MCP + OpenAI ajanları SDK: Güçlü bir AI ajanı nasıl oluşturulur

Onları açtığı zaman Birkaç hafta önce, her yerde devler hyped oldu - ve iyi bir nedenden ötürü! nihayet, gerçekte akıl ve Agents SDK İşleri tamamla Neredeyse aynı nefesle, Bu çirkin AI manzarasında bir sonraki sıcak eğilim haline gelen sahneye patladı.Neden bu iki güçleri bir araya getirmiyorsunuz?! MCP Bu kılavuzda, OpenAI Agents SDK'yi kullanarak ve doğrudan bir MCP sunucusu tarafından sağlanan gerçek dünya araçlarına bağlayın. we're going to forge a formidable AI agent MCP + OpenAI Agents SDK entegrasyonu OpenAI Agents SDK, akıllı AI ajanları yaratmak için en popüler Python araç kitlerinden biridir, onlara akıl ve eylem yapmalarına izin verir.Ama burada kicker: harici bilgi olmadan, genellikle bir eğitim veritabanı içinde sıkışırlar. MCP'yi AI için evrensel USB-C portu olarak düşünün, buna bağlanmanın standartlaştırılmış bir yolu verin. Dış veri kaynağı veya araç – yerel dosyalar, API’ler, veri tabanları, adını verin. herhangi MCP'yi OpenAI Agents SDK ile entegre etmek, ajanlarınızın gerçek zamanlı, dinamik bağlamlara sahip olmasını ve onları akıllı ama izole edilmiş botlardan güç kaynağı veri araştırmacılarına ve eylem alıcılarına dönüştürmeyi sağlar! OpenAI Agents SDK kullanılarak MCP entegrasyonu ile bir AI ajanı oluşturun Tamam, yeterli teori. Bunu elde edersiniz - MCP, AI ajanlarını olduğu gibi aşırı yükler ikonik metal kıyafetinde. demir adamı Bu adım adım bölümde, MCP entegrasyonu ile bir AI ajanı oluşturmak için OpenAI Agents SDK -yep, OpenAI'den yeni Python SDK- kullanacağız. Bu sayede akıllı kişilerden akıllı kişilere geçebilirler. Saniyeler içinde native MCP support süper güç Şimdi, küçük bir yakalama: OpenAI'nin API ücretsiz değildir. 😅 Bu kılavuzda, ( endişelenmeyin - OpenAI'de veya başka herhangi bir modelde nasıl değiştireceğinizi göstereceğiz). we’ll run it using Gemini as the LLM engine instead Hangi MCP sunucusunu kullanacağız? Güzel bir soru! hızlı başlamak için, biz bağlanmak için Web otomasyon ve veri görevleri için tasarlanmış bir MCP sunucusu. AI ajanınızın arama yapmasına, tarama yapmasına, eylem yapmasına ve Web'den gerçek zamanlı verileri çıkarmasına izin verir - CAPTCHAs ve . Hızlı MCP veri sunucusu Anti-bot tuzakları Özellikle, aşağıda Bright Data MCP sunucusunun desteklediği tüm araçlar ️: 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 verilerini kesme (Google, Bing, Yandex ve daha fazlası) scrape_as_markdown Bir URL'yi kaydırın ve içeriği temiz Markdown'da iade edin scrape_as_html Bir URL'yi kaydırın ve tam HTML içeriğini iade edin session_stats Mevcut oturum sırasında araç kullanımını görüntüleyin web_data_amazon_product Amazon Ürün Bilgileri URL web_data_amazon_product_reviews Bir ürün için Amazon yorumları web_data_linkedin_person_profile Linkedin Profil Bilgileri web_data_linkedin_company_profile LinkedIn Şirket Bilgileri web_data_zoominfo_company_profile ZoomInfo şirket profilini alın web_data_instagram_profiles Instagram Profil Detayları web_data_instagram_posts Instagram Posta Bilgileri web_data_instagram_reels Instagram gerçek verileri web_data_instagram_comments Bir Instagram Post'tan Yorumlar Fetch web_data_facebook_posts Facebook Post Hakkında Bilgi web_data_facebook_marketplace_listings Facebook Market Listesi Hakkında web_data_facebook_company_reviews Scrape Facebook İş Yorumları web_data_x_posts X (daha önce Twitter) mesajlarından veri toplama web_data_zillow_properties_listing Zillow mülkiyet listeleri alın web_data_booking_hotel_listings Fetş Otel Listeleri Booking.com Hakkında web_data_youtube_videos YouTube video meta verileri scraping_browser_navigate Bir sanal tarayıcıda yeni bir URL'ye navigasyon scraping_browser_go_back Browser'da bir sayfaya geri dön scraping_browser_go_forward Önceki İçerikBrowser’da Bir Sayfaya Git scraping_browser_click Bir sayfa öğesini tıklatın (needs selector) scraping_browser_links Sayfanın tüm bağlantılarını ve seçicilerini alın scraping_browser_type Bir Form veya Giriş scraping_browser_wait_for Bir elementin görünmesini bekleyin scraping_browser_screenshot Mevcut sayfanın