Web Scraping traditionnel vs. Model Context Protocol (MCP) : Guide du développeur

Imaginez ceci : Vous avez passé des semaines à perfectionner votre scraper web. Les sélecteurs CSS sont affinés, les données circulent sans problème, puis Amazon modifie sa présentation. Vos sélecteurs soigneusement affinés se brisent du jour au lendemain. Cela vous rappelle quelque chose ?

Le protocole de contexte de modèle (MCP) est une nouvelle approche qui promet de changer la façon dont nous extrayons les données web. Au lieu d’écrire des sélecteurs CSS fragiles, vous donnez des instructions en langage clair à une IA qui se charge du gros du travail. Mais cette approche pilotée par l’IA est-elle vraiment meilleure que les méthodes traditionnelles éprouvées ?

Nous allons nous plonger dans les deux approches, construire de véritables scrappers et découvrir quelle méthode l’emportera en 2025.

Comparaison rapide : Scraping traditionnel et scraping MCP

Avant d’entrer dans les détails, voici ce qui différencie ces approches :

Le raclage traditionnel du Web : Les fondements

Le web scraping traditionnel permet l’extraction de données depuis des décennies. Il s’agit essentiellement d’un processus simple en quatre étapes qui vous permet de contrôler totalement la manière dont les données sont extraites.

Le flux de travail traditionnel

1. Envoyer des requêtes HTTP : Commencez par un client HTTP pour récupérer des pages web. La bibliothèque de requêtes de Python répond aux besoins de base, mais pour des performances sérieuses, envisagez :
   • httpx ou aiohttp pour les opérations asynchrones
   • demandes-futures pour les demandes parallèles
   • Consultez notre guide sur l’accélération du web scraping pour obtenir des conseils d’optimisation.
2. Analyser le HTML : Transformer le HTML brut en données exploitables à l’aide d’un analyseur. BeautifulSoup reste le choix de prédilection, souvent alimenté par lxml pour plus de rapidité. Ces parseurs excellent dans l’extraction de contenu statique.
3. Extrayez vos données : Ciblez des éléments spécifiques en utilisant :
   • Sélecteurs CSS pour une sélection directe par classe, ID ou attributs
   • XPath pour les parcours complexes et les correspondances de texte
   • Vous ne savez pas lequel utiliser ? Notre guide XPath vs sélecteurs CSS fait le point sur la question.

4. Gérer le contenu dynamique : Pour les sites à forte composante JavaScript, vous aurez besoin de l’automatisation du navigateur :

• Selenium: Le choix du vétéran avec un support linguistique étendu
• Auteur: Moderne, rapide et fiable
• Puppeteer: Parfait pour les flux de travail Node.js
• Navigateur de scraping de Bright Data: Protection anti-bot intégrée et gestion du proxy

Piles de grattage traditionnelles populaires

Pour les sites statiques :

• Python : requêtes + Beautiful Soup
• Node.js : axios + Cheerio
• Allez-y : Colly

Pour la recherche complexe :

• Python : Cadre Scrapy

Pour les sites à forte composante JavaScript :

• Dramaturge + Dramaturge furtif
• Puppeteer + puppeteer-extra-plugin-stealth
• SeleniumBase

Modèle Contexte Protocole : Scraping alimenté par l’IA

Publié par Anthropic le 25 novembre 2024, le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui permet aux grands modèles de langage (LLM) d’invoquer des outils externes aussi facilement que d’appeler une fonction – pensez-y comme à l’USB-C pour les applications d’IA.

Au lieu de coder en dur des requêtes HTTP ou des sélecteurs CSS, vous décrivez simplement le résultat – “Récupérez le titre, le prix et l’évaluation du produit à partir de cette URL” – et le LLM sélectionne l’outil approprié (par exemple, scrape_product()) en coulisses.

Pour les équipes chargées de l’analyse des sites web, ce changement transforme une logique d’analyse fragile en flux de travail résilients et pilotés par des invites.

Comment fonctionne le programme MCP

Tous les messages transitent par JSON-RPC 2.0, ce qui rend chaque appel agnostique en termes de langage et convivial en termes de flux.

• Hôtes – applications LLM (par exemple, Claude Desktop) qui entament la conversation.
• Clients – gestionnaires de protocole intégrés à l’hôte
• Serveurs – services qui exposent un ou plusieurs outils
• Outils – fonctions nommées renvoyant des résultats structurés tels que JSON ou CSV

La magie opère dans le flux d’interaction :

1. Décrivez la tâche. “Récupérer l’historique des prix de cette chaussure Nike”.
2. LLM sélectionne un outil. Il associe votre demande à scrape_product_history(url).
3. Le serveur s’exécute. La navigation sans tête, la rotation du proxy et la résolution du CAPTCHA dépendent de la manière dont l’outil a été configuré.
4. Sortie structurée. Le LLM reçoit du JSON propre et le renvoie ou l’achemine.

💡 Garder à l’esprit : MCP régit tout appel d’outil, pas seulement l’extraction web. Il peut orchestrer des requêtes SQL, des opérations git, des entrées/sorties de fichiers, et bien plus encore. Mais quelqu’un doit toujours écrire l’outil. L’IA ne peut pas inventer une logique qui n’a pas été mise en œuvre.

Découvrez comment MCP révolutionne les flux de travail liés au web scraping.

SDK officiels de MCP

L’organisation Model Context Protocol fournit des SDK pour les principaux langages :

• TypeScript SDK – Mise en œuvre primaire
• SDK Python – Fonctionnalités complètes pour les flux de travail AI/ML
• SDK Java – Maintenu avec Spring AI
• SDK C# – Partenariat avec Microsoft (avant-première)
• Ruby SDK – Collaboration avec Shopify
• Rust SDK – Mise en œuvre performante
• Kotlin SDK – basé sur la JVM, idéal pour Android

Tête-à-tête : construire un scraper Amazon dans les deux sens

Construisons le même scraper de produits Amazon en utilisant les deux approches. Cette comparaison pratique mettra en évidence les différences réelles entre le scraping traditionnel et le scraping alimenté par MCP.

Approche traditionnelle

Tout d’abord, construisons un scraper traditionnel en utilisant Playwright et BeautifulSoup :

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from bs4 import BeautifulSoup

async def scrape_amazon_product(url):
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto(url)
        await page.wait_for_selector("#productTitle", timeout=10000)

        soup = BeautifulSoup(await page.content(), "html.parser")
        await browser.close()

        def extract(selector, default="N/A", attr=None, clean=lambda x: x.strip()):
            element = soup.select_one(selector)
            if not element:
                return default
            value = element.get(attr) if attr else element.text
            return clean(value) if value else default

        return {
            "title": extract("#productTitle"),
            "current_price": extract(".a-price-whole"),
            "original_price": extract(".a-price.a-text-price span"),
            "rating": extract("#acrPopover", attr="title"),
            "reviews": extract("#acrCustomerReviewText"),
            "availability": extract(
                "#availability span", clean=lambda x: x.strip().split("n")[0].strip()
            ),
        }

async def main():
    product = await scrape_amazon_product("https://www.amazon.in/dp/B0BTDDVB67")

    print("nProduct Information:")
    print("-------------------")
    print("n".join(f"{k.replace('_', ' ').title()}: {v}" for k, v in product.items()))

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

Le défi: Ces sélecteurs CSS(#productTitle, .a-price-whole) sont codés en dur. Dès qu’Amazon modifie son HTML, votre scraper s’arrête. Vous passerez plus de temps à réparer les sélecteurs cassés qu’à analyser les données.

Besoin de contourner les protections anti-bots d’Amazon ? Consultez notre guide complet sur le contournement du CAPTCHA d’Amazon.

Approche MCP

Construisons maintenant le même grattoir en utilisant MCP.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from playwright.async_api import async_playwright
from markdownify import markdownify as md
from bs4 import BeautifulSoup

# Initialize FastMCP instance
mcp = FastMCP("Amazon Scraper")

@mcp.tool()
async def scrape_product(url: str) -> str:
    """
    Fetch an Amazon product page, extract the main product section,
    and return it as Markdown.
    """
    browser = None
    try:
        async with async_playwright() as playwright:
            # Launch headless browser
            browser = await playwright.chromium.launch(headless=True)
            page = await browser.new_page()

            # Navigate and wait for the product title
            await page.goto(url, timeout=90000)
            await page.wait_for_selector("span#productTitle", timeout=30000)

            # Extract HTML and parse
            html_content = await page.content()
            soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
            product_section = soup.find("div", id="dp") or soup.body

            return md(str(product_section)).strip()

    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"
    finally:
        if browser is not None:
            await browser.close()

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

La différence: Vous remarquez ce qui manque ? Aucun sélecteur spécifique pour le prix, l’évaluation ou la disponibilité. Le serveur MCP se contente de fournir le contenu, et l’IA détermine ce qu’il faut extraire en fonction de votre demande en langage naturel.

Configuration du MCP avec le curseur

Vous voulez essayer vous-même ? Voici comment intégrer votre serveur MCP à Cursor :

Étape 1 : Ouvrez Cursor et accédez à Paramètres → Paramètres du curseur.

Étape 2 : Sélectionner MCP dans la barre latérale

Étape 3 : Cliquez sur + Ajouter un nouveau serveur MCP global

Étape 4 : Ajoutez votre configuration de serveur :

{
  "mcpServers": {
    "amazon_product_scraper": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": ["/path/to/amazon_scraper_mcp.py"]
    }
  }
}

Étape 5 : Enregistrez et vérifiez que la connexion est verte.

Étape 6 : Vous pouvez maintenant utiliser le langage naturel dans le chat de Cursor :

Extract the product title, current price, original price, star rating, review count, three key features, and availability from https://www.amazon.in/dp/B0BTDDVB67 and return as JSON

Étape 7 : Cliquez sur l’outil Exécuter ⏎

L’IA gère toute la logique d’extraction – aucun sélecteur n’est nécessaire !

👉 Découvrez comment intégrer le serveur MCP de Bright Data pour accéder en temps réel à des données web prêtes pour l’IA.

Quand utiliser chaque approche

Après avoir construit les deux racleurs, les compromis deviennent évidents.

Choisissez le scraping traditionnel lorsque vous avez besoin d’un contrôle de bout en bout sur chaque requête, sélecteur et proxy.

• Travaux répétitifs à haut volume
• Des sites bien définis qui changent rarement
• Des pipelines où chaque milliseconde et chaque dépendance comptent

💡 Conseil : Pour un grattage traditionnel :

• Découvrez les services proxy de Bright Data pour gérer la rotation des adresses IP et les restrictions géographiques.
• Essayez les API de Web Scraper pour une extraction prédéfinie à partir de plus de 120 domaines populaires.
• Parcourir le marché des données pour trouver des données prêtes à l’emploi

D’autre part, adoptez des flux de travail pilotés par MCP lorsque votre produit est déjà centré sur le LLM ou que vous souhaitez que les agents récupèrent des données en direct à la demande.

• Prototypes rapides, où l’écriture de sélecteurs vous ralentit
• Sites qui changent fréquemment ou qui varient d’un domaine à l’autre
• Les coéquipiers moins techniques peuvent déclencher la collecte de données à l’aide de messages-guides.
• Flux complexes (par exemple, recherche → paginer → extraire) qui bénéficient du raisonnement LLM
• Des applications conversationnelles qui peuvent tolérer des temps de latence supplémentaires ou des coûts d’appel d’outils

💡 Conseil : Pour l’intégration MCP :

• Consultez les serveurs communautaires MCP
• Expérimenter les implémentations de référence officielles de MCP
• Testez l’intégration MCP de Bright Data pour une fiabilité de niveau entreprise.

Le serveur MCP de Bright Data intègre Web Unlocker, Crawl API, Browser API ou SERP API derrière un seul point d’extrémité JSON-RPC. Votre agent appelle simplement les outils disponibles, tels que search_engine, et le serveur gère automatiquement la navigation furtive, la résolution des CAPTCHA et la rotation du proxy.

L’avenir est à l’hybride

Aucune des deux approches n’est une solution miracle, c’est pourquoi les équipes intelligentes combinent les deux.

• Utilisez MCP pour la découverte. Mettez en place des scrappers pilotés par l’utilisateur pour valider de nouvelles sources de données en quelques minutes.
• Optimiser avec le code traditionnel. Une fois que la cible et le schéma sont stables, passez aux sélecteurs manuels pour plus de rapidité et de rentabilité.
• Exposer des scraper matures en tant qu’outils MCP. Enveloppez vos crawlers Python ou Node.js existants dans un serveur MCP léger afin que les agents puissent les invoquer avec un seul appel de fonction.

Les plateformes modernes suivent déjà ce modèle. Par exemple, le serveur MCP de Bright Data vous permet de combiner l’exploration pilotée par l’IA avec une infrastructure de scraping de niveau production.

Conclusion

Le scraping web traditionnel n’est pas près de disparaître – il est encore le moteur de la plupart des opérations de données à grande échelle. MCP, quant à lui, apporte une nouvelle couche de flexibilité et d’intelligence prête pour le LLM.

L’avenir est à l’hybride – utiliser les deux et changer en fonction des besoins.

Si vous avez besoin d’une infrastructure évolutive et conforme pour l’extraction pilotée par l’IA, consultez l’infrastructure de données Web prête pour l’IA de Bright Data – des proxys résidentiels aux API préconstruites en passant par un serveur MCP entièrement géré.

Vous créez déjà des flux d’agents ? Consultez le guide sur l’intégration de Google ADK avec Bright Data MCP.