MCP + OpenAI Agents SDK: كيفية بناء عامل AI القوي

فجاءه جبريل عليه السلام فقال: يا محمد قبل بضعة أسابيع ، أصبحت المطورين في جميع أنحاء العالم غامضة - وبطبيعة الحال! في النهاية ، طريقة بسيطة لتصنيع أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة التي يمكن أن تفهم حقيقة Agents SDK احصل على العمل ولكن في نفس نفس الشمس، أطلق النار على المسرح، وبسرعة تصبح الاتجاه الساخن التالي في هذا الجانب الغريب من الذكاء الاصطناعي. لذلك، لماذا لا تدمير هذه القوة العظمى معا؟ هذا هو ما نريد فعلا أن نفعله هنا 🔥. MCP في هذه الخطوة، الاستفادة من OpenAI Agents SDK وإدخالها مباشرة إلى الأدوات في العالم الحقيقي التي توفرها خادم MCP. we're going to forge a formidable AI agent إدراج سريع إلى MCP + OpenAI Agents SDK Integration OpenAI Agents SDK هو واحد من أكثر أدوات Python شعبية لتصميم أجهزة الذكاء الاصطناعي الذكية، مما يسمح لهم بالقياس والتصرف. ولكن هنا هو المضاربة: دون معلومات خارجية، فإنهم غالبا ما يكونون محاطين بالبيض من البيانات التدريبية. فكر في MCP كبوة USB-C عالمية لـ AI الخاص بك ، مما يمنحها وسيلة قياسية للتواصل مع مصدر البيانات الخارجية أو أداة – الملفات المحلية ، API ، قواعد البيانات ، يمكنك تسميةها. أي إن دمج MCP مع OpenAI Agents SDK يعني أن الجهات الخاصة بك تحصل على سياق ديناميكي في الوقت الحقيقي، تحولها من الروبوتات الذكية ولكن معزولة إلى استكشاف البيانات القوة والعمل! بناء وكيل AI مع تكوين MCP باستخدام OpenAI Agents SDK جيدًا، كافية النظرية. يمكنك الحصول على ذلك - MCP يتحمل المراقبين AI كما هو الحال. في ملابسها الضوئية. الرجل الحديدي في هذه الفقرة الخطوة من الخطوة ، سنقوم باستخدام OpenAI Agents SDK - yep ، SDK Python الجديد من OpenAI - لإنشاء عامل AI مع تكوين MCP. لماذا OpenAI Agents SDK وليس مكتبة أخرى؟ لأنه لديه وهذا يعني أنك يمكن أن تذهب من الذكاء إلى الذكاء. في ثوانٍ native MCP support القوة العظمى الآن، الصدمة الصغيرة: API OpenAI ليست مجانية. 😅 لذلك في هذه الدليل، (لا تقلق - سنرى كيفية تبادل في OpenAI أو أي نموذج آخر أيضًا). we’ll run it using Gemini as the LLM engine instead لكن انتظر - ما هو خادم MCP الذي نستخدمه؟ سؤال رائع! لتبدأ بسرعة، نحن نلجأ إلى - خادم MCP الذي تم إنشاؤه لعمليات تكنولوجيا المعلومات والإنترنت، ويسمح لموظفي الذكاء الاصطناعي بتحقق وتسريع العمل وتخزين البيانات في الوقت الحقيقي من شبكة الإنترنت - مع المفاتيح الضوئية المدمجة لتجنب CAPTCHA و . بيانات MCP Server حواجز البتروكيماويات على وجه التحديد ، أدناه جميع الأدوات التي تدعمها خادم Bright Data MCP ️: Tool Description search_engine Scrape SERP data (from Google, Bing, Yandex, and more) scrape_as_markdown Scrape a URL and return content in clean Markdown scrape_as_html Scrape a URL and return full HTML content session_stats View tool usage during the current session web_data_amazon_product Get Amazon product info by URL web_data_amazon_product_reviews Fetch Amazon reviews for a product web_data_linkedin_person_profile Grab LinkedIn profile data web_data_linkedin_company_profile Fetch LinkedIn company data web_data_zoominfo_company_profile Get ZoomInfo company profile web_data_instagram_profiles Fetch Instagram profile details web_data_instagram_posts Get Instagram post data web_data_instagram_reels Grab Instagram reel data web_data_instagram_comments Fetch comments from an Instagram post web_data_facebook_posts Extract Facebook post info web_data_facebook_marketplace_listings Get