Los mercados financieros generan cantidades ingentes de datos cada segundo. NASDAQ es una de las mayores bolsas del mundo y acoge a grandes empresas como Apple, Microsoft, Tesla y Amazon.
Si está creando algoritmos de negociación, cuadros de mando de investigación o aplicaciones de tecnología financiera, la recopilación de estos datos financieros presenta tanto importantes oportunidades como desafíos técnicos. Esta guía describe 3 métodos probados para recopilar datos financieros de NASDAQ: acceso directo a la API a través de puntos finales internos, implementación de una infraestructura proxy empresarial a gran escala y uso de raspado web impulsado por IA con MCP (Model Context Protocol).
Comprender el panorama de datos del NASDAQ
NASDAQ proporciona datos de mercado completos que son perfectos para la investigación, backtesting y aplicaciones analíticas. Esto es a lo que normalmente puede acceder:
- Datos de precios: último precio negociado, máximo/mínimo diario, precios de apertura/cierre, volumen negociado y variaciones porcentuales de los valores cotizados.
- Datos históricos: datos diarios OHLC (apertura, máximo, mínimo, cierre), historial de dividendos, división de acciones y volúmenes de negociación históricos.
- Información sobre la empresa: datos básicos de la empresa, clasificación por sectores y enlaces a los documentos presentados ante la SEC y a las noticias de la empresa.
- Funciones adicionales: gráficos interactivos, calendarios de resultados y datos sobre participaciones institucionales.
Los operadores e inversores utilizan el backtesting para analizar el rendimiento histórico de las estrategias antes de ponerlas en práctica en operaciones reales. Las empresas aprovechan estos datos de mercado para obtener inteligencia competitiva, lo que les ayuda a seguir la actividad de la competencia e identificar tendencias y oportunidades de mercado. Para escenarios más avanzados, explore nuestros completos casos de uso de datos financieros.
Ahora vamos a ver cómo raspar estos datos.
Metodología de extracción de datos
Los sitios financieros modernos como NASDAQ, yahoo finance y google finance están construidos como aplicaciones de una sola página que utilizan JavaScript para mostrar contenido dinámico. En lugar de analizar HTML frágil, es más robusto llamar directamente a sus puntos finales de API JSON internos, ya que las respuestas JSON son más limpias y estables.
A continuación se explica cómo identificar los puntos finales JSON de NASDAQ:
- Abra cualquier página de teletipos (por ejemplo, https://www.nasdaq.com/market-activity/stocks/aapl) y abra las Herramientas para desarrolladores de su navegador.
- En la pestaña Red, seleccione el filtro Fetch/XHR para aislar el tráfico API.
- Recarga la página para capturar todas las peticiones.
Después de recargar, verás solicitudes como market-info, chart, watchlist y varias más.
Haga clic en cualquier solicitud para inspeccionar la carga útil JSON; la solicitud market-info, por ejemplo, muestra una completa estructura de datos con información de mercado en tiempo real.
Una vez identificados estos puntos finales, vamos a configurar las herramientas necesarias.
Requisitos previos
- Python 3.x
- Un editor de código (VS Code, PyCharm, etc.)
- Familiaridad básica con las herramientas de desarrollo de Chrome
- Conocimientos básicos de scraping en Python y bibliotecas de extracción de datos
- La biblioteca
requests. Instálela con el comandopip install requests
Si eres nuevo en la librería requests, nuestra guía Python requests cubre todas las técnicas que usaremos en este tutorial.
Con estas herramientas listas, vamos a explorar el primer método.
Método 1 – web scraping con acceso directo a la API
Los puntos finales clave que utilizaremos proporcionan datos de mercado completos a través de respuestas JSON limpias.
Situación del mercado y calendario de negociación
Este punto final devuelve el estado del mercado estadounidense con información de cuenta atrás y horarios de negociación completos. Abarca el horario normal, las sesiones previas a la comercialización y las sesiones posteriores, y proporciona las fechas de negociación anteriores y siguientes en varios formatos de fecha y hora para facilitar la integración.
El punto final es https://api.nasdaq.com/api/market-info.