bir ekran görüntüsü scraping_browser_get_html Sayfadan Raw HTML alın scraping_browser_get_text Sayfadan metin içeriğini çıkarın Sınırsız güç için AI Agent'inizi MCP sunucusuna nasıl getirebileceğinizi görelim! ⚡ ⚡ Adım #1: Proje Kurulumu Bu öğretici bölümünü takip etmek için, aşağıdaki ön koşulları yerine getirdiğinizden emin olun: Python 3.10+ yerel olarak yüklü Node.js yerel olarak yüklü OpenAI Agents SDK için desteklenen bir LLM sağlayıcısının bir API anahtarı (bu an için Gemini öneririz) Sıkıcı kurulum akışını atlatacağız ve zaten bu yapıyla bir Python projesini oluşturduğunuzu varsayacağız: /openai-agents-mcp ├── venv/ ├── .env └── agent.py Şimdi, sanal ortamınızı etkinleştirin ( İhtiyacınız olan paketleri yüklemek için: venv/ pip install openai-agents python-dotenv nerede : openai-agents, OpenAI Agents Python SDK’sidir – AI ajan büyüsü için kapınız python-dotenv .env dosyasından değerler okumak için Sonraki: Açık Bu çevre değişkenlerini okumak ve ajan başlatmaya hazırlanmak için zaman: 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()) Boom!Siz ayağa kalkıyorsunuz ve temellerle koşuyorsunuz. Adım #2: Bright Data MCP Server ile Başlayın Bu yüzden siz Bir MCP sunucusu ile konuşmak istiyor musunuz? Evet, tahmin edin ne - önce çalıştırılan bir MCP sunucusuna ihtiyacınız olacak (evet, Bilgilendirme Hizmetleri! Kaptan Açık Daha önce de belirttiğimiz gibi, bu Öncelikle bu bölümde; . Bright Data MCP Server API anahtarınızı yakalayın ve resmi Bright Data MCP sunucusu belgelerine göre sunucuyu başlatın Hazır olduğunuzda, bu komutu kullanarak sunucu başlatın: npx -y @brightdata/mcp Her şey düzgün yapılandırılmışsa, bu şekilde bir çıkış görmeniz gerekir: Checking for required zones... Required zone "mcp_unlocker" already exists Starting server... Çok güzel! Şimdi, ajanın Bright Data MCP sunucusuna bağlanmak için kullanacağı çevre değişkenlerini ayarlayın. Dosya ve bu iki satır ekleyin: .env BRIGHT_DATA_API_TOKEN=" " BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH=" " Bright Data MCP sunucularında açıklandığı gibi aldığınız değerlerle yer alanları değiştirin. Geri Dön Bu iki cümleyi şu şekilde okuyun: agent.py BRIGHT_DATA_API_TOKEN = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_TOKEN") BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH = os.getenv("BRIGHT_DATA_BROWSER_AUTH") MCP bağlantısını koddan başlatırken bu değerleri kısa sürede kullanacağız. Ve aynı şekilde - bam 💥 - MCP sunucunuz çalışıyor, çalışıyor ve AI ajanınızı sadık bir taraftar gibi hizmet vermeye hazır. Adım #3: AI Ajanınızı Oluşturun Bu bölümün girişinde söylendiği gibi, OpenAI Agents SDK ile Gemini (yep, Google'ın parlak LLM) kullanacağız. Önce dışarı - İkinci olarak - Bunu bile yapabiliyor musunuz? Neden sadece OpenAI’yi kullanmıyorsunuz? Evet, sen bunu yapabilirsin! 🙂 Bu, OpenAI Agents SDK'ya bir drop-in değiştirisi olarak doğrudan bağlanabileceğin anlamına gelir. -OpenAI'nin aksine, sizi token ile yüklenmeyi sever. Response Gemini exposes an OpenAI-compatible API It’s free Öyleyse, OpenAI yerine doğrudan Gemini kullanmanın mantıklı olmasının nedeni budur! 💡 Yeter ki chit-chat, lütfen şeyleri ilave edelim ☀. İlk önce, Ve onu senin içine koy Dosya : Google AI Studio'dan Gemini API Anahtarı .env GEMINI_API_KEY=" " Daha sonra, in Bu anahtarı şu şekilde okuyun: agent.py GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") Şimdi her şeyi bir araya getiren bir fonksiyon oluşturun - (Çok yakında kodda yapılandıracağımız ️): 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 Başka bir desteklenen model kullanmak istiyorsanız (Claude, Mistral veya diğer modeller gibi), sadece Model adı da buna göre. base_url : Bunun yerine OpenAI kullanmak ister misiniz? Hiçbir sorun yok. Yukarıdaki mantığı şöyle değiştirin: 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 Kolay değişim, aynı arayüz – SDK’nin güzelliği bu... 