傳統爬取與 AI 驅動爬取對比：2025 年選擇代碼還是 MCP？
網絡數據採集的格局正在快速演變。傳統爬蟲方法雖然已在行業中應用數十年，但隨着AI驅動技術的出現，其主導地位正受到挑戰。伴隨網站日益動態化、複雜化與交互化，市場對更先進的爬取方法需求不斷增長。此時，Model Context Protocol（MCP）以及AI驅動的爬取方式應運而生，它們能夠使數據採集過程更加自適應且更具用戶友好性。
本文將深入剖析兩大類數據採集方法：傳統爬取技術與以MCP爲代表的AI驅動方案。我們將探討二者之間的差異、優勢與局限，結合實際應用案例進行説明，並進一步分析混合式策略如何融合雙方優點，從而實現更高效的數據提取。
網絡爬取的髮展演變
網絡爬蟲長期以來一直是從網站收集數據的重要工具。早期的數據採集過程相對簡單，隻需通過髮送HTTP請求、解析HTML文檔，並藉助CSS選擇器或XPath語法進行數據提取即可。然而，隨着Web技術的不斷演進，尤其是大量依賴JavaScript的頁麵與動態內容的廣泛應用，傳統爬取方式在部分場景下的有效性正逐漸降低。
作爲應對之策，基於人工智能的解決方案應運而生，其中代表性技術即爲Model Context Protocol（MCP）。MCP利用大型語言模型（LLMs）來解析用戶的自然語言指令，從而執行數據採集任務，無需編冩複雜的選擇器或具備深入的編程技能。
然而，這類新興技術是否真的優於傳統爬取方式？爲了回答這一問題，我們將從功能特性、局限性以及最佳應用場景三個維度，對比分析傳統方法與AI驅動方案的優劣。
傳統爬取：經典方法
统爬取工作流程
傳統的網絡爬取方法遵循一套已經沿用多年的固定流程，其基本步驟包括：
- 髮送HTTP請求：常見的方式是藉助 Python 的 requests 或 httpx 等庫，向目標網頁髮起 HTTP 請求，從而獲取原始的 HTML 內容。
- HTML解析：在成功獲取 HTML 文檔後，需要使用諸如 BeautifulSoup 或 lxml 等解析工具，對頁麵結構進行處理，將其轉換爲可供程序化訪問與遍曆的結構化格式。
- 數據提取：爬蟲的核心環節是從解析後的HTML中提取所需的數據點。通常藉助 CSS 選擇器或 XPath 查詢來實現。例如，在電商網站中抓取商品價格時，可以通過特定的 CSS 選擇器精準定位包含價格信息的 HTML 元素。
- 動態內容處理：對於依賴 JavaScript 加載內容的站點（在現代 Web 應用中已極爲普遍），則需要使用 Selenium 或 Playwright 等自動化工具來模擬用戶操作（如滾動頁麵），以便獲取動態渲染的內容。
雖然這一流程高效，但並非沒有挑戰。一旦爬蟲搭建完成，如果目標網站結構髮生變化，爬蟲可能會變得脆弱。例如，當網站更改某個元素的 CSS 類名時，爬蟲可能會失效，需要進行手動調整。
傳統爬取的優缺點
傳統爬蟲具有若幹優勢，但同時也存在顯著的局限性。
優點:
- 完全控製：傳統爬蟲賦予開髮者對爬取過程的全麵掌控能力，使其可以根據具體使用場景定製爬蟲邏輯。
- 穩定性：一旦爬蟲部署並運行，隻要目標網站結構未髮生重大變化，爬蟲可以長期可靠地工作。
- 可擴展性：經過優化的傳統爬蟲能夠處理大規模數據，尤其適用於結構化且穩定的網站環境。
缺點:
- 脆弱性：傳統爬蟲高度依賴目標網站的結構。即便 HTML 或 CSS 略有變化，也可能導緻爬蟲失效，需要人工維護。
- 高維護成本：隨着網站不斷演進和更新，傳統爬蟲必須持續維護，以確保其功能正常運行。
- 學習成本高：構建傳統爬蟲需要掌握編程技能、Web 技術知識，以及處理複雜 HTML 結構的能力。
儘管存在這些局限性，傳統爬蟲仍被廣泛應用於許多大規模項目中，尤其適用於目標網站結構穩定、更新頻率不高的場景。
AI 驅動的網頁爬取：MCP 的應用
什麼是 MCP 及其工作原理
Model Context Protocol（MCP）是由 Anthropic 於 2024 年推出的一種新型爬取方法，利用人工智能自動化網頁爬取流程。與需要用戶手動指定選擇器和編冩代碼的傳統爬蟲不同，MCP 允許用戶通過自然語言與 AI 交互，由 AI 解析指令並自主選擇最合適的爬取工具完成任務。
MCP 的核心理唸在於讓大型語言模型（LLM）全程處理爬取流程。用戶無需指定 CSS 選擇器，隻需用自然語言描述所需數據。例如，可以向 AI 指令“提取此網頁的商品名稱、價格及評論”，AI 將自動完成剩餘所有操作。
以下是 MCP 的基本工作流程：
- 自然語言指令：用戶提供類似“從此頁麵提取商品名稱、價格和評分”的指令。
- 工具選擇：AI 自動選擇最合適的工具（例如網頁爬取 API 或自定義爬蟲）來完成數據提取。
- 數據抓取：AI 與網頁進行交互，解析頁麵內容，並提取所需信息。
- 返回結構化數據：提取的數據以結構化格式返回，通常爲 JSON，可直接用於各種應用場景。
MCP 最引人注目的特點之一是其對網頁結構微小變化的自適應能力。即便頁麵佈局略有調整，AI 模型通常也能自動適應，無需手動更新爬取代碼。
AI 驅動爬取的優缺點
優勢:
- 易用性：AI驅動的爬取方式無需編冩複雜的選擇器或代碼，即使沒有技術背景的用戶也能直接上手。
- 低維護成本：由於AI能夠自適應網頁結構的細微變動，基於MCP的爬蟲在維護需求上遠低於傳統爬蟲。
- 速度優勢：與編冩和調試傳統爬蟲代碼相比，AI驅動的爬蟲在搭建效率上更快，尤其適用於一次性任務或快速原型開髮。