Facebook Marketplace listings web_data_facebook_company_reviews Scrape Facebook business reviews web_data_x_posts Fetch data from X (formerly Twitter) posts web_data_zillow_properties_listing Get Zillow property listings web_data_booking_hotel_listings Fetch hotel listings Booking.com web_data_youtube_videos Extract YouTube video metadata scraping_browser_navigate Navigate to a new URL in a virtual browser scraping_browser_go_back Go back one page in the browser scraping_browser_go_forward Go forward one page in the browser scraping_browser_click Click a page element (needs selector) scraping_browser_links Get all links and selectors on the page scraping_browser_type Type into a form or input scraping_browser_wait_for Wait for an element to appear scraping_browser_screenshot Capture a screenshot of the current page scraping_browser_get_html Get raw HTML from the page scraping_browser_get_text Extract text content from the page search_engine إزالة بيانات SERP (من Google ، Bing ، Yandex ، وغيرها) scrape_as_markdown إزالة URL وتعود المحتوى في Clean Markdown scrape_as_html إزالة URL وعودة المحتوى HTML الكامل session_stats مشاهدة استخدام الأداة أثناء الجلسة الحالية web_data_amazon_product احصل على معلومات منتجات آمازون بواسطة URL web_data_amazon_product_reviews تقييمات أمازون على منتج web_data_linkedin_person_profile تحميل ملف LinkedIn الخاص بك web_data_linkedin_company_profile إرسال بيانات الشركة على LinkedIn web_data_zoominfo_company_profile احصل على ميزات ZoomInfo web_data_instagram_profiles مشاهدة ملف Instagram Details web_data_instagram_posts احصل على بيانات Instagram web_data_instagram_reels تحميل Instagram Real Data web_data_instagram_comments إيقاف التعليقات من رسالة Instagram web_data_facebook_posts إرسال رسالة فيسبوك معلومات web_data_facebook_marketplace_listings الحصول على قائمة السوق فيسبوك web_data_facebook_company_reviews Scrape Facebook مراجعة الأعمال التجارية web_data_x_posts إيقاف بيانات من رسائل X (بالتالي Twitter) web_data_zillow_properties_listing احصل على تقييمات العقارات Zillow web_data_booking_hotel_listings فتاة قائمة الفنادق Booking.com web_data_youtube_videos استخراج البيانات المتعددة من الفيديو YouTube scraping_browser_navigate النقل إلى URL جديد في المتصفح الافتراضي scraping_browser_go_back العودة إلى صفحة واحدة في المتصفح scraping_browser_go_forward اذهب إلى صفحة واحدة في المتصفح scraping_browser_click انقر فوق عنصر الصفحة (needs selector) scraping_browser_links احصل على جميع الروابط والمخترعين على الصفحة scraping_browser_type إدخال إلى شكل أو الدخول scraping_browser_wait_for منتظر أن يظهر عنصر scraping_browser_screenshot تسجيل شاشة من الصفحة الحالية scraping_browser_get_html احصل على HTML خام من الصفحة scraping_browser_get_text استخراج محتوى النص من الصفحة اقرأ كيفية الحصول على وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يتحدث إلى خادم MCP للطاقة غير المحدودة! خطوة #1: إعداد المشروع لمتابعة هذه القسم الدراسي، تأكد من أنك لديك التحديات الأولى التالية في مكانها: Python 3.10+ يتم تثبيتها بشكل محلي Node.js تثبيت على المستوى المحلي مفتاح API من مستخدم LLM يدعم ل OpenAI Agents SDK (نوصي Gemini لهذا) سنبذل قصارى جهدنا في التخطيط، ونأمل أن تخلق بالفعل مشروع Python مع هذه الهيكل: /openai-agents-mcp ├── venv/ ├── .env └── agent.py