😎 Eğer merak ediyorsanız, nerede Bir sonraki adımda başlatacağız ( spoiler uyarısı). devam oku! mcp_server Adım #4: MCP Server'ı başlatın İçinde senin async işlevi, Bright Data MCP sunucusunu kullanarak Böyle böyle : 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... ️ Burada neler oluyor? MCP sunucusunu başlatır Çevre değişkenleri aracılığıyla kimlik bilgilerinizi aktarın. npx -y @brightdata/mcp Etiket: batmayı unutma İki Default is (Başlangıç) 1) Çünkü Bright Data MCP sunucusu tarafından gerçekleştirilen işlemler zaman alır . client_session_timeout_seconds 180 5 gerçek zamanlı kaydırma, CAPTCHA çözme ve anti-bot ninja hareketleri ✅ Tatlı! Tek geriye kalan şey, AI ajan çemberini atmaktır... Onu saralım. Adım #5: AI Agent Loop'u tanımlayın MCP sunucusunun async bloku içinde, kullanıcılar istekleri yazabilir, onları MCP güçlendirilen ajan aracılığıyla gönderebilir ve büyüyü geri alabilir ✨: 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") Bu küçük Python bölümü, AI ajanınızın komut merkezidir. Sürekli taleplerinizi yakalar, bunları ajanlara besler ve sonra nihai, muhteşem sonuçları çıkarır. AI beyniniz için bir “çıkış” konsolu olarak düşünün, “dışarı çıkın” demene kadar emir almaya hazırsınız. Aksi takdirde, bunu size anlatacağım: Sadece o “whoa” anı yaşadınız mı? you just wired up a full AI agent loop using the OpenAI Agents SDK + Bright Data’s MCP server + Gemini! Şimdi tam kodunu görmeye hazırsınız, hepsi güzel bir Frankenstein'ın AI otomasyon canavarı gibi bir araya getirilmiş. Adım #6: Her şeyi bir araya getirin OpenAI Agents SDK + MCP entegrasyonu için son Python senaryosunuz (para tasarrufu için Gemini tarafından desteklenmiştir ): 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()) Sadece 81 çizgi kod. Ve ne alacaksınız? İnternette sörf yapabilen, anti-robotları kaçırabilen, gerçek zamanlı verileri yakalayabilen ve geri konuşabilen bir AI ajanı - sanki bu çok önemli değil. Teşekkürler yeni OpenAI Agents SDK ve Bright Data MCP gibi dev-first araçlar, AI otomasyonu şimdi... neredeyse çok kolay. Protokolleri Adım #7: MCP-Powered AI Agent'ı test edin Terminal’den AI ajanınızı çalıştırın: python agent.py Linux ve macOS için: python3 agent.py Sizi şunlar gibi dostça bir çağrı ile karşılayacak: Your request -> Örneğin, ajanı hangi MCP araçlarına sahip olduğunu sormaya çalışın: What tools are you linked to through MCP? Böyle bir şeyi geri alacaksınız: Gördüğünüz gibi, AI ajanınız, bağlanabileceği tüm Bright Data MCP araçlarını biliyor - ve bunları kullanmaya hazır! Tamam, canavarı serbest bırakma zamanı! O parlak MCP araçlarını nihai sınavına koyalım: AI ajanınızı Amazon P5 sayfasından bazı meyveli verileri çalmak için emir verin : Bunu yapmak için şöyle bir adım atın: 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 Bunu yapın ve sonuç: Özellikle, çıkışın şöyle bir şey olması gerekir: { "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! 🤯 Ve sadece herhangi bir site değil - Amazon, agresif CAPTCHA ve anti-bot savunmaları sayesinde şaşırtıcı derecede zor. One prompt, and you just scraped all the data from an Amazon product page. Peki, bu nasıl işe yarıyordu? sahnelerin arkasında, AI ajanı MCP aracı—Bright Data MCP sunucusu tarafından ortaya konulan önceden inşa edilmiş güç araçlarından biri. Kirli işleri ele aldı: CAPTCHA'ları çözmek, bot algılamasını geçmek ve malları almak. web_data_amazon_product Ve orada durmuyor! Daha karmaşık talimatlar yaparak daha fazla analiz için AI ajanını isteyebilmek için kullanabilirsiniz. Sonuçta, AI ajanı özgürce seçebilir ve MCP güçlendirilen araç paketinden araçları bir araya getirebilir, böylece ️ Gerçekten sonsuz olanaklar Bu kadar güçlü bir sistemle, bu (Sadece Tony Montana'yı Tamamlamayın ) Dünya senin olsun! Son Düşünceler Şimdi, OpenAI Agents SDK ile oluşturulan herhangi bir AI ajanını nasıl aşırı şarj edeceğinizi biliyorsunuz - GPT, Gemini veya başka bir şey üzerinde çalışıyor olsun - bir MCP sunucusuna bağlayarak. Öyle ki, biz güçlülere kavuştuk Sadece bir tanesi de . Bright Data MCP server Küresel ölçekte gerçek dünya AI iş akışlarını desteklemek için oluşturduğumuz birçok hizmet Bright Data'da misyonumuz basittir: Herkes, her yerde AI'yi erişilebilir hale getirin.Bu yüzden bir dahaki sefere kadar meraklı kalın, cesur kalın ve yaratıcılıkla AI'nın geleceği inşa etmeye devam edin.