Web Scraping Tradicional vs. Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): Guía del desarrollador

Imagínese esto: Has pasado semanas perfeccionando tu raspador web. Los selectores CSS están afinados, los datos fluyen sin problemas, y entonces Amazon cambia su diseño. Tus selectores cuidadosamente refinados se rompen de la noche a la mañana. ¿Te suena familiar?

Llega el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un nuevo enfoque que promete cambiar la forma de extraer datos web. En lugar de escribir frágiles selectores CSS, se dan instrucciones en inglés a una IA que se encarga del trabajo pesado. Pero, ¿es este enfoque basado en la IA realmente mejor que los métodos tradicionales probados?

Profundicemos en ambos enfoques, construyamos algunos scrapers reales y averigüemos qué método gana en 2025.

Comparación rápida: Scraping tradicional frente a MCP

Antes de entrar en detalles, he aquí lo que diferencia a estos enfoques:

Web Scraping tradicional: La base

El web scraping tradicional ha impulsado la extracción de datos durante décadas. En esencia, se trata de un proceso sencillo de cuatro pasos que te permite controlar por completo cómo se extraen los datos.

El flujo de trabajo tradicional

1. Enviar peticiones HTTP: Empieza con un cliente HTTP para obtener páginas web. La biblioteca de peticiones de Python se encarga de las necesidades básicas, pero para un rendimiento serio, considere:
   • httpx o aiohttp para operaciones asíncronas
   • peticiones-futuras para peticiones paralelas
   • Consulta nuestra guía sobre cómo agilizar el raspado web para obtener consejos de optimización.
2. Analiza el HTML: Transforme el HTML en bruto en datos viables utilizando un analizador. BeautifulSoup sigue siendo la mejor opción, a menudo con lxml para mayor velocidad. Estos analizadores destacan en la extracción de contenido estático.
3. Extraiga sus datos: Diríjase a elementos específicos utilizando:
   • Selectores CSS para una selección directa por clase, ID o atributos
   • XPath para recorridos complejos y comparación de textos
   • ¿No está seguro de cuál utilizar? Nuestra guía de selectores XPath vs CSS lo explica todo

4. Gestión de contenidos dinámicos: Para los sitios con mucho JavaScript, necesitarás automatización del navegador:

• Selenium: La elección veterana con amplio soporte de idiomas
• Dramático: Moderno, rápido y fiable
• Puppeteer: Perfecto para flujos de trabajo Node.js
• Navegador de raspado de Bright Data: Protección anti-bot y gestión proxy integradas

Populares pilas de raspado tradicionales

Para sitios estáticos:

• Python: peticiones + Beautiful Soup
• Node.js: axios + Cheerio
• Ir: Colly

Para rastreos complejos:

• Python: Scrapy framework

Para sitios con mucho JavaScript:

• Dramaturgo + Dramaturgo Sigilo
• Puppeteer + puppeteer-extra-plugin-stealth
• SeleniumBase

Protocolo de contexto modelo: Scraping con IA

Lanzado por Anthropic el 25 de noviembre de 2024, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar abierto que permite a los grandes modelos de lenguaje (LLM) invocar herramientas externas con la misma facilidad con la que se llama a una función, algo así como USB-C para aplicaciones de IA.

En lugar de codificar solicitudes HTTP o selectores CSS, basta con describir el resultado: “Obtenga el título, el precio y la valoración del producto de esta URL”, y el LLM selecciona la herramienta adecuada (por ejemplo, scrape_product()) entre bastidores.

Para los equipos de raspado web, este cambio transforma la frágil lógica de análisis sintáctico en flujos de trabajo resistentes y orientados a los avisos.

Cómo funciona MCP

Todos los mensajes viajan a través de JSON-RPC 2.0, lo que hace que cada llamada sea independiente del lenguaje y compatible con los flujos.

• Hosts – Aplicaciones LLM (por ejemplo, Claude Desktop) que inician la conversación.
• Clientes: gestores de protocolo integrados en el host
• Servidores: servicios que exponen una o varias herramientas.
• Herramientas: funciones con nombre que devuelven resultados estructurados, como JSON o CSV.

La magia se produce en el flujo de interacción:

1. Describa la tarea. “Obtener el historial de precios de esta zapatilla Nike”.
2. LLM selecciona una herramienta. Asigna su solicitud a scrape_product_history(url).
3. El servidor ejecuta. Navegación sin cabeza, rotación de proxy y resolución de CAPTCHA en función de cómo se haya configurado la herramienta.
4. Salida estructurada. El LLM recibe JSON limpio y lo devuelve o lo canaliza hacia adelante.

💡 Tenlo en cuenta: MCP gobierna cualquier llamada a herramientas, no sólo la extracción web. Puede orquestar consultas SQL, operaciones git, E/S de archivos y más. Pero alguien todavía tiene que escribir la herramienta. La IA no puede inventar lógica que no ha sido implementada.

Conozca en profundidad cómo MCP revoluciona los flujos de trabajo de raspado web.

SDK oficiales de MCP

La organización Model Context Protocol proporciona SDK para los principales lenguajes:

• TypeScript SDK – Implementación primaria
• SDK de Python: funciones completas para flujos de trabajo de IA/ML
• Java SDK – Mantenido con Spring AI
• SDK de C# – Colaboración con Microsoft (vista previa)
• Ruby SDK – Colaboración con Shopify
• Rust SDK – Implementación de alto rendimiento
• Kotlin SDK – Basado en JVM, ideal para Android

Cara a cara: crear un rascador de Amazon en ambos sentidos

Construyamos el mismo raspador de productos de Amazon utilizando ambos enfoques. Esta comparación práctica pondrá de relieve las diferencias reales entre el raspado tradicional y el impulsado por MCP.