الآن، قم بتشغيل بيئةك الفريدة ( إعداد البطاقات المطلوبة: venv/ pip install openai-agents python-dotenv أين : openai-agents هو OpenAI Agents Python SDK – الشارع الخاص بك إلى ماكينة المساعدة الذكية python-dotenv هو لتحديد القيمة من ملف .env التالي مفتوحة وقت قراءة هذه المتغيرات البيئية وإعداد لإنشاء العميل: agent.py import asyncio from dotenv import load_dotenv import os from agents import ( Runner, Agent, OpenAIChatCompletionsModel, set_default_openai_client, set_tracing_disabled ) from openai import AsyncOpenAI from agents.mcp import MCPServerStdio # Load environment variables from the .env file load_dotenv() async def run(): # AI Agent logic goes here... pass if __name__ == "__main__": asyncio.run(run()) بوم! أنت على وشك الانفصال مع الأساسيات. الخطوة #2: ابدأ مع MCP Server البيانات الشهيرة لذلك، أنت هل تريد منك أن تتحدث مع خادم MCP؟ حسنًا، تعلم ما - ستحتاج إلى خادم MCP الذي يعمل أولاً (نعم، إرسال رسالة إلى الوزارة! ) القائد الأكبر كما ذكرت سابقاً، فإننا سنستخدم في هذه الحالة، أولاً، . Bright Data MCP Server احصل على مفتاح API الخاص بك وبدء الخدمة وفقا لمستندات خادم Bright Data MCP الرسمية عندما تكون جاهزة ، قم بتشغيل المورد باستخدام هذه الخطوة: npx -y @brightdata/mcp إذا تم تخصيص كل شيء بشكل صحيح ، يجب أن ترى النتائج مثل هذا: Checking for required zones... Required zone "mcp_unlocker" already exists Starting server... جيدة! الآن، قم بتحديد المتغيرات البيئية التي ستستخدمها العميل لمواصلة اتصالها بـ Bright Data MCP Server. قم بإضافة هذه الصيغ إلى هذه الصيغ: .env BRIGHT_DATA_API_TOKEN=" " BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH=" " بدلاً من المضمونات المضمونة مع القيم التي حصلت كما هو موضح في أدوات خادم MCP Bright Data. العودة في اقرأ في هذه المقالة اثنين مثل: agent.py BRIGHT_DATA_API_TOKEN = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_TOKEN") BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH") سنستخدم هذه القيم قريباً عند بدء اتصال MCP من الكود. وكما هو الحال - bam 💥 - يكون خادم MCP الخاص بك على قيد الحياة، ويعمل، وسوف يكون جاهزًا لخدمة عامل AI الخاص بك كعضو إيجابي. خطوة #3: إنشاء وكيل AI الخاص بك كما هو متوقع في إعلان هذا القسم ، سنقوم باستخدام Gemini (إيه، LLM الرائعة من Google) مع OpenAI Agents SDK. أولاً من - والثاني - هل يمكنك حتى القيام بذلك؟ لماذا لا تستخدم OpenAI مباشرة؟ : نعم ، يمكنك القيام بذلك! وهذا يعني أنه يمكنك إدخالها حقًا إلى OpenAI Agents SDK كبديل إرسال. - على عكس OpenAI ، والتي تحب شراءك من قبل التوت. Response Gemini exposes an OpenAI-compatible API It’s free لذلك ، هنا هو السبب في استخدام Gemini بدلاً من OpenAI مباشرة! 💡 كُنْتُمْ خَيْرَ أُمَّةٍ أُخْرِجَتْ لِلنَّاسِ [آل عمران: 110] وخلقها في قلبك الملف : ميزة API Gemini من Google AI Studio .env GEMINI_API_KEY=" " ثم، في اقرأ هذا المفتاح كما يلي: agent.py GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") الآن، إنشاء وظيفة تترابط كل شيء معًا - (الذي سنقوم بتحديثه في الكود قريباً ️): Gemini model, OpenAI SDK, and the MCP server async def create_mcp_ai_agent(mcp_server): # Initialize Gemini client using its OpenAI-compatible interface gemini_client = AsyncOpenAI( api_key=GEMINI_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/" ) # Set the default OpenAI client to Gemini set_default_openai_client(gemini_client) # Disable tracing to avoid