- 靈活性：AI驅動的爬蟲能夠更高效地應對包含動態內容或結構變化不可預測的網站場景。
缺點：
- 對AI理解能力的依賴：數據提取的準確性在很大程度上取決於AI對指令的正確理解。如果AI誤解了提示內容，或未能準確識別頁麵中的元素，輸出結果可能出現偏差。
- 控製力不足：儘管AI具備較強的適應性，但其可控性仍不及傳統爬取方法。在某些複雜的數據採集任務中，仍可能需要人工幹預或傳統技術的補充。
- 新興技術的局限性：作爲一項相對新興的技術，MCP仍處於不斷完善階段。麵對某些極端場景或高度複雜的網站結構，現有的AI驅動工具可能無法完全勝任。
實際應用案例與使用場景
高並髮與結構穩定的網站：傳統爬取
當麵對結構穩定且可預測的網站時，傳統爬取方法依然非常高效。例如，招聘信息網站、房地産列表以及部分電商平颱往往具有固定且一緻的頁麵佈局，這類網站非常適合採用傳統爬蟲技術。
以一個展示商品信息的網站爲例，其中包含價格、描述及庫存情況等字段。針對這樣的站點，傳統爬蟲可以一次性搭建、調試完畢後週期性運行，以便持續抓取最新數據而無需額外幹預。對於此類網站，爬蟲的效率極高，且在需要同時抓取數千個頁麵時，擴展性和穩定性也表現優異。
示例代碼：使用 BeautifulSoup 的傳統爬取
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Send request to the website
url = 'https://example.com/products'
response = requests.get(url)
# Parse HTML content
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract data
product_titles = soup.select('h2.product-title')
prices = soup.select('span.product-price')
# Print extracted data
for title, price in zip(product_titles, prices):
print(f"Product: {title.text} - Price: {price.text}")
可以在下一段繼續對比 AI 驅動爬取在動態結構下的處理方式，展示其如何無需手動修改選擇器即可適應網頁變化。
快速原型與頻繁變動的網站：AI 驅動爬取
AI驅動的爬取技術最適用於目標網站結構頻繁變化或內容動態更新的場景。例如，新聞網站、博客或定期更新商品信息的電商平颱，非常適合採用AI驅動的爬蟲，因爲AI模型能夠在無需人工幹預的情況下，自適應頁麵結構的微小變動。
舉例來説，如果需要抓取一個新聞網站，而其文章佈局經常髮生變化，基於AI的爬蟲可以快速部署，自動提取新聞標題、髮佈日期和摘要，而無需每次佈局調整都修改選擇器。
示例代碼：使用 MCP 的 AI 驅動爬取
{
"prompt": "Extract product name, price, and rating from https://www.example.com/product/12345 and return as JSON.",
"server": "mcp_server",
"tool": "scrape_product_data"
}
在這種情況下，MCP 繫統會接收用戶的自然語言指令，並自動選擇最適合的數據採集方法，完成所需數據的提取，並以 JSON 對象的形式返回結果，無需任何手動編冩代碼或配置。
傳統爬蟲與 MCP何時選擇
| 標準 | 傳統抓取 | 人工智能驅動的抓取 (MCP) |
|---|---|---|
| 最適合用於 | 穩定，高並髮的網站 | 快速原型設計，頻繁變化的網站 |
| 設置時間 | 小時到天 | 分鐘到小時 |
| 維護 | 高，需要人工幹預 | 低，適應小變化 |
| 學習曲線 | 陡峭，需要編碼知識 | 平緩，自然語言提示 |
| 控製級別 | 完全控製抓取邏輯 | 依賴於AI對提示的解释 |
融合兩種方法的優勢
越來越多的團隊開始認識到，網絡爬取的未來不在於單一方法的選擇，而在於將兩種方法結合。混合策略能夠讓用戶充分利用傳統爬蟲在穩定性與高性能方麵的優勢，同時藉助AI驅動方法實現更高的靈活性和易用性。
例如，團隊可以先使用MCP快速測試新的數據源或抓取動態網站，然後在需要大規模、高並髮的數據採集任務時切換到傳統爬蟲方法，以獲得優化的性能表現。
| 商家 | 產品 | 價錢 | 評分 |
|---|---|---|---|
| Bright Data | 數據中心代理（共享） | $ 0.20/代理/月 | 4.87 |
傳統爬取與 AI 驅動爬取對比：2025 年選擇代碼還是 MCP？(1家)
總結
雖然傳統爬蟲技術依然是大規模、穩定性數據提取的核心手段，但基於人工智能的爬取方式爲行業帶來了全新的可能性，尤其適用於目標站點頻繁變動或需要快速原型驗証的場景。更理想的方案往往是兩者結合，形成混合式架構，以在靈活性、可控性與效率之間實現最大化平衡。
隨着人工智能能力的不斷提昇以及爬蟲技術的演進，我們將看到傳統爬取方法與AI驅動方案（如MCP）實現更加無縫的融合，從而幫助企業與開髮者應對愈加複雜的數據採集挑戰。
傳統爬取與 AI 驅動爬取對比：2025 年選擇代碼還是 MCP？測評常見問答
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