He aquí una aplicación sencilla:
import requests
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
response = requests.get('https://api.nasdaq.com/api/market-info', headers=headers)
print(response.json())La API devuelve datos sobre el estado del mercado de la siguiente manera
{
"data": {
"country": "U.S.",
"marketIndicator": "Market Open",
"uiMarketIndicator": "Market Open",
"marketCountDown": "Market Closes in 3H 7M",
"preMarketOpeningTime": "Jul 29, 2025 04:00 AM ET",
"preMarketClosingTime": "Jul 29, 2025 09:30 AM ET",
"marketOpeningTime": "Jul 29, 2025 09:30 AM ET",
"marketClosingTime": "Jul 29, 2025 04:00 PM ET",
"afterHoursMarketOpeningTime": "Jul 29, 2025 04:00 PM ET",
"afterHoursMarketClosingTime": "Jul 29, 2025 08:00 PM ET",
"previousTradeDate": "Jul 28, 2025",
"nextTradeDate": "Jul 30, 2025",
"isBusinessDay": true,
"mrktStatus": "Open",
"mrktCountDown": "Closes in 3H 7M",
"pmOpenRaw": "2025-07-29T04:00:00",
"ahCloseRaw": "2025-07-29T20:00:00",
"openRaw": "2025-07-29T09:30:00",
"closeRaw": "2025-07-29T16:00:00"
}
}¡Genial! Esto muestra el enfoque de la API para recuperar datos de sincronización del mercado en tiempo real.
Datos de cotización
El punto final de cotización de NASDAQ proporciona datos bursátiles detallados de cualquier empresa que cotice en bolsa, incluidos los últimos precios, volumen de negociación, información sobre la empresa y estadísticas de mercado.
El punto final es https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/info?assetclass=stocks. Se requiere el símbolo de cotización (AAPL, TSLA) y la clase de activo establecida en acciones para los datos de renta variable.
Este es un sencillo fragmento de código:
import requests
def get_stock_info(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/info?assetclass=stocks'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
stock_info = get_stock_info('AAPL', headers)
print(stock_info)La API devuelve los datos de cotización de las acciones de la siguiente manera
{
"data": {
"symbol": "AAPL",
"companyName": "Apple Inc. Common Stock",
"stockType": "Common Stock",
"exchange": "NASDAQ-GS",
"isNasdaqListed": true,
"isNasdaq100": true,
"isHeld": false,
"primaryData": {
"lastSalePrice": "$211.9388",
"netChange": "-2.1112",
"percentageChange": "-0.99%",
"deltaIndicator": "down",
"lastTradeTimestamp": "Jul 29, 2025 12:51 PM ET",
"isRealTime": true,
"bidPrice": "$211.93",
"askPrice": "$211.94",
"bidSize": "112",
"askSize": "235",
"volume": "23,153,569",
"currency": null
},
"secondaryData": null,
"marketStatus": "Open",
"assetClass": "STOCKS",
"keyStats": {
"fiftyTwoWeekHighLow": {
"label": "52 Week Range:",
"value": "169.21 - 260.10"
},
"dayrange": {
"label": "High/Low:",
"value": "211.51 - 214.81"
}
},
"notifications": [
{
"headline": "UPCOMING EVENTS",
"eventTypes": [
{
"message": "Earnings Date : Jul 31, 2025",
"eventName": "Earnings Date",
"url": {
"label": "AAPL Earnings Date : Jul 31, 2025",
"value": "/market-activity/stocks/AAPL/earnings"
},
"id": "upcoming_events"
}
]
}
]
}
}Datos fundamentales de la empresa
La API de resumen de NASDAQ proporciona datos financieros clave, como capitalización bursátil, volumen de negociación, información sobre dividendos y clasificación sectorial de cualquier símbolo bursátil.
Cuando visita la página de una empresa del NASDAQ y se desplaza hasta la sección “Datos fundamentales”, su navegador llama a un punto final específico. Este punto final es https://api.nasdaq.com/api/quote/{SYMBOL}/summary?assetclass=stocks y contiene todos los datos fundamentales de la empresa.
Este es el fragmento de código:
import requests
def get_company_data(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/summary?assetclass=stocks'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
company_data = get_company_data('AAPL', headers)
print(company_data)La API devuelve los datos de la clave de la empresa de la siguiente manera:
{
"data": {
"symbol": "AAPL",
"summaryData": {
"Exchange": {
"label": "Exchange",
"value": "NASDAQ-GS"
},
"Sector": {
"label": "Sector",
"value": "Technology"
},
"Industry": {
"label": "Industry",
"value": "Computer Manufacturing"
},
"OneYrTarget": {
"label": "1 Year Target",
"value": "$235.00"
},
"TodayHighLow": {
"label": "Today's High/Low",
"value": "$214.81/$210.825"
},
"ShareVolume": {
"label": "Share Volume",
"value": "25,159,852"
},
"AverageVolume": {
"label": "Average Volume",
"value": "51,507,684"
},
"PreviousClose": {
"label": "Previous Close",
"value": "$214.05"
},
"FiftTwoWeekHighLow": {
"label": "52 Week High/Low",
"value": "$260.1/$169.2101"
},
"MarketCap": {
"label": "Market Cap",
"value": "3,162,213,080,720"
},
"AnnualizedDividend": {
"label": "Annualized Dividend",
"value": "$1.04"
},
"ExDividendDate": {
"label": "Ex Dividend Date",
"value": "May 12, 2025"
},
"DividendPaymentDate": {
"label": "Dividend Pay Date",
"value": "May 15, 2025"
},
"Yield": {
"label": "Current Yield",
"value": "0.49%"
}
},
"assetClass": "STOCKS",
"additionalData": null,
"bidAsk": {
"Bid * Size": {
"label": "Bid * Size",
"value": "$211.75 * 280"
},
"Ask * Size": {
"label": "Ask * Size",
"value": "$211.79 * 225"
}
}
}
}Gráfico y datos históricos del NASDAQ
NASDAQ proporciona datos de gráficos a través de puntos finales especializados diseñados para diferentes plazos y granularidad de datos.
NASDAQ divide los datos de los gráficos entre los puntos finales en función de los requisitos del marco temporal:
- Punto final intradía: datos minuto a minuto para los marcos temporales 1D y 5D.
- Punto final histórico: datos OHLC diarios para los marcos temporales 1M, 6M, YTD, 1Y, 5Y y MAX.
Datos del gráfico intradía (marco temporal 1D)
Este punto final es perfecto para analizar minuto a minuto los movimientos de los precios durante las sesiones de negociación.
El punto final es https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/chart?assetclass=stocks&charttype=rs.
El endpoint requiere tres parámetros: el símbolo del ticker de la acción, assetclass establecido en stocks para los datos de renta variable, y charttype=rs para el horario de negociación habitual.
He aquí una aplicación sencilla:
import requests
def get_chart_data(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/quote/{symbol}/chart?assetclass=stocks&charttype=rs'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
chart_data = get_chart_data('AAPL', headers)
print(chart_data)La API devuelve los datos intradía de una empresa en la siguiente estructura:
{
"data": {
"chart": [
{
"w": 995, // Trading volume for this minute
"x": 1753416000000, // Timestamp (milliseconds)
"y": 214.05, // Price
"z": { // Human-readable format
"time": "4:00 AM",
"shares": "995",
"price": "$214.05",
"prevCls": "213.7600" // Previous day's close
}
}
]
}
}Para los datos de minutos de 5 días, debe utilizar un punto final diferente:
https://charting.nasdaq.com/data/charting/intraday?symbol=AAPL&mostRecent=5&includeLatestIntradayData=1Esto devuelve datos estructurados de la siguiente manera (recortados por brevedad):
{
"companyName": "APPLE INC",
"marketData": [
{
"Date": "2025-07-22 09:30:00",
"Value": 212.639999,
"Volume": 2650933
},
{
"Date": "2025-07-22 09:31:00",
"Value": 212.577103,
"Volume": 232676
}
],
"latestIntradayData": {
"Date": "2025-07-28 16:00:00",
"High": 214.845001,
"Low": 213.059998,
"Open": 214.029999,
"Close": 214.050003,
"Change": 0.169998,
"PctChange": 0.079483,
"Volume": 37858016
}
}Datos históricos (1M, 6M, YTD, 1Y, 5Y, MAX)
Para plazos más largos, NASDAQ proporciona datos OHLC diarios a través del extremo histórico.
El punto final es https://charting.nasdaq.com/data/charting/historical?symbol={symbol}&date={start}~{end}&.
El endpoint requiere el símbolo del ticker de la acción y el intervalo de fechas en el formato “AAAA-MM-DD~AAAA-MM-DD”.
Este es el código de ejemplo:
import requests
def get_historical_data(symbol, headers):
url = f"https://charting.nasdaq.com/data/charting/historical?symbol={symbol}&date=2024-08-24~2024-10-23&"
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
"accept": "*/*",
"referer": "https://charting.nasdaq.com/dynamic/chart.html",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36",
}
historical_data = get_historical_data("AAPL", headers)
print(historical_data)Esto devuelve datos estructurados de la siguiente manera (recortados por brevedad):
{
"companyName": "APPLE INC",
"marketData": [
{
"Date": "2024-11-18 00:00:00",
"High": 229.740000,
"Low": 225.170000,
"Open": 225.250000,
"Close": 228.020000,
"Volume": 44686020
}
],
"latestIntradayData": {
"Date": "2025-07-25 16:00:00",
"High": 215.240005,
"Low": 213.399994,
"Open": 214.699997,
"Close": 213.880005,
"Change": 0.120010,
"PctChange": 0.056143,
"Volume": 40268780
}
}Participaciones en ETF
La API de participaciones en ETF del NASDAQ identifica los fondos cotizados (ETF) que incluyen una acción específica entre sus 10 principales participaciones. Estos datos muestran los patrones de propiedad institucional y ayudan a identificar oportunidades de inversión relacionadas.
El punto final es https://api.nasdaq.com/api/company/{symbol}/holdings?assetclass=stocks.
Esta es la aplicación:
import requests
def get_holdings_data(symbol, headers):
url = f'https://api.nasdaq.com/api/company/{symbol}/holdings?assetclass=stocks'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
holdings_data = get_holdings_data('AAPL', headers)
print(holdings_data)La API devuelve dos categorías de datos de ETF: todos los ETF que mantienen la acción como una de las 10 principales posiciones, y específicamente los ETF que cotizan en el NASDAQ con los mismos criterios. La respuesta incluye porcentajes de ponderación, datos de rentabilidad de los ETF y detalles de los fondos.
{
"data": {
"heading": "ETFs with AAPL as a Top 10 Holding*",
"holdings": { ... }, // All ETFs with the stock as top 10 holding
"nasdaqheading": "Nasdaq Listed ETFs where AAPL is a top 10 holding*",
"nasdaqHoldings": { ... } // Specifically NASDAQ-listed ETFs
}
}Últimas noticias de la empresa
Este punto final recupera artículos de noticias recientes relacionados con símbolos bursátiles específicos. Proporciona una cobertura detallada de las noticias, incluidos titulares, detalles de publicación, símbolos relacionados y metadatos del artículo.
El punto final es https://www.nasdaq.com/api/news/topic/articlebysymbol?q={symbol}|STOCKS&offset={offset}&limit={limit}&fallback=true.
Lo que necesitas para aprobar:
- q – símbolo de cotización con el sufijo |STOCKS (como AAPL|STOCKS o MSFT|STOCKS)
- offset – número de registros a omitir para la paginación (comienza en 0)
- limit – número máximo de artículos a devolver (por defecto 10)
- fallback – indicador booleano para el comportamiento fallback (recomendado: true)
He aquí una aplicación rápida:
import requests
def get_news_data(symbol, headers):
url = f'https://www.nasdaq.com/api/news/topic/articlebysymbol?q={symbol}|STOCKS&offset=0&limit=10&fallback=true'
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
headers = {
'accept': 'application/json',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36',
}
news_data = get_news_data('AAPL', headers)
print(news_data)La API devuelve una respuesta JSON estructurada con el siguiente aspecto:
{
"data": {
"message": null,
"rows": [...], // Array of news articles
"totalrecords": 8905 // Total number of available articles
}
}Cada noticia contiene información detallada:
{
"ago": "15 hours ago",
"created": "Jul 26, 2025",
"id": 25379586,
"image": "",
"imagedomain": "https://www.nasdaq.com/sites/acquia.prod/files",
"primarysymbol": "tsm",
"primarytopic": "Markets|4006",
"publisher": "The Motley Fool",
"related_symbols": [
"tsm|stocks",
"aapl|stocks",
"nvda|stocks"
],
"title": "Everyone's Watching Nvidia -- but This AI Supplier Is the Real Power Player",
"url": "/articles/everyones-watching-nvidia-ai-supplier-real-power-player"
}La API utiliza una sencilla paginación basada en desplazamientos para ayudarle a navegar por miles de artículos de forma eficaz. Así funciona la paginación:
- Primer lote –
offset=0&limit=10recupera los artículos 1-10 - Segundo lote –
offset=10&limit=10recupera los artículos 11-20 - Tercer lote –
offset=20&limit=10recupera los artículos 21-30
Para obtener el siguiente conjunto de artículos, incremente el desplazamiento en su valor límite.
