웹 스크래핑을 위한 Python, Bright Data, MCP 서버 활용 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

- Python 개발자 및 AI 모델 통합이 필요한 개발자

- 중급 이상의 Python 지식 보유자

- 웹 스크래핑, 프록시 회전, CAPTCHA 해결 기능이 필요한 실무자

- 난이도: 중간 (Python, LangChain, MCP 서버 구성 지식 필요)

핵심 요약

• Bright Data의 MCP 서버를 활용해 웹 스크래핑, 프록시 회전, CAPTCHA 해결 기능을 실시간으로 사용 가능
• MistralAI 모델과 LangChain, LangGraph 프레임워크를 결합해 AI 기반 챗 에이전트 구축 가능
• @brightdata/mcp npm 패키지와 uv 패키지 관리자로 빠르게 환경 설정 가능
• StdioServerParameters를 통해 MCP 서버와의 JSON-RPC 2.0 기반 통신 설정

섹션별 세부 요약

1. MCP 서버 및 AI 통합 개요

• MCP(Model Context Protocol): AI 모델이 외부 툴(웹 스크래퍼, 프록시, CAPTCHA)을 통합적으로 사용할 수 있는 표준 프로토콜
• Bright Data MCP 서버: @brightdata/mcp 패키지로 구현, STDIO 또는 SSE 전송 방식 지원
• MistralAI 모델 활용: ChatMistralAI 클래스를 사용해 대화형 AI 에이전트 구현

2. 환경 설정 및 API 토큰 생성

• Bright Data 계정 생성: Web Unlocker API 및 Browser API 생성 시 CAPTCHA Solver 기능 활성화 필수
• 환경 변수 설정: MISTRALAI_API_KEY, API_TOKEN, BROWSER_AUTH, WEB_UNLOCKER_ZONE 등 필수값 설정
• 필요 패키지 설치: uv pip install -r requirements.txt 명령어로 langchain_mistralai, langchain_mcp_adapters, langgraph 등 설치

3. 코드 구현 및 실행 흐름

• MCP 서버 초기화: StdioServerParameters를 통해 npx @brightdata/mcp 명령어 실행
• 에이전트 생성: create_react_agent 함수로 ChatMistralAI 모델과 MCP 도구(스크래퍼, 브라우저) 결합
• 대화 루프: 사용자 입력을 기반으로 agent.ainvoke() 호출, 결과 출력
• 예제 실행: LinkedIn 및 Indeed에서 원격 AI 개발자 일자리 검색, Reddit에서 SaaS 불만 사항 수집 가능

결론

• MCP 서버와 MistralAI 모델 결합으로 실시간 웹 스크래핑 및 CAPTCHA 해결이 가능한 AI 에이전트 구축 가능
• uv 패키지 관리자와 @brightdata/mcp npm 패키지를 활용해 간편한 환경 설정 및 실행
• LangChain 및 LangGraph 프레임워크를 통해 복잡한 워크플로우(예: 스크래핑 → JSON 파싱 → 요약) 구현 가능