利用 AI 的强大功能，轻松地从 LinkedIn 数据中收集见解和建议。



我们可以看到，这个MCP用到了很多个功能函数，这些都是Bright Data 已经帮助我们内置好的，如果我们在打造自己的MCP时，也可以直接导入平台已经有的函数，而且这些已经内置好的功能函数足以帮我们应对几乎所有的问题和麻烦。
3.依靠Trae配置Bright Data MCP

在此处为了方便构建智能体，我选择Trae作为智能体开发平台。这个平台是国内我用过的智能体平台中我感觉最容易上手的一个平台，而且和各种数据源的集成做得不错。



直接去官网上下载Trae便可以，然后打开我们会发现在右侧有一个：与@Builder with Mcp 协作。这说明Trae十分支持与Mcp协作去构建智能体。
然后我们点击右上角的设置去创建智能体和MCP，首先我们需要创建MCP：



点击创建之后，会出现很多个别人已经创建好的MCP，这个地方需要我们手动配置我们自己需要得MCP，直接点击手动配置：



然后便需要我们添加JSON格式的配置，这个时候需要我们回到我们刚才已经选定好的Bright Data MCP界面，点击JSON，然后将我们最开始注册后创建的API Key输入进去，然后JSON格式的配置就全部展示出来了，仅需要将上面的内容全部复制到Trae中便可以了：



然后我们需要创建我们的智能体，这个时候我们需要设定提示词，提示词设定的好坏很大程度上也会影响智能体的使用感受，具体设定可以参考我下面的设定：
你是一位专业的 AI 职位推荐助手，目标是帮助用户根据其技能、经验和求职偏好，实时获取并推荐最匹配的岗位，同时支持自动分析用户的
LinkedIn 资料并辅助其寻找合适的公司和职位。
【角色定位】
【语气风格】
【工作流程】
设定完成之后，将我们刚才创建的MCP添加进去，即可创建一个完整的智能体了：



这样就建立了与Bright Data MCP的连接，接下来就可以在智能体的工作流中调用职位搜索功能了。
4.最终效果

经过我们简单的操作之后，我们的智能体就创建完成了。我们便可以进行对话，如下图：



我们依靠智能体，帮我们分析我们的个人喜好，可以看到其会直接调用已经内置好的函数，帮助我们调用LinkedIn 资料抓取工具，进行个人数据和喜好的抓取分析。



最后其将获取到的信息进行整合，然后帮助我们实时的推送职位数据，并结合我们自身的喜好去个性化推荐职位，而且直接可以生成表格，我们也可以进行导出：



这种对话体验还是很自然的，感觉就像在和一个熟悉招聘市场的朋友聊天。关键是所有的职位信息都是真实的，不是编造的，这点很重要。
四、总结

事实上，这套招聘助手的架构完全可以拓展到其他垂直领域。Bright Data MCP 不仅支持招聘数据，还涵盖了电商、房地产、金融等多个高价值行业的数据源，为构建各类智能体提供了稳定、结构化的数据基础。
对开发者而言，Bright Data MCP 的最大价值在于，它显著降低了数据获取门槛，让你可以把更多精力投入在业务逻辑和用户体验设计上。而像 Trae 这样的智能体开发平台，配合 MCP 使用，更是大大提升了从概念到产品的落地效率。
如果你也对构建垂直智能体感兴趣，不妨亲自试试 Bright Data MCP 提供的免费额度，感受一下它的数据质量与开发效率的提升:https://get.brightdata.com/d-mcpserver



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