tracing errors being logged in the terminal set_tracing_disabled(True) # Create an agent configured to use the MCP server and Gemini model agent = Agent( name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant", model=OpenAIChatCompletionsModel( model="gemini-2.0-flash", openai_client=gemini_client, ), mcp_servers=[mcp_server] ) return agent إذا كنت ترغب في استخدام نموذجًا مختلفًا يدعم (مثل Claude، Mistral، أو النماذج الأخرى)، فمن الممكن تغيير نموذج اسم النموذج بموجبها. base_url : هل تريد استخدام OpenAI بدلاً من ذلك؟ لا مشكلة. وبدلاً من ذلك ، استبدل المنطق المذكور أعلاه بال: Extra OPENAI_API_KEY async def create_mcp_ai_agent(mcp_server): # Create an agent configured to use the MCP server and Gemini model agent = Agent( name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant", mcp_servers=[mcp_server] ) return agent تبادل سهل ، نفس الشبكة – هذا هو جمال SDK ... 😎 ولكن إذا كنت تتساءل أين هو التكهنات تأتي من - سنقوم بتحديثها في الخطوة التالية ( ↓ إشعار سابيلير). mcp_server الخطوة #4: البدء في MCP Server داخلك إدخال منصة MCP Bright Data باستخدام مثل هذا : run() npx async with MCPServerStdio( name="Bright Data web data MCP server, via npx", params={ "command": "npx", "args": ["-y", "@brightdata/mcp"], "env": { "API_TOKEN": BRIGHT_DATA_API_TOKEN, "BROWSER_AUTH": BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH, } }, client_session_timeout_seconds=180 # To avoid timeout errors ) as server: # Create and initialize the AI agent with the running MCP server agent = await create_mcp_ai_agent(server) # AI agent loop logic... ️ ماذا يحدث هنا؟ هذا يفتح خادم MCP باستخدام إرسال بياناتك من خلال المتغيرات البيئية. npx -y @brightdata/mcp الملاحظة: لا تنسى التفكير 2 ثانية (القيمة المحددة هي 2) لأن يتم تنفيذها من قبل خادم Bright Data MCP يستغرق وقتًا . client_session_timeout_seconds 180 5 إزالة في الوقت الحقيقي، حل CAPTCHA، والحركات النينجا المضادة للبنوك الشيء الوحيد الذي بقيت عليه هو إلغاء حلقات الوكالة الدولية للطاقة الذرية ... دعونا نلقي عليه. الخطوة #5: تحديد لقطة المساعدة AI داخل بلوك MCP Server async ، قم بتسجيل لوحة REPL (Read-Eval-Print) حتى يمكن للمستخدمين إدخال طلباتهم ، وإرسالها من خلال وكيل MCP ، والعودة إلى السحر : while True: # Read the user's request request = input("Your request -> ") # Exit condition if request.lower() == "exit": print("Exiting the agent...") break # Run the request through the agent output = await Runner.run(agent, input=request) # Print the result to the user print(f"Output -> \n{output.final_output}\n\n") هذه النقطة الصغيرة من بيثون هي مركز التحكم لشركة AI الخاص بك. فإنه لا يزال يكتشف طلباتك، وتغذيةها إلى المشترك، ثم يضغط على النتيجة النهائية والقديمة. إذا لم يكن ذلك، دعني أكتب لك: هل كان لديك هذه اللحظة "WHOA"؟ you just wired up a full AI agent loop using the OpenAI Agents SDK + Bright Data’s MCP server + Gemini! الآن أنت على استعداد للتحقق من الكود الكامل ، وكل شيء متوافق مع كوكب Frankenstein الجميلة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. خطوة #6: وضع كل شيء معا هذا هو سجل Python النهائي الخاص بك ل OpenAI Agents SDK + MCP التكامل (الحفاظ على المال من قبل Gemini ): import asyncio from dotenv import load_dotenv import os from agents import ( Runner, Agent, OpenAIChatCompletionsModel, set_default_openai_client, set_tracing_disabled ) from openai import AsyncOpenAI from agents.mcp import MCPServerStdio # Load environment variables from the .env file load_dotenv() # Read the required secrets envs from environment variables BRIGHT_DATA_API_TOKEN = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_TOKEN") BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH") GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") async def create_mcp_ai_agent(mcp_server): # Initialize Gemini client using its OpenAI-compatible interface gemini_client = AsyncOpenAI( api_key=GEMINI_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/" ) # Set the default OpenAI client to Gemini set_default_openai_client(gemini_client) # Disable tracing to avoid tracing errors being logged in the terminal set_tracing_disabled(True) # Create an agent configured to use the MCP server and Gemini model agent = Agent( name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant", model=OpenAIChatCompletionsModel( model="gemini-2.0-flash", openai_client=gemini_client, ), mcp_servers=[mcp_server] ) return agent async def run(): # Start the Bright Data MCP server via npx async with MCPServerStdio( name="Bright Data web data MCP server, via npx", params={ "command": "npx", "args": ["-y", "@brightdata/mcp"], "env": { "API_TOKEN": BRIGHT_DATA_API_TOKEN, "BROWSER_AUTH": BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH, } }, client_session_timeout_seconds=180 # To avoid timeout errors ) as server: # Create and initialize the AI agent with the running MCP server agent = await create_mcp_ai_agent(server) # Main REPL loop to process user requests while True: # Read the user's request request = input("Your request -> ") # Exit condition if request.lower() == "exit": print("Exiting the agent...") break # Run the request through the agent output = await Runner.run(agent, input=request) # Print the result to the user print(f"Output -> \n{output.final_output}\n\n") if __name__ == "__main__": asyncio.run(run()) فقط 81 صفحة من الكود. وماذا تفعل؟ وكيل AI الذي يمكن سحب الشبكة، تجنب مكافحة الروبوتات، وتخزين البيانات في الوقت الحقيقي، وتحدث إلى الوراء - كما لو أنه ليس مشكلة كبيرة. حتى سوبرمان قد يكون حسدًا لهذا. ♂️ شكرًا لأحدث و الأدوات الأولى للشركة مثل OpenAI Agents SDK و Bright Data MCP ، فإن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أصبحت الآن ... و البروتوكول الخطوة #7: اختبار عامل الذكاء الاصطناعي MCP-Powered قم بتشغيل وكيل AI الخاص بك من المحدد مع: python agent.py أو على Linux / macOS: python3 agent.py سيتم استقبالك من خلال إرسال رسالة موثوقة مثل: Your request -> على سبيل المثال، حاول سؤالاً عن أدوات MCP التي لديها: What tools are you linked to through MCP? سوف تحصل على شيء ما مثل: كما يمكنك أن ترى، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي لديك يعرف كل أدوات Bright Data MCP التي يمكن أن تتصل بها - وأنت على استعداد لاستخدامها! مرحبا، حان الوقت لفتح الحيوان! دعونا نضع هذه الأدوات MCP الرائعة إلى الاختبار النهائي: إرسال وكيل AI الخاص بك لإزالة بعض البيانات السمكية من صفحة Amazon P5 : من أجل تحقيق ذلك ، إعطاؤه على الفور مثل: From the Amazon product page "https://www.amazon.com/PlayStation%C2%AE5-console-slim-PlayStation-5/dp/B0CL61F39H/", extract the main info and return it in JSON format قم بتنفيذها وستكون النتيجة: وخاصة، يجب أن تكون النتائج مثل: { "title": "PlayStation®5 console (slim)", "seller_name": "Amazon.com", "brand": "Sony", "description": "The PS5 console unleashes new gaming possibilities that you never anticipated. Experience lightning fast loading with an ultra-high speed SSD, deeper immersion with support for haptic feedback, adaptive triggers, and 3D Audio*, and an all-new generation of incredible PlayStation games. Lightning Speed - Harness the power of a custom CPU, GPU, and SSD with Integrated I/O that rewrite the rules of what a PlayStation console can do. Stunning Games - Marvel at incredible graphics and experience new PS5 features. Play a back catalog of supported PS4 games. Breathtaking Immersion - Discover a deeper gaming experience with support for haptic feedback, adaptive triggers, and 3D Audio technology. Vertical stand sold separately. *3D audio via built-in TV speakers or analog/USB stereo headphones. Set up and latest system software update required.", "initial_price": 499, "currency": "USD", "availability": "In Stock", "reviews_count": 6759, "categories": [ "Video Games", "PlayStation 5", "Consoles" ], "asin": "B0CL61F39H", "buybox_seller": "Amazon.com", "number_of_sellers": 1, "root_bs_rank": 18, "answered_questions": 0, "domain": "https://www.amazon.com/", "images_count": 5, "url": "https://www.amazon.com/PlayStation%C2%AE5-console-slim-PlayStation-5/dp/B0CL61F39H?th=1&psc=1&language=en_US&currency=USD", "video_count": 6, "image_url": "https://m.media-amazon.com/images/I/41ECK5cY-2L._SL1000_.jpg", "item_weight": "10.6 pounds", "rating": 4.7, "product_dimensions": "14 x 17 x 7 inches; 10.6 Pounds", "seller_id": "ATVPDKIKX0DER", "date_first_available": "December 10, 2023", "model_number": "CFI-2015", "manufacturer": "Sony", "department": "Video Games", "plus_content": true, "video": true, "final_price": 499, "delivery": [ "FREE delivery Monday, May 26", "Or Prime members get FREE delivery Tomorrow, May 22. Order within 15 hrs 43 mins. Join Prime" ], "features": [ "Model Number CFI-2000", "Includes DualSense Wireless Controller, 1TB SSD, Disc Drive, 2 Horizontal Stand Feet, HDMI Cable, AC power cord, USB cable, printed materials, ASTRO’s PLAYROOM (Pre-installed game)", "Vertical Stand sold separately" ], "bought_past_month": 8000, "is_available": true, "root_bs_category": "Video Games", "bs_category": "PlayStation Consoles", "bs_rank": 15, "badge": "Amazon's Choice", "subcategory_rank": [ { "subcategory_name": "PlayStation 5 Consoles", "subcategory_rank": 1 } ], "amazon_choice": true, "product_details": [ { "type": "ASIN", "value": "B0CL61F39H" }, { "type": "Release date", "value": "December 10, 2023" }, { "type": "Customer Reviews", "value": "4.74.7 out of 5 stars6,759 ratings4.7 out of 5 stars" }, { "type": "Best Sellers Rank", "value": "#18 in Video Games (See Top 100 in Video Games)#1 in PlayStation 5 Consoles" }, { "type": "Product Dimensions", "value": "14 x 17 x 7 inches; 10.6 Pounds" }, { "type": "Type of item", "value": "Video Game" }, { "type": "Item model number", "value": "CFI-2015" }, { "type": "Item Weight", "value": "10.6 pounds" }, { "type": "Manufacturer", "value": "Sony" }, { "type": "Country of Origin", "value": "China" }, { "type": "Batteries", "value": "1 Lithium Ion batteries required. (included)" }, { "type": "Date First Available", "value": "December 10, 2023" } ], "country_of_origin": "China", "seller_url": "https://www.amazon.com/sp?ie=UTF8&seller=ATVPDKIKX0DER&asin=B0CL61F39H", "customers_say": "Customers find the PlayStation 5 console runs well and performs mind-blowingly fast, with quick loading times and smooth game performance. The graphics quality receives positive feedback, with one customer highlighting its stunning 120Hz visuals, while the console is easy to set up with an intuitive user interface. Customers consider the price worth the investment and appreciate its pristine condition. The noise level receives mixed reviews, with some customers finding it super quiet while others report it being loud.", "climate_pledge_friendly": false, "sponsered": true, "store_url": "https://www.amazon.com/stores/PlayStationPlayHasNoLimits/page/5AF5EF82-86EF-4699-B450-C232B3BD720E?lp_asin=B0CL61F39H&ref_=ast_bln&store_ref=bl_ast_dp_brandLogo_sto", "ships_from": "Amazon.com", "customers_say": { "text": "Customers find the PlayStation 5 console runs well and performs mind-blowingly fast, with quick loading times and smooth game performance. The graphics quality receives positive feedback, with one customer highlighting its stunning 120Hz visuals, while the console is easy to set up with an intuitive user interface. Customers consider the price worth the investment and appreciate its pristine condition. The noise level receives mixed reviews, with some customers finding it super quiet while others report it being loud.", "keywords": { "positive": [ "Functionality", "Gaming experience", "Value for money", "Graphics quality", "Quality", "Speed", "Ease of setup" ], "negative": null, "mixed": [ "Noise level" ] } }, "max_quantity_available": 30, "timestamp": "2025-05-21T10:46:13.487Z" } Wow! 🤯 وليس فقط أي موقع-أمازون صعبًا جدًا للكشف بسبب CAPTCHAs العدوانية وحماية ضد الروبوتات. One prompt, and you just scraped all the data from an Amazon product page. كيف فعلت ذلك؟ خلف الجدران، دعا المفوض AI إلى أداة MCP – واحدة من أدوات الطاقة المستوحاة التي تم عرضها من قبل خادم Bright Data MCP. لقد عملت على العمل المزعج: حل CAPTCHAs، تجنب اكتشاف بوت، وتسجيل السلع. web_data_amazon_product ولا تنتهي هنا! هل يمكنك استخدامه لإرسال تحليلات إضافية إلى عامل AI عن طريق إنشاء تحذيرات أكثر تعقيداً؟ بعد كل شيء، يمكن أن يختار وكيل AI أدوات من مجموعة الأدوات التي تم تطويرها من MCP، لذلك ️ الإمكانات هي حقا لا نهاية لها من خلال هذا المنهج القويم، فإن (لا تنسى توني مونتانا) العالم هو لك! الأفكار النهائية الآن أنت تعرف كيفية تخصيص أي عامل AI الذي تم إنشاؤه باستخدام OpenAI Agents SDK - سواء كنت تعمل على GPT أو Gemini أو أي شيء آخر - عن طريق توصيلها إلى خادم MCP. في المقابل، قمت بزيارة القوة القوية ولكن فقط واحدة من . Bright Data MCP server العديد من الخدمات التي تم إنشاؤها لدعم تدفقات العمل الذكية في العالم الحقيقي على نطاق واسع في Bright Data ، لدينا مهمة بسيطة: جعل الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع ، في كل مكان. ، لذلك حتى المرة القادمة ، البقاء على عاطفية ، البقاء على شجاعة ، وستواصل بناء المستقبل من الذكاء الاصطناعي بجدية.