MCP Benchmark: Top MCP Server für den Webzugriff

Wir haben 8 MCP Server in den Bereichen Websuche und -extraktion sowie Browserautomatisierung getestet, indem wir 4 verschiedene Aufgaben 5-mal auf allen geeigneten MCPs ausgeführt haben. Wir haben zudem einen Lasttest mit 250 gleichzeitigen KI-Agenten durchgeführt.

MCP Server mit Webzugriffsfunktionen

*Websuche- und Extraktionsaufgaben werden mit dem Standard-Bright Data-MCP Server ausgeführt, Browserautomatisierungsaufgaben werden mit Bright Data MCP Pro Mode ausgeführt, da die für die Browserautomatisierung erforderlichen Tools im Pro Mode verfügbar sind.

**Die Tabelle ist nach den Werten in der Kategorie Websuche und -extraktion sortiert, wobei Sponsoren oben angezeigt werden.

Jede der oben genannten Dimensionen und ihre Messmethoden sind unten aufgeführt:

Erfolgsrate von MCP Servern beim Webzugriff

*N/A bedeutet, dass der MCP Server diese Funktion nicht besitzt.

Wir haben die Produkte in zwei Kategorien getestet: Websuche und -extraktion sowie Browserautomatisierung. Unsere Benchmark-Ergebnisse zeigen, dass Bright Data die höchste Erfolgsrate bei Websuche- und Extraktionsaufgaben hat und 100 % dieser Aufgaben erfolgreich abschließt. Bei Browserautomatisierungsaufgaben haben Bright Data (Pro Mode) und Hyperbrowser die höchsten Erfolgsraten mit 90 % Aufgabenabschlussraten.

Von allen getesteten Tools sind Apify, Bright Data, Browserbase und Hyperbrowser die einzigen, die über beide für Agenten im Web erforderlichen Funktionen verfügen:

• Websuche und -extraktion umfasst die Suche im Web und die Verwendung von Links auf der Seite, um zwischen Seiten zu navigieren und Daten zu sammeln und zu verarbeiten.
• Browserautomatisierung umfasst die Interaktion mit JS-Elementen zum Ausfüllen von Formularen usw.

Um die im Benchmark verwendeten Aufgaben im Detail zu sehen, siehe unsere Methodik.

Geschwindigkeit

Unsere Bewertung zeigt:

• Websuche und -extraktion: Firecrawl ist der schnellste MCP mit einer durchschnittlichen MCP Laufzeit von 7 Sekunden für korrekte Ergebnisse und einer Genauigkeitsrate von 83 %.
• Browserautomatisierung: Bright Data ist der Schnellste mit 30 Sekunden durchschnittlicher MCP Laufzeit für korrekte Ergebnisse und einer Genauigkeitsrate von 90 %.

Alle Geschwindigkeitsmetriken beziehen sich auf korrekt abgeschlossene Aufgaben. Manchmal produzieren MCP Server schnelle Antworten, die auf einen Fehler hinweisen, was nicht mit der Zeit zum Abschließen einer Aufgabe vergleichbar ist.

Unser Datensatz für die Navigation umfasste die Teilnahme aller Marken und ergab 80 Datenpunkte (d. h. 8 Marken, 2 Aufgaben und 5 Wiederholungen pro Aufgabe). Basierend auf diesen Datenpunkten scheint es eine negative Korrelation zwischen Erfolgsraten und Geschwindigkeit zu geben:

Diese Korrelation ist intuitiv:

• Manchmal identifizieren Websites Bots als verdächtigen Verkehr und lösen Anti-Scraping-Funktionen aus.
• Dies führt dazu, dass einige MCP Server versagen.
• Diejenigen, die nicht versagen, müssen Entsperrtechnologien verwenden, die langsamer sein können (d. h. das 95 %-Konfidenzintervall umfasst 4 Sekunden für einen der Anbieter in unserem Web-Entsperrer-Benchmark).

Skalierbarkeit

Dieser Benchmark misst die Leistung und Zuverlässigkeit von MCP Servern bei einer hohen Anzahl gleichzeitiger, autonomer KI-Agentenaufgaben. Die X-Achse, Erfolgsrate (%), stellt die Punktzahl des Anbieters aus unserem Single-Agent-Websuche- und Extraktionsbenchmark dar. Die Y-Achse, Skalierbarkeitswert (%), leitet sich aus dem unten detaillierten Lasttest mit hoher Parallelität ab, der die Serverstabilität und -zuverlässigkeit unter Stress misst.

Jeder Agent wurde auf dem LangChain create_react_agent Framework aufgebaut, angetrieben vom gpt-4.1-nano-2025-04-14-Sprachmodell. Agenten erhielten verschiedene E-Commerce-Suchprompts, wie z. B. „Gehe zu target.com, finde ein Wurfkissen unter 20 Dollar.“ Eine Aufgabe galt nur dann als erfolgreich, wenn der Agent die Website navigierte, ein passendes Produkt fand und die erforderlichen Daten (URL, Preis, Bewertung) innerhalb eines 5-Minuten-Zeitlimits in einem strukturierten JSON-Format zurückgab.

Der Test ergab folgende wesentliche Unterschiede sowohl in der Erfolgsrate als auch in der durchschnittlichen Zeit, die für die Abschließung einer erfolgreichen Aufgabe erforderlich war:

• Beim 250-Agenten-Stresstest erreichte Bright Data eine Erfolgsrate von 76,8 % mit einer wettbewerbsfähigen durchschnittlichen Abschlusszeit von 48,7 Sekunden pro erfolgreicher Aufgabe und erwies sich als Gesamtführer.
• Firecrawl erzielte eine Erfolgsrate von 64,8 % bei einer durchschnittlichen Aufgabendauer von 77,6 Sekunden.
• Oxylabs zeigte die schnellste Leistung und schloss seine erfolgreichen Aufgaben im Durchschnitt in nur 31,7 Sekunden ab, bei einer soliden Erfolgsrate von 54,4 %.
• Nimble erzielte eine Erfolgsrate von 51,2 %, aber seine erfolgreichen Aufgaben dauerten deutlich länger und benötigten im Durchschnitt 182,3 Sekunden zum Abschluss.
• Tavily schloss die Aufgaben mit einer Erfolgsrate von 45 % ab, mit der zweit schnellsten durchschnittlichen Abschlusszeit von 41,3 Sekunden.
• Apify schloss den Test mit einer niedrigeren Erfolgsrate von 18,8 % ab, obwohl seine erfolgreichen Aufgaben relativ schnell waren und im Durchschnitt 45,9 Sekunden benötigten.

Methodik zur Bewertung der Webzugriffsfähigkeiten der MCP Server

MCPs funktionieren in verschiedenen Entwicklungsumgebungen, einschließlich Claude Desktop, VSCode und Cursor. Bei unserer Bewertung haben wir MCPs in ein LangGraph-Agent-Framework mit der langchain-mcp-adapters-Bibliothek integriert. Wir haben vier Prompts im Benchmark verwendet. Websuche- und Extraktionsprompts:

1. Einkaufsassistent: „Gehe zu Amazon und finde 3 Kopfhörer unter 30 Dollar. Nenne ihre Namen, Bewertungen und URLs.“
2. KI-SDR für Lead-Generierung: „Gehe zu LinkedIn, finde 2 Personen, die bei AIMultiple arbeiten, nenne ihre Namen und Profil-URLs.“

Browserautomatisierungs-Prompts:

1. Reiseassistent: „Finde den besten Preis für das Betsy Hotel, South Beach, Miami am 16. Juni 2025. Gib den Preis und die URL an.“
2. Formularausfüller: „https://aimultiple.com/ gehe zu dieser Seite, gib meine E-Mail xxx@aimultiple.com in das Newsletter-Abonnement ein und klicke auf den Abonnieren-Button.“

Wir haben jede Aufgabe 5-mal pro KI-Agent ausgeführt und die Leistung anhand spezifischer Datenpunkte bewertet.

Jede Aufgabe machte einen gleichen Anteil der Gesamtpunktzahl aus, wobei Punkte für das erfolgreiche Abrufen jedes erforderlichen Datenelements vergeben wurden. Unser Code verfolgte sowohl die Ausführungszeit der MCP Tools als auch die gesamte Agentenverarbeitungszeit, wobei claude-3-5-sonnet-20241022 als großes Sprachmodell des KI-Agenten verwendet wurde.

Um fair gegenüber allen MCPs zu sein, verwendeten wir denselben Agenten mit denselben Prompts und denselben Systemprompts. Der Systemprompt ist in einer für alle Agenten geeigneten Sprache verfasst (keine spezifischen Tool-Erwähnungen oder detaillierten Anweisungen).

Die ersten drei Aufgaben maßen die Such- und Extraktionsfähigkeiten der MCPs, und die letzte Aufgabe maß ihre Browserautomatisierungsfähigkeiten.

Funktionen

Wir haben auch einige wichtige Funktionen dieser MCP Server gemessen. Für eine Erklärung der Funktionen siehe den Methodik-Abschnitt im Agent-Browser-Benchmark.

Suchmaschinenunterstützung

Targeting

Sicherheit

Datensicherheit ist für Unternehmensoperationen entscheidend. Wir haben geprüft, ob die Unternehmen dieser Agentenbrowser über eine Datensicherheitszertifizierung verfügen. Alle Unternehmen behaupten auf ihren Websites, entweder eine ISO 27001- oder eine SOC 2-Zertifizierung zu haben.

Preisbenchmark

Da alle MCP Server mit Webzugriffsfunktionen unterschiedliche Parameter bei der Preisgestaltung verwenden, ist ein Vergleich schwierig.

Daher haben wir ihren Preis für eine einzelne Aufgabe gemessen. Es ist schwierig, die Kosten nur für korrekte Aufgaben zu messen, da die meisten Anbieter die Kosten nicht granular über die Zeit aufschlüsseln. Daher haben wir, um fair gegenüber allen Produkten zu sein, die erste Aufgabe zur Messung des Erfolgs des Websuche- und Extraktionsbenchmarks gewählt, da sie die höchste Gesamterfolgsrate hat. Für den Browserautomatisierungs-Benchmark haben wir die letzte Aufgabe gewählt, um die Kosten der Aufgabe zu messen.

Die meisten Produkte sind über verschiedene Pläne mit unterschiedlichen Limits verfügbar, und einige dieser Pläne ermöglichen auch den Kauf zusätzlicher Guthaben. Sie messen die verbrauchten Guthaben in verschiedenen Parametern wie pro API-Aufruf, pro GB oder pro Seite.

Bitte beachten Sie, dass diese Preise die Kosten für das LLM nicht beinhalten und unsere Kosten für die Verwendung von Claude Sonnet 3.5 während dieser Aufgaben höher waren als die Navigationskosten. Daher ist LLM Pricing beim Erstellen von Agenten für webbasierte Aufgaben wahrscheinlich wichtiger als die Preisgestaltung von MCP Servern.

*Preise können je nach ausgewähltem Plan und Unternehmensrabatten variieren.

Teilnehmer

Wir haben alle MCP Server einbezogen, die cloudbasierte Webbrowserfunktionen bieten:

• Apify
• Bright Data
• Browserbase
• Exa
• Firecrawl
• Hyperbrowser
• Nimble
• Oxylabs
• Tavily

Apify, Bright Data und Oxylabs sind Sponsoren von AIMultiple.

Für diese Version unseres Benchmarks haben wir MCP Server ausgeschlossen, die auf den eigenen Geräten der Benutzer arbeiteten, da sie für die Reaktion auf eine hohe Anzahl von Anfragen begrenzte Fähigkeiten haben. Wenn wir cloudbasierte MCP Server mit Webbrowserfunktionen übersehen haben, teilen Sie uns dies bitte in den Kommentaren mit.

MCP Webbrowser-Herausforderungen & Minderungsmaßnahmen

Wenn sie in einem MCP Client wie Claude Desktop konfiguriert sind, können LLMs spezialisierte MCP Server nutzen. Webzugriff MCPs sind besonders wertvoll, da sie die Extraktion von Webdaten ermöglichen, einschließlich der Fähigkeit, JavaScript-lastige Seiten zu rendern, gängige Zugriffsbeschränkungen zu umgehen, Aktionen auszuführen, Formulare auszufüllen und auf geografisch eingeschränkte Inhalte aus verschiedenen globalen Standorten zuