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我在Docker上部署过Dify，用来搭建自动化工作流蛮方便的，就拿爬虫来说，你可以用Dify编写Python脚本，通过requests来接入亮数据的网页抓取API，并通过deepseek对其进行调用，很容易去实现。亮数据的网页抓取API比如单纯Python爬虫脚本更适合复杂采集场景，因为它内置了网页解锁器，可以处理验证码，而且能自动切换ip池，不会被网站封禁。Dify工作流搭建的时候要注意，一定得做好容错处理，不然很容易崩溃。

现在油管对爬虫检测非常严格，比如像github上一些流行开源爬虫工具比如yt-dlp都很难稳定采集大批量数据，因为它是在有限的IP资源上运行的单点脚本，所以一旦规模化就很容易遇到HTTP 429 (Too Many Requests) 错误。 你可以使用python requests去访问亮数据网页抓取API，类似封装好的数据采集流水线，能自动处理各种反爬技术，能支持Youtube的大数据采集，而且不需要花时间去维护，很适合你现在的需求。 亮数据有3个优势，能支持油管高并发的规模化数据采集任务。 1、庞大的IP网络，能自动切换代理池2、网页解锁能力，可以用来处理人机验证、Cookie配置等。它通过AI算法自动执行一系列复杂的解锁任务，你不需要任何手动配置。3、抓取浏览器可以模拟高级用户交互，比如如点击、滚动、登录）

如果采集油管这样的大型网站数据，简单的playwright爬虫估计是不行的，因为很容易被识别并封掉ip，现在的自动化采集脚本太多了。我之前在做研究生课题时，需要采集大量的社媒数据用于论文，因为没有什么时间去写爬虫脚本，所以用了亮数据的网页抓取API，类似封装好的数据采集流水线，能自动处理各种反爬技术，可以支持大型网站的大数据采集，而且不需要花时间去维护。用起来也比较简单，需要登陆亮数据的用户控制面板，然后进入Web Scrapers菜单，这是用来配置网页采集API的功能区，油管的采集模板就在这里。接着进入采集页面，里面有各种接口，包括按url采集视频信息及评论，或者按搜索关键词来采集。配置好后，它会给到python采集代码，直接放到本地去跑就可以。

我用过不少数据采集类的MCP，比如playwright-mcp，fetch-mcp、brightdata-mcp等，其中用的比较多的是brightdata-mcp，可以采集数据、搜索网页，解锁网页等功能。我还专门用它做了个显卡监测的智能体，是搭建上n8n的，跑起来很稳定。用brightdata-mcp的好处是它是基于亮数据的数据采集服务开发的，所以能自主的去处理网站的反爬机制，比如人机验证、ip限制、动态加载等，所以主打一个方便。其他的爬虫mcp各有各的特点，我觉得按需使用吧。

我在公司做过一段时间的数据爬虫项目，从0到1搭建了以Python为主要开发语言的商品数据采集应用，可以算有些发言权。如果你的爬虫任务是小数据量且对稳定性要求不高，可以直接使用Python scrapy、requests等爬虫库实现，可能会需要配置一些代理IP，保证稳定性。但是如果你是采集大批量数据、并发高且对任务稳定要求高，比如公司级别的爬虫任务，则需要使用亮数据的解锁API来解决反爬限制，因为现在的网站对自动化脚本识别很精准，你自己去处理会很耗费时间，亮数据把解锁器、IP代理池集成在APi里，可以自动去处理这些复杂的限制。所以具体怎么用要看情况的，但有现成的工具最好是直接用，把时间留给数据研究和使用上。

我最近刚刚在cursor配置过brightdata-mcp，主要用来访问谷歌等搜索引擎去查询商品信息，总体用下来挺稳定的，不会被卡验证码，好像brightdata内置了绕过爬虫检测的技术，这是它的一个亮点吧。下面讲讲具体的实现过程，首先注册亮数据账号，在账户设置获取API密钥，并复制mcp配置信息，然后在Cursor中得确保安装了Node.js环境。接下里是配MCP服务，你要打开Cursor，点“Chat Setting”-“MCP”，新建配置，粘贴之前复制的brightdata-mcp配置信息。最后，在cursor中新建Agent并勾选BrightData-mcp服务，提示词写“用search_engine或scrape_as_markdown工具，按要求采集并输出结构化数据”。这样你就可以用cursor采集数据了，还挺简单的。

如果是做跨境电商的数据监测，一般有两种方案，第一种是用python requests自己搭建爬虫脚本和gui页面，但需要处理各种反爬机制，需要有技术深度。第二种是用亮数据这样的第三方数据采集工具，它有专门的网页抓取器，可以直接用requests调用主流电商商品的数据，比如名称、价格、评论等。我是建议用第二种，因为亮数据内置了处理反爬的技术，可以自动解锁人机验证、切换ip代理等，比较省心。具体的步骤如下：1、先注册并申请爬虫代理api2、用Python安装requests、pandas、schedule等库3、写爬虫脚本：配置亮数据代理，指定要监测的跨境平台商品页，抓取销量、评论数、收藏量、排名这些热度指标3、定时运行爬虫（比如每小时），把数据存 CSV 或轻量数据库；4、用pandas简单统计（如 24 小时热度增长率），直观判断商品热度

我上周刚刚在公司本地服务器搭建了客服大模型，数据一般来自于公司本地数据，另一半来自于互联网电商数据，这些三方数据采集用的是亮数据的网页抓取api，可以请求整个网页并解析为Markdown、文本、HTML或JSON文件形式，而且不需要自己处理验证码、ip封锁等问题。亮数据api好处在于它内置了动态住宅ip池可以自动切换，而且有专门的解锁器可用于处理人机验证，所以对于大部分网站都能轻松采集，下面以某海外主流电商网站为例，讲解下如何用亮数据网页抓取api采集数据，用于AI大模型训练。首先是注册账号并获取key，接着在控制台点击 'Web Scrapers'，进入爬虫模版市场，选择对应的电商网站，输入产品url就可以自动采集。或者你可以用python requests访问api，也可以直接采集到商品数据，非常简单。

当然有的，现在的MCP功能非常的多，不光能搜索网页，还能帮你处理各种网页的爬虫检测，几乎不需要任何的操心，就能轻松采集到网页数据，包括像Fetch、Bing等，我之前在公司数据采集项目中用过brightdata-mcp，可以支持搜索各种主流引擎，而且可以绕过反爬检测，这里简单介绍下。 brightdata-mcp是亮数据开发的一个MCP，专门用来采集复杂的网页数据，由于本身就是专门做网页解锁的，所以这个MCP特点是能自动处理各种验证码等限制。 它的核心能力之一是访问搜索引擎，来检测你想要的网页，最终汇总成结构化数据呈现出来，比如你在cursor上部署了brightdata-mcp，只需要提问帮我查下某某汽车的优惠信息，它就会自动去调用mcp搜索功能去检索网页。

有不少人用Python的requests采集商品数据，但是又不会写复杂的爬虫脚本，因为没办法绕过跨境电商网站的各种反爬检测，所以要用到亮数据的接口来处理反爬。我之前刚好用过亮数据，包括他们家的解锁API、远程浏览器等都试过，在网页解锁、ip代理上有很好的效果，可以用requests或者selenium去连接，代码并不难。比如说，使用requests连接亮数据的解锁器API，先要去申请一个key，然后在亮数据后台添加新通道，它会直接给到请求代码： import requests headers = { 'Authorization': '******', 'Content-Type': 'application/json' } data = { 'zone': 'web_unlocker9', 'url': 'https://geo.brdtest.com/welcome.txt?product=unlocker&method=api', 'format': 'raw' } response = requests.post( 'https://api.brightdata.com/request', json=data, headers=headers ) print(response.text) 你只需要在代码中添加请求网址就可以通过解锁API来采集网页数据，这样你就不用自己去处理验证码、ip限制等问题了。