Se hai sperimentato con Claude o ChatGPT, saprai che normalmente non possiamo interagire con strumenti, app e fonti di dati esterne per ottenere ciò di cui hai bisogno, ma il web scraping con MCP sta cambiando le regole del gioco.
In breve, non puoi chiedere a ChatGPT o Claude di scansionare Amazon per ottenere i dettagli specifici di un prodotto.
Ed è qui che Anthropic ha rilasciato il protocollo MCP, che rende estremamente semplice interagire con strumenti esterni e altri sistemi direttamente dagli LLM.
Puoi pensare a MCP semplicemente come a un modo per i modelli di intelligenza artificiale di connettersi con strumenti, app e fonti di dati esterne per ottenere ciò di cui hai bisogno.
Con esso, puoi recuperare dati reali, eseguire strumenti, leggere documenti e interagire con altri software.
Per essere più precisi, ti basta semplicemente chiedere agli LLM cose come:
- Ottienimi i prezzi dei prodotti da questo sito web
- Estrai tutti i nomi delle startup da questa directory
- Estrai le email da questa pagina
E l’IA fa il resto, grazie proprio al web scraping con MCP che ti permette di estrarre i dati.
Ora, nello spazio dell’estrazione dati, Octoparse e Apify forniscono i loro server MCP in modo che tu possa estrarre le informazioni con un singolo prompt e poi lavorare con i dati direttamente all’interno degli LLM.
E in questo articolo, andrò ad analizzare:
- Perché l’MCP è importante e come funziona
- Cosa fanno concretamente il server MCP di Octoparse e quello di Apify
- Quanto sono difficili da configurare nella pratica
- Qual è il più semplice per chi non sa programmare
- Quando ha effettivamente senso utilizzare ciascun MCP
Detto questo, iniziamo.
Perché l’MCP è importante e come funziona
Ora sai che l’MCP agisce come un cavo USB tra un modello AI e gli strumenti esterni, aiutandoli semplicemente a connettersi per organizzare dati non strutturati e molto altro.
Ma Nitin, perché è importante? Lascia che ti faccia un esempio.
Supponiamo che tu chieda a un LLM: Trova 50 aziende SaaS nel fintech e forniscimi le loro email.
Senza l’MCP, come sappiamo, non possiamo recuperare dati in tempo reale né connetterci con strumenti esterni.
Per questo motivo, ogni volta che qualcuno vuole che un modello AI utilizzi una nuova fonte di dati, gli sviluppatori devono creare un’integrazione personalizzata. Questo richiede tempo e rende il sistema più difficile da scalare.
L’altra opzione è eseguire uno scraper, esportare il CSV per l’LLM e poi caricare i dati nell’IA per ottenere le risposte.
È qui che Anthropic ha rilasciato l’MCP, che è semplicemente un modo standard per i sistemi AI di connettersi con le fonti di dati. E così, invece di costruire una connessione diversa per ogni strumento o database, gli sviluppatori possono utilizzare un unico protocollo comune.
Un successivo articolo tecnico sull’esecuzione del codice relativo all’MCP evidenzia che il suo obiettivo è dare agli agenti AI un’interfaccia singola e universale per eseguire strumenti e accedere a dati esterni, invece di creare integrazioni una tantum per ogni nuovo sistema.
La parte migliore? L’LLM può richiamare direttamente un software per l’estrazione dei dati attraverso il processo MCP, ottenere i dati, elaborarli e restituire il risultato come desideri.
Sì, è davvero così facile.
Ma Nitin, come funziona l’MCP? Ebbene, ha principalmente tre componenti, ovvero: MCP Host, MCP Client e MCP Server.
Lascia che ti faccia un esempio per aiutarti a capirlo completamente:
- Qui, l’MCP Host è principalmente l’applicazione che esegue il modello AI e gestisce la conversazione. Puoi pensare agli host MCP come a Claude Desktop, agli IDE basati su IA o ai framework per agenti.
- Il client MCP è un componente all’interno dell’host e il suo compito è solo la comunicazione. Si connette ai server MCP, invia richieste agli strumenti e riceve i risultati.
- Infine, il server MCP è il fornitore dello strumento esterno che espone le capacità che l’IA può utilizzare. Ad esempio, Octoparse fornisce il server MCP di Octoparse e Apify fornisce il server MCP di Apify.
Ora, parliamo specificamente di cosa sono gli MCP di Apify e Octoparse, e come utilizzarli durante l’estrazione dei dati.
Recensione di Apify MCP
Cos’è Apify MCP e come creare un web crawler per iniziare?
Apify è un’altra piattaforma di web scraping che offre un server MCP dedicato. Utilizza un modello orientato agli sviluppatori basato su singoli programmi di estrazione chiamati ‘Actors’ (Attori).
Ma Nitin, cosa fa l’MCP di Apify? Ebbene, consente a strumenti AI come ChatGPT, Claude o Cursor di interagire direttamente con la piattaforma di web scraping di Apify. Ciò significa che puoi attivare gli Actors di Apify, estrarre dati strutturati ed eseguire attività di scraping semplicemente scrivendo dei prompt.
Ecco come connettere il Server MCP di Apify con Claude:
Ora, Apify è una piattaforma di scraping focalizzata sugli sviluppatori che esiste da anni.
Invece di costruire manualmente uno scraper per ogni sito web, Apify fornisce qualcosa chiamato Actors.
Gli Actors sono fondamentalmente piccoli programmi di scraping progettati per estrarre dati specifici dai siti web, e ce ne sono ben 18.875 disponibili nel momento in cui scrivo questo articolo.
Per essere più precisi, ci sono Actors come:
- Crawler di contenuti web
- Scraper per Instagram
- Scraper per post di LinkedIn
- E molti altri
Che possono estrarre contenuti in base al nome suggerito.
E una volta abilitata l’integrazione MCP, Claude o un’altra IA può eseguire questi Actors direttamente.
Il flusso di lavoro si presenta quindi in questo modo:
Chiedi all’IA qualcosa del tipo: Trova i migliori ristoranti a Londra da Google Maps.
Claude richiama quindi l’Actor per lo scraper di Google Maps all’interno di Apify, lo esegue e restituisce i risultati.
Dove l’MCP di Apify diventa complicato per chi non sa programmare
La prima sfida si presenta durante la configurazione.
Per connettere Apify a Claude tramite MCP, di solito è necessario:
- creare un account Apify
- generare un token API
- configurare il server MCP
- trovare gli Actors e aggiungerli se si desidera estrarre qualcosa di specifico
E così, se ti senti a tuo agio a leggere la documentazione e a gestire i file di configurazione, la cosa è gestibile.
Ma se sei un utente non tecnico, può creare confusione molto rapidamente e diventerà difficile persino effettuare la configurazione iniziale.
Poi arriva la seconda sfida: scegliere l’Actor giusto e aggiungerlo all’interno del file di configurazione.
Non è tutto. Apify ne ha migliaia e ognuno ha la propria documentazione su come utilizzarlo.
Sembra fantastico finché non ti rendi conto che ora devi capire:
- quale Actor funziona effettivamente
- quale viene costantemente aggiornato
- quali input richiede per funzionare
Quindi, anche se l’IA esegue l’Actor al posto tuo, il flusso di lavoro presuppone comunque una certa comprensione tecnica.
Questo è il motivo per cui l’MCP di Apify risulta potente ma leggermente ostico per i principianti.
Review di Octoparse MCP
Cos’è Octoparse MCP e come iniziare?
Come forse saprai, Octoparse adotta un approccio completamente diverso per aiutarti a fare scraping, ideale anche per l’arricchimento dati b2b.
Si concentra principalmente su flussi di lavoro di estrazione visiva utilizzando la sua interfaccia point-and-click.
Se hai mai usato uno scraper no-code o un costruttore di siti web senza codice, il processo ti sembrerà familiare.
Apri una pagina web e semplicemente:
- fai clic sugli elementi che desideri estrarre
- definisci campi come nome, prezzo o email
- lasci che lo scraper navighi automaticamente tra le pagine
La parte migliore? Octoparse conta già milioni di utenti che lo fanno, e fornisce persino centinaia di modelli preimpostati, risolve facilmente le tecniche anti-bot e consente persino di programmare le attività di scraping.
Ciò che fa l’integrazione MCP è connettere queste attività di scraping direttamente agli assistenti AI. In questo modo Claude o ChatGPT possono attivare automaticamente i tuoi flussi di lavoro su Octoparse.
In parole povere, il server MCP di Octoparse ti consente di connetterti con ChatGPT, Claude, Cursor o persino il terminale, potendo eseguire operazioni complesse di estrazione scrivendo dei semplici prompt. Questo è l’apice del web scraping con MCP.
Ecco come connettere Octoparse MCP con Claude per scansionare siti web e con ChatGPT per l’estrazione dei dati.
E dopo la connessione, l’IA può cercare modelli di web scraping predefiniti, estrarre dati, creare attività di estrazione personalizzate, avviare l’estrazione in cloud e molto altro.
Perché Octoparse MCP risulta molto più semplice per chi non sa programmare
Ora che conosci il modo in cui funzionano Apify e Octoparse, noterai che la principale differenza si riscontra solo durante la configurazione e nel processo di estrazione.
Innanzitutto, connettere l’MCP di Octoparse richiede circa 3 minuti. Diciamo di volerlo connettere a Claude. Ti basta aggiungere un connettore personalizzato in Claude Desktop, incollare l’URL del server MCP remoto (https://mcp.octoparse.com) e autorizzare con il tuo account Octoparse. Nessun token API da generare, nessun file di configurazione da modificare, nessun Actor da aggiungere manualmente.
E come sappiamo, entrambi forniscono modelli di web scraping per semplificare il processo e farti risparmiare tempo.
Ma con Apify, di solito devi trovare l’Actor, aggiungerlo, capire come usarlo e poi estrarre l’output.
Con Octoparse, invece, devi semplicemente richiedere il modello di cui hai bisogno, creare un’attività per estrarre i dati ed esportare l’output all’istante.
Ad esempio, immagina di voler estrarre elenchi di startup da una directory.
All’interno di Octoparse faresti così:
- connetti visivamente l’MCP di Octoparse
- chiedi all’LLM di trovare un modello in grado di fare lo scraping
- crei un’attività per estrarre i dati
- e poi la esporti
Sì, è davvero così facile, e questo rende il processo di estrazione molto più intuitivo per chi non è un programmatore.
Inoltre, un problema comune con Apify è che spesso genera errori che richiedono tempo per essere risolti. L’MCP di Octoparse di solito non presenta questo tipo di problemi.
Anche le piattaforme di recensioni indipendenti sottolineano l’efficacia di Octoparse nel rendere il web scraping accessibile anche agli utenti senza competenze tecniche, elogiando la sua interfaccia intuitiva, le funzionalità no-code e i modelli preimpostati che riducono i tempi di configurazione.
Un esempio reale di flussi di lavoro con gli MCP di Apify e Octoparse
Vedi, abbiamo imparato tutto su cos’è l’MCP, perché è importante e poi abbiamo analizzato gli MCP di Apify e Octoparse.
Ma non abbiamo ancora visto un flusso di lavoro reale e pratico, quindi parliamone.
Supponiamo che tu voglia creare un elenco di aziende SaaS da un sito web di directory.
Ecco come differisce il processo.
Utilizzare Octoparse MCP
Devi prima scaricare Octoparse per iniziare e creare un account. Quindi puoi:
- configurare l’MCP visivamente
- chiedere agli LLM di trovare un modello Octoparse adatto alle tue esigenze (è supportata la combinazione di più modelli)
- chiedere agli LLM di creare un’attività utilizzando i modelli appropriati
- avviare l’attività
- esportare tutti i dati in formato CSV
- chiedere agli LLM di analizzare i tuoi dati
In base ai passaggi precedenti, ecco l’output:
Utilizzare Apify MCP
Per prima cosa devi:
- configurare l’integrazione MCP attraverso un processo di setup complesso
- trovare un Actor in grado di fare lo scraping del sito,
- aggiungere lo specifico Actor al file di configurazione
- lasciare che Claude o ChatGPT eseguano l’Actor
In base ai passaggi precedenti, ecco l’output:
Quale MCP dovresti effettivamente usare?
Ora, non posso dire che dovresti semplicemente usare Octoparse perché anche Apify è altamente scalabile.
E possiede un enorme ecosistema di Actors che può far risparmiare molto tempo, quindi dipende da cosa fai e dalle funzionalità di cui hai bisogno.
Quindi, ecco una tabella che confronta le loro caratteristiche e altro ancora:
E ora, per darti qualche idea in più, usa l’MCP di Octoparse se:
- sei un utente non tecnico
- vuoi utilizzare modelli predefiniti per tutti gli scenari di estrazione più comuni
- apprezzi la raccolta di dati basata su cloud, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, ad alta velocità e su larga scala
- vuoi costruire scraper personalizzati senza dover scrivere codice
- estrai principalmente dati da directory, elenchi e liste o siti web
- preferisci una raccolta dati ininterrotta con rotazione IP integrata e bypass dei CAPTCHA.
Usa l’MCP di Apify se:
- ti trovi a tuo agio con la programmazione
- vuoi accedere a migliaia di scraper già esistenti
- hai bisogno di automazione su larga scala
- stai costruendo agenti IA o flussi di lavoro complessi
In altre parole, Octoparse si concentra sulla semplicità, mentre Apify punta su potenza e flessibilità.
Domande frequenti
1. Devo saper programmare per usare il web scraping con MCP?
Non necessariamente.
E l’MCP stesso è solo il protocollo che semplifica il processo e consente ai modelli IA di connettersi con strumenti esterni come Octoparse o Apify. La complessità tecnica dipende principalmente dallo strumento che connetti al server MCP.
Ad esempio, se usi l’MCP di Apify, devi aggiungere un paio di righe di codice, token API e input per l’Actor. Ciò significa che dovresti almeno comprendere i concetti base di sviluppo.
2. Claude o ChatGPT possono estrarre dati da qualsiasi sito web usando l’MCP?
La risposta è semplicemente “no”.
L’MCP consente solo al modello IA di chiamare strumenti esterni, ma l’estrazione effettiva dipende comunque dallo strumento che connetti.
Ad esempio: se connetti l’MCP di Octoparse, Claude può attivare i tuoi flussi di lavoro di scraping in Octoparse.
E Octoparse può facilmente risolvere i CAPTCHA, rilevare automaticamente gli elementi della pagina, fornire tantissimi modelli pronti all’uso per l’estrazione e così via.
Ma se lo strumento che connetti non riesce a estrarre i dati da un sito web specifico a causa di barriere di accesso, protezioni anti-bot o caricamento dinamico, l’MCP non può bypassarli magicamente.
Quindi l’IA è capace solo quanto lo strumento di scraping a cui è collegata.
3. Posso usare l’MCP con strumenti diversi da Octoparse e Apify?
Sì, l’MCP non è limitato ai soli strumenti per il web scraping.
Il protocollo è progettato per connettere i modelli IA con qualsiasi strumento o fonte di dati esterna che esponga un server MCP. Questo potrebbe includere database, API, file system, strumenti di automazione e molti altri servizi.
Octoparse e Apify sono solo due esempi popolari nello spazio dell’estrazione dati.
E man mano che l’adozione dell’MCP crescerà, probabilmente vedrai molti più strumenti esporre server MCP in modo che gli assistenti IA possano interagire con essi direttamente.
4. L’MCP può automatizzare l’intero processo di raccolta dati con l’IA?
Ebbene, dipende dallo strumento di scraping che utilizzi.
Ad esempio, sappiamo che utilizzando l’MCP di Octoparse possiamo facilmente estrarre dati dai siti web, e in seguito l’LLM può anche analizzare i risultati.
Inoltre, Octoparse supporta un’automazione avanzata poiché possiede tutte le capacità necessarie, come la gestione dei requisiti di accesso, la protezione anti-bot e le restrizioni sui contenuti dinamici.
Altri MCP, invece, non possono aggirare queste limitazioni.
In breve, l’MCP rende il processo di automazione più semplice, ma ciò che è tecnicamente possibile dipende pur sempre dallo strumento di scraping che ne sta alla base.