Método 2 – Escalado de datos NASDAQ con proxies residenciales
Aunque el acceso directo a la API funciona bien para la mayoría de los casos de uso, el escalado a la recopilación de datos a nivel empresarial introduce importantes retos de raspado web. Las operaciones de gran volumen se enfrentan a límites de velocidad, sistemas de detección de bots y bloqueos de IP que pueden detener por completo la recopilación de datos.
El principal cuello de botella en el scraping a gran escala es la gestión de la reputación IP. Los sitios financieros como NASDAQ despliegan sistemas anti-bot avanzados que supervisan activamente los patrones y la frecuencia de las solicitudes de direcciones IP individuales. Cuando estos sistemas detectan patrones de tráfico automatizados procedentes de una única fuente IP, aplican bloqueos que van desde la limitación de velocidad hasta la prohibición total de IP.
Los proxies residenciales resuelven estos problemas enrutando las peticiones a través de conexiones a Internet domésticas reales. Esto hace que sus solicitudes parezcan tráfico legítimo de usuarios distribuidos en diferentes ubicaciones geográficas, lo que reduce significativamente la probabilidad de activar sistemas anti-bot.
Nuestra infraestructura de proxy residencial proporciona más de 150 millones de IP residenciales en más de 195 ubicaciones, diseñadas específicamente para la recopilación de datos a escala empresarial. Los nuevos usuarios pueden empezar con nuestra guía de inicio rápido para una implementación básica, mientras que los clientes empresariales que necesiten configuraciones avanzadas pueden consultar nuestra documentación de configuración detallada.
La configuración de proxies residenciales con peticiones Python requiere una configuración mínima. Configure sus credenciales de proxy de la siguiente manera:
proxies = {
'http': 'http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}',
'https': 'http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}'
}Aquí está la aplicación completa:
import requests
import urllib3
# Disable SSL warnings
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
proxies = {
"http": "http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}",
"https": "http://brd-customer-{CUSTOMER_ID}-zone-{ZONE_NAME}:{PASSWORD}@brd.superproxy.io:{PORT}",
}
headers = {
"accept": "application/json, text/plain, */*",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36",
}
response = requests.get(
"https://www.nasdaq.com/api/news/topic/articlebysymbol?q=AAPL|STOCKS&offset=0&limit=10&fallback=true",
headers=headers,
proxies=proxies,
verify=False,
timeout=30,
)
print(f"Status Code: {response.status_code}")
print(response.json())Con esta configuración de proxy residencial, puede ejecutar cientos o miles de solicitudes simultáneas a través de diferentes direcciones IP sin activar los límites de velocidad.
También ofrecemos una herramienta de gestión de proxy gratuita y de código abierto que proporciona un control avanzado sobre sus operaciones de proxy, como la gestión centralizada de proxy, la supervisión de solicitudes en tiempo real, la configuración avanzada de rotación y mucho más. Nuestra guía de instalación le guía a través del proceso de configuración.
Método 3 – Extracción de datos NASDAQ mediante inteligencia artificial con MCP
El Protocolo de Contexto de Modelos estandariza la integración de IA con datos, permitiendo interacciones de lenguaje natural con la infraestructura de raspado web. La implementación del MCP de Bright Data combina soluciones de recopilación de datos con extracción impulsada por IA, agilizando las operaciones de raspado mediante interfaces conversacionales.
Este servidor MCP para la extracción de datos financieros simplifica la complejidad de la detección de extremos, la gestión de cabeceras y la protección anti-bot aprovechando la infraestructura de datos web. El sistema navega de forma inteligente y extrae datos de sitios web modernos como NASDAQ, gestionando el renderizado de JavaScript, el contenido dinámico y los sistemas de seguridad al tiempo que ofrece salidas de datos estructurados.
Ahora, vamos a verlo en acción integrando Bright Data MCP con el escritorio Claude. Navegue hasta la aplicación de escritorio Claude y, a continuación, vaya a Configuración > Desarrollador > Editar configuración. Verá el archivo claude_desktop_config.json, donde deberá añadir la siguiente configuración:
{
"mcpServers": {
"Bright Data": {
"command": "npx",
"args": ["@brightdata/mcp"],
"env": {
"API_TOKEN": "<your-brightdata-api-token>",
"WEB_UNLOCKER_ZONE": "<optional – override default zone name 'mcp_unlocker'>",
"BROWSER_AUTH": "<optional – enable full browser control via Scraping Browser>"
}
}
}
}Requisitos de configuración:
- Token de API: configure su cuenta de Bright Data y genere un token de API desde su panel de control.
- Zona Web Unlocker – especifique el nombre de su zona Web Unlocker o utilice el predeterminado
mcp_unlocker. - Configuración de Scraping Browser (Browser API) – Para escenarios de contenido dinámico, configure el Browser API para páginas renderizadas en JavaScript. Utilice las credenciales
Nombre de usuario:Contraseñade la pestaña Descripción general de la zona API del navegador.
Una vez finalizada la configuración, salga de la aplicación de escritorio Claude y vuelva a abrirla. Verá que la opción Bright Data está disponible, lo que indica que las herramientas MCP están ahora integradas en su entorno Claude.
Con la integración de Claude y Bright Data MCP, puede extraer datos a través de preguntas conversacionales sin necesidad de escribir código.
Ejemplo de solicitud: “Extraer datos clave de la URL de NASDAQ en formato JSON: https://www.nasdaq.com/market-activity/stocks/aapl. Maneje la carga dinámica ya que NASDAQ utiliza renderizado JavaScript”.
Permita los permisos de las herramientas cuando se le solicite. El sistema llama automáticamente a las herramientas MCP de Bright Data, utilizando la API del navegador para gestionar la representación de JavaScript y eludir las protecciones anti-bot. A continuación, devuelve datos JSON estructurados con información completa sobre las acciones.
Esto muestra una aplicación de MCP para la extracción de datos financieros. La versatilidad del protocolo va mucho más allá del scraping financiero, ya que los equipos que crean flujos de trabajo de IA suelen combinar varios servidores MCP para distintas funciones.
Nuestro resumen de los principales servidores MCP compara y destaca las capacidades únicas de cada proveedor, abarcando desde la extracción de datos web y la automatización de navegadores hasta la integración de código y la gestión de bases de datos.
Conclusión
Para extraer datos del NASDAQ de forma eficaz es necesario elegir el enfoque adecuado para sus necesidades específicas. Mientras que el scraping básico funciona para la extracción de datos de bajo volumen, las aplicaciones de producción se benefician significativamente de una infraestructura proxy robusta y de soluciones empresariales.
Para las organizaciones que necesitan soluciones de datos financieros de nivel empresarial, merece la pena evaluar diferentes opciones. Nuestro análisis de los principales proveedores de datos financieros puede ayudarle a decidir entre crear scrapers personalizados o adquirir conjuntos de datos de proveedores especializados.
Además de conjuntos de datos financieros, el amplio mercado de Bright Data también ofrece conjuntos de datos empresariales, de redes sociales, inmobiliarios, de comercio electrónico y muchos más.
Con tantas opciones de conjuntos de datos y enfoques de recopilación disponibles, hable con uno de nuestros expertos en datos para descubrir qué productos y servicios de Bright Data se adaptan mejor a sus requisitos específicos.