Enfoque tradicional

En primer lugar, vamos a construir un scraper tradicional utilizando Playwright y 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())

El problema: Los selectores CSS(#productTitle, .a-price-whole) están codificados. En el momento en que Amazon modifica su HTML, tu scraper se rompe. Pasarás más tiempo arreglando selectores rotos que analizando datos.

¿Necesitas evitar las protecciones anti-bot de Amazon? Explora nuestra guía completa sobre cómo evitar el CAPTCHA de Amazon.

Enfoque MCP

Ahora vamos a construir el mismo rascador utilizando 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 diferencia: ¿Nota lo que falta? No hay selectores específicos de precio, valoración o disponibilidad. El servidor MCP se limita a proporcionar el contenido, y la IA determina qué extraer basándose en su solicitud en lenguaje natural.

Configuración de MCP con Cursor

¿Quieres probarlo tú mismo? Aquí te explicamos cómo integrar tu servidor MCP con Cursor:

Paso 1: Abre Cursor y navega hasta Ajustes → Ajustes de Cursor.

Paso 2: Seleccione MCP en la barra lateral

Paso 3: Haga clic en + Añadir nuevo servidor MCP global

Paso 4: Añada la configuración de su servidor:

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

Paso 5: Guardar y comprobar que la conexión se muestra en verde

Paso 6: Ahora puedes usar lenguaje natural en el 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

Paso 7: Haz clic en la herramienta Ejecutar ⏎.

La IA se encarga de toda la lógica de extracción, ¡sin necesidad de selectores!

👉 Comprueba cómo integrar el servidor MCP de Bright Data para acceder a datos web en tiempo real preparados para IA.

Cuándo utilizar cada enfoque

Después de construir ambos rascadores, las ventajas y desventajas quedan claras.

Elija el scraping tradicional cuando necesite un control de extremo a extremo sobre cada solicitud, selector y proxy.

• Trabajos repetitivos de gran volumen
• Sitios bien definidos que rara vez cambian
• Canalizaciones en las que cada milisegundo y cada dependencia cuentan

💡 Consejo: Para el raspado tradicional:

• Explore los servicios proxy de Bright Data para gestionar la rotación de IP y las restricciones geográficas
• Pruebe las API de Web Scraper para realizar extracciones preconstruidas de más de 120 dominios populares
• Navegue por el mercado de conjuntos de datos para encontrar datos listos para usar

Por otro lado, adopte flujos de trabajo basados en MCP cuando su producto ya esté centrado en LLM o cuando desee que los agentes obtengan datos en directo bajo demanda.

• Prototipos rápidos, donde escribir selectores le ralentiza
• Sitios que cambian con frecuencia o varían entre dominios
• Los compañeros de equipo menos técnicos pueden activar la recogida de datos mediante avisos
• Flujos complejos (por ejemplo, buscar → paginar → extraer) que se benefician del razonamiento LLM.
• Aplicaciones conversacionales que pueden tolerar una latencia adicional o el coste de una llamada a la herramienta.

💡 Consejo: Para la integración MCP:

• Echa un vistazo a los servidores MCP de la comunidad
• Experimente con las implementaciones de referencia oficiales de MCP
• Pruebe la integración MCP de Bright Data para una fiabilidad de nivel empresarial.

El servidor MCP de Bright Data envuelve Web Unlocker, Crawl API, Browser API o SERP API tras un único punto final JSON-RPC. Su agente simplemente llama a las herramientas disponibles, como search_engine, y el servidor gestiona la navegación sigilosa, la resolución de CAPTCHA y la rotación de proxy automáticamente.

El futuro es híbrido

Ninguno de los dos enfoques es una panacea, por lo que los equipos inteligentes combinan ambos.

• Utilice MCP para el descubrimiento. Ponga en marcha scrapers para validar nuevas fuentes de datos en cuestión de minutos.
• Optimice con código tradicional. Una vez que el objetivo y el esquema sean estables, cambia a selectores ajustados a mano para ganar en velocidad y rentabilidad.
• Exponga scrapers maduros como herramientas MCP. Envuelva sus rastreadores Python o Node.js existentes en un servidor MCP ligero para que los agentes puedan invocarlos con una sola llamada a una función.

Las plataformas modernas ya siguen este modelo. Por ejemplo, el servidor MCP de Bright Data permite combinar la exploración basada en IA con una infraestructura de scraping de producción.

Conclusión

El “web scraping” tradicional no va a desaparecer: sigue siendo el motor de la mayoría de las operaciones de datos a gran escala. MCP, por su parte, aporta una nueva capa de flexibilidad e inteligencia preparada para LLM.

El futuro es híbrido: utilizar ambos y cambiar según lo exija el trabajo.

Si necesita una infraestructura escalable y compatible para la extracción basada en IA, consulte la Infraestructura de datos web preparada para IA de Bright Data: desde proxies residenciales hasta API preconstruidas y un servidor MCP totalmente gestionado.

¿Ya está creando flujos de trabajo de agentes? Consulte la guía sobre la integración de Google ADK con Bright Data MCP.