जब उन् हें खोला गया कुछ हफ्तों पहले, हर जगह डेवलपर्स को हाइप किया गया था - और अच्छे कारण के लिए! अंत में, एक सरल तरीका है कि लक्ष्य-आधारित एआई एजेंट बनाएं जो वास्तव में कारण और Agents SDK काम पूरा करें लेकिन लगभग एक ही सांस में, मंच पर विस्फोट हुआ, जल्दी से इस जंगली एआई परिदृश्य में अगली गर्म प्रवृत्ति बन गई. तो, इन दो पावरहाउस को एक साथ क्यों न तोड़ें? MCP इस गाइड में, OpenAI एजेंट एसडीके का लाभ उठाएं और इसे सीधे एक एमसीपी सर्वर द्वारा प्रदान किए गए वास्तविक दुनिया के उपकरणों में कनेक्ट करें। we're going to forge a formidable AI agent MCP + OpenAI एजेंट एसडीके एकीकरण के लिए एक त्वरित परिचय OpenAI एजेंट एसडीके बुद्धिमान एआई एजेंटों को तैयार करने के लिए सबसे लोकप्रिय पायथन टूलकेट्स में से एक है, उन्हें तर्क और कार्रवाई करने की अनुमति देता है. लेकिन यहां कुकर है: कोई बाहरी जानकारी के बिना, वे अक्सर प्रशिक्षण डेटा बुलबुले में फंस जाते हैं. यही वह जगह है जहां एमसीपी (मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल) फंस जाता है! एमसीपी को अपने एआई के लिए सार्वभौमिक यूएसबी-सी पोर्ट के रूप में सोचें, इसे कनेक्ट करने का एक मानक तरीका प्रदान करें बाहरी डेटा स्रोत या उपकरण – स्थानीय फ़ाइलें, एपीआई, डेटाबेस, आप इसे नाम देते हैं। किसी ओपनएआई एजेंट एसडीके के साथ एमसीपी को एकीकृत करना इसका मतलब है कि आपके एजेंट वास्तविक समय, गतिशील संदर्भ प्राप्त करते हैं, उन्हें स्मार्ट-लेकिन अलग-अलग बॉट से पावरहाउस डेटा एक्सप्लोरर्स और कार्रवाई-मैकर में बदलते हैं! OpenAI एजेंट एसडीके का उपयोग करके एमसीपी एकीकरण के साथ एक एआई एजेंट का निर्माण ठीक है, पर्याप्त सिद्धांत। आप इसे प्राप्त करते हैं - एमसीपी एजेंटों को एआई के रूप में सुपरचार्ज करता है अपने इकोनिक धातु सूट में। आयरन आदमी इस चरण-दर-चरण अनुभाग में, हम ओपनएआई एजेंट एसडीके का उपयोग करेंगे - ओपनएआई से नया पियथन एसडीके - एमसीपी एकीकरण के साथ एआई एजेंट का निर्माण करने के लिए। जिसका मतलब है कि आपका एजेंट स्मार्ट से सेकंड में native MCP support सुपर शक्तियां अब, छोटे पकड़: OpenAI का एपीआई मुफ्त नहीं है 😅 तो इस गाइड में, (चिंता न करें - हम आपको दिखाएंगे कि ओपनएआई या किसी अन्य मॉडल में कैसे स्विप किया जाए। we’ll run it using Gemini as the LLM engine instead लेकिन इंतज़ार करें - हम किस एमसीपी सर्वर का उपयोग कर रहे हैं? अच्छा सवाल! जल्दी से शुरू करने के लिए, हम जुड़ रहे हैं - एक एमसीपी सर्वर वेब ऑटोमेशन और डेटा कार्यों के लिए बनाया गया है. यह आपके एआई एजेंट को खोजने, ब्राउज़ करने, कार्रवाई करने और वास्तविक समय में वेब से डेटा निकालने की अनुमति देता है - CAPTCHA और . चमकदार डेटा MCP सर्वर एंटी-बॉट ट्रैप विशेष रूप से, नीचे Bright Data MCP सर्वर द्वारा समर्थित सभी उपकरण हैं ️: 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 SERP डेटा स्क्रैप करें (Google, Bing, Yandex और अधिक से) scrape_as_markdown एक URL को स्क्रैप करें और साफ मार्कअप में सामग्री वापस करें scrape_as_html एक URL को स्क्रैप करें और पूर्ण HTML सामग्री वापस करें session_stats वर्तमान सत्र के दौरान उपकरण का उपयोग देखें web_data_amazon_product अमेज़ॅन उत्पाद जानकारी प्राप्त करें URL web_data_amazon_product_reviews एक उत्पाद के लिए अमेज़ॅन समीक्षाओं Fetch web_data_linkedin_person_profile LinkedIn प्रोफ़ाइल डेटा web_data_linkedin_company_profile LinkedIn कंपनियों के डेटा web_data_zoominfo_company_profile ZoomInfo कंपनी प्रोफ़ाइल प्राप्त करें web_data_instagram_profiles Instagram प्रोफ़ाइल विवरण web_data_instagram_posts Instagram पोस्ट डेटा प्राप्त करें web_data_instagram_reels इंस्टाग्राम Real Data web_data_instagram_comments एक इंस्टाग्राम पोस्ट से टिप्पणियाँ Fetch web_data_facebook_posts फेसबुक पोस्ट के बारे में जानकारी web_data_facebook_marketplace_listings Facebook Marketplace की सूची बनाएं web_data_facebook_company_reviews Scrape Facebook Business समीक्षाएं web_data_x_posts X (पूर्व में ट्विटर) पोस्टों से डेटा फ़ीट करें web_data_zillow_properties_listing Zillow संपत्ति सूची प्राप्त करें web_data_booking_hotel_listings फेच होटल सूची Booking.com के बारे में web_data_youtube_videos YouTube वीडियो मेटाडेटा निकालें scraping_browser_navigate एक आभासी ब्राउज़र में एक नया URL पर नेविगेट करें scraping_browser_go_back ब्राउज़र में एक पृष्ठ वापस जाएं scraping_browser_go_forward ब्राउज़र में एक पृष्ठ आगे बढ़ें scraping_browser_click एक पृष्ठ तत्व पर क्लिक करें (Needs Selector) scraping_browser_links पृष्ठ पर सभी लिंक और सेलेक्टर प्राप्त करें scraping_browser_type एक प्रारूप या इनपुट में टाइप करें scraping_browser_wait_for एक तत्व दिखाई देने के लिए प्रतीक्षा करें scraping_browser_screenshot वर्तमान पृष्ठ की एक स्क्रीनशॉट कैप्चर scraping_browser_get_html पृष्ठ से कच्चे HTML प्राप्त करें scraping_browser_get_text पृष्ठ से पाठ सामग्री निकालना रोल करने के लिए तैयार? कैसे अपने एआई एजेंट को असीमित शक्ति के लिए एमसीपी सर्वर से बात करने के लिए देखने के लिए! चरण #1: परियोजना की स्थापना इस ट्यूटोरियल अनुभाग के साथ पालन करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित पूर्वानुमान हैं: Python 3.10+ स्थानीय रूप से स्थापित Node.js को स्थानीय रूप से स्थापित करें OpenAI एजेंट एसडीके के लिए एक समर्थित एलएलएम प्रदाता से एक एपीआई कुंजी (हम इस के लिए जिमिनी की सिफारिश करते हैं) हम उबाऊ सेटिंग फ्लोफ को छोड़ देंगे और मानते हैं कि आपने पहले से ही इस संरचना के साथ एक पायथन परियोजना बनाई है: /openai-agents-mcp ├── venv/ ├── .env └── agent.py अब, अपने आभासी वातावरण को सक्रिय करें ( ) और आवश्यक पैकेज स्थापित करें: venv/ pip install openai-agents python-dotenv जहां : openai-agents OpenAI Agents Python SDK है—आई एजेंट जादू के लिए आपका गेटवे python-dotenv एक .env फ़ाइल से मूल्य पढ़ने के लिए है अगला, खुले इन पर्यावरण परिवर्तकों को पढ़ने और एजेंट लॉन्च के लिए तैयारी करने का समय: 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()) बूम! आप ऊपर हैं और बुनियादी के साथ दौड़ रहे हैं। चरण #2: Bright Data MCP सर्वर के साथ शुरू करें तो, आप क्या आप चाहते हैं कि आपका एआई एजेंट एक एमसीपी सर्वर से बात करे? खैर, अनुमान लगाएं कि आपको पहले एक MCP सर्वर की आवश्यकता होगी (हां, कर्तव्यों के लिए रिपोर्टिंग! कप्तान स्पष्ट जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, हम इसका उपयोग करेंगे। इस मामले में, पहले, . Bright Data MCP Server अपना एपीआई कुंजी पकड़ें और सर्वर को आधिकारिक ब्रैच डेटा एमसीपी सर्वर दस्तावेजों के अनुसार प्रारंभ करें एक बार जब आप तैयार हैं, तो इस कमांड के साथ सर्वर को लॉन्च करें: npx -y @brightdata/mcp यदि सब कुछ सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है, तो आपको इस तरह के आउटपुट देखना चाहिए: Checking for required zones... Required zone "mcp_unlocker" already exists Starting server... खूबसूरत! अब, पर्यावरण परिवर्तकों को सेट करें जिन्हें एजेंट ब्राइट डेटा एमसीपी सर्वर से कनेक्ट करने के लिए उपयोग करेगा। फ़ाइल करें और इन दो पंक्तियों को जोड़ें: .env BRIGHT_DATA_API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN>" BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH="<BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH>" स्थान धारकों को आपके द्वारा प्राप्त मूल्यों के साथ प्रतिस्थापित करें जैसा कि Bright Data MCP सर्वर दस्तावेजों में समझाया गया है। वापस में इन दोनों में से एक को इस तरह पढ़िए: agent.py BRIGHT_DATA_API_TOKEN = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_TOKEN") BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH") हम कोड से एमसीपी कनेक्शन को प्रारंभ करने पर जल्द ही इन मानों का उपयोग करेंगे। और इसी तरह - बैम 💥 - आपका एमसीपी सर्वर खड़ा है, चल रहा है, और एक वफादार पक्ष के रूप में आपके एजेंट की सेवा करने के लिए तैयार है। चरण # 3: अपना एजेंट बनाएं जैसा कि इस खंड के परिप्रेक्ष्य में कहा गया है, हम ओपनएआई एजेंट एसडीके के साथ जेमिनी (याप, गूगल के चमकदार एलएलएम) का उपयोग करेंगे। सबसे पहले - दूसरा - क्या आप भी ऐसा कर सकते हैं? OpenAI का सीधे उपयोग क्यों न करें? हाँ, आप ऐसा कर सकते हैं! , जिसका अर्थ है कि आप इसे एक ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन के रूप में ओपनएआई एजेंट एसडीके में सीधे जोड़ सकते हैं। -OpenAI के विपरीत, जो आपको टोकन द्वारा चार्ज करना पसंद करता है। Response Gemini exposes an OpenAI-compatible API It’s free तो, यहां क्यों यह सीधे OpenAI के बजाय जुड़वां का उपयोग करना समझ में आता है! 💡 पर्याप्त चिट-चैट, चलो चीजों को तार उठाएं ☀. पहले, अपने को पकड़ो और इसे अपनी फ़ाइल : Google AI Studio से Gemini API कुंजी .env GEMINI_API_KEY="<YOUR_GEMINI_API_KEY>" फिर, में इस कुंजी को इस तरह पढ़ें: agent.py GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") अब, एक कार्य का निर्माण करें जो सब कुछ एक साथ जोड़ता है - (जो हम जल्द ही कोड में कॉन्फ़िगर करेंगे ️): 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 यदि आप एक अलग समर्थित मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं (जैसे क्लाउड, मिस्ट्रा, या अन्य मॉडल), बस स्विच करें इसके तहत मॉडल का नाम base_url : इसके बजाय OpenAI का उपयोग करना चाहते हैं? कोई समस्या नहीं। और ऊपर के तर्क को प्रतिस्थापित करें: 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 आसान स्विप, एक ही इंटरफ़ेस - यही एसडीके की सुंदरता है ... 😎 और अगर आप आश्चर्यचकित हैं कि जहां तर्क से आता है – हम इसे अगले चरण में प्रारंभ करेंगे ( स्पॉयलर चेतावनी)। mcp_server चरण #4: MCP सर्वर को प्रारंभ करें आपके अंदर async फ़ंक्शन, Bright Data MCP सर्वर को स्पिन करें इस तरह: 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... ️ यहाँ क्या हो रहा है? यह MCP सर्वर को लॉन्च करता है , पर्यावरण परिवर्तकों के माध्यम से अपने मान्यताओं को पारित करें। npx -y @brightdata/mcp नोट: Bump करना मत भूलना दो डिफ़ॉल्ट है (Default is ) क्योंकि ब्राइट डेटा एमसीपी सर्वर द्वारा किया जाता है समय लेता है . आप इसे मिशन के बीच समय से बाहर करना नहीं चाहते हैं। client_session_timeout_seconds 180 5 वास्तविक समय स्क्रैपिंग, CAPTCHA समाधान, और एंटी-बॉट निंजा आंदोलन ✅ मिठाई! एकमात्र चीज है कि एआई एजेंट लूप को खींचना है ... चलो इसे लपेटें। चरण #5: एआई एजेंट लूप को परिभाषित करें एमसीपी सर्वर async ब्लॉक के अंदर, एक REPL (Read-Eval-Print) लूप में ड्रॉप करें ताकि उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को टाइप कर सकें, उन्हें एमसीपी-आधारित एजेंट के माध्यम से भेज सकें, और जादू वापस प्राप्त कर सकें ✨: 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") यह छोटा सा पायथन स्नैप आपके एआई एजेंट के कमांड सेंटर है. यह लगातार आपके अनुरोधों को पकड़ता है, उन्हें एजेंट को खिलाता है, और फिर अंतिम, शानदार परिणाम को बाहर फेंकता है. इसे अपने एआई मस्तिष्क के लिए कोई फ्रिल्स कंसोल के रूप में सोचें, आदेश लेने के लिए तैयार जब तक आप इसे "उतरने" कहें । यदि नहीं, तो मैं इसे आपके लिए लिखूंगा: क्या आपने सिर्फ उस "whoa" क्षण का अनुभव किया था? you just wired up a full AI agent loop using the OpenAI Agents SDK + Bright Data’s MCP server + Gemini! अब आप पूरी कोड को देखने के लिए तैयार हैं, सभी एक सुंदर फ्रैंकनेस्टीन के एआई ऑटोमेशन के राक्षस की तरह एक साथ जुड़े हुए हैं। चरण #6: इसे सब एक साथ रखें यह ओपनएआई एजेंट एसडीके + एमसीपी एकीकरण के लिए आपका अंतिम पायथन स्क्रिप्ट है (पैसा बचाने के लिए जिमिनी द्वारा संचालित): 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()) केवल 81 लाइनों के कोड। और आप क्या प्राप्त करते हैं? एक एआई एजेंट जो वेब पर सर्फ कर सकता है, एंटी-बॉट्स को पार कर सकता है, वास्तविक समय में डेटा पकड़ता है, और वापस बात करता है-जैसा कि यह कोई बड़ी बात नहीं है। नए के लिए धन्यवाद और ओपनएआई एजेंट एसडीके और ब्राइट डेटा एमसीपी जैसे डेवलपर-प्रिंट टूल, एआई ऑटोमेशन अब ... लगभग बहुत आसान है। प्रोटोकॉल चरण #7: MCP-Powered AI एजेंट का परीक्षण करें अपने एजेंट को टर्मिनल से चलाएं: python agent.py Linux / macOS के लिए: python3 agent.py आपको एक दोस्ताना प्रिंट द्वारा स्वागत किया जाएगा जैसे: Your request -> उदाहरण के लिए, एजेंट से पूछने की कोशिश करें कि इसमें MCP टूल क्या हैं: What tools are you linked to through MCP? आपको कुछ ऐसा वापस मिलेगा जैसे: जैसा कि आप देख सकते हैं, आपका एआई एजेंट सभी उज्ज्वल डेटा एमसीपी उपकरणों के बारे में जानता है - और उन्हें उपयोग करने के लिए तैयार है! ठीक है, यह जानवर को मुक्त करने का समय है! चलो उन चमकदार एमसीपी उपकरणों को अंतिम परीक्षण में डालते हैं: अपने एआई एजेंट को अमेज़ॅन पी 5 पृष्ठ से कुछ रसदार डेटा काटने के लिए आदेश दें : ऐसा करने के लिए, इसे जल्दी करें जैसे: 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 इसे चलाएं और परिणाम होगा: विशेष रूप से, आउटपुट कुछ ऐसा होना चाहिए: { "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. 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Bright Data MCP server कई सेवाएं हमने वास्तविक दुनिया के एआई कार्यप्रवाहों का समर्थन करने के लिए बनाई हैं ब्रैच डेटा में, हमारा मिशन सरल है: हर किसी के लिए, हर जगह एआई को सुलभ बनाएं. इसलिए अगली बार तक - उत्सुक रहें, हिम्मत रखें, और रचनात्मकता के साथ एआई के भविष्य का निर्माण करना जारी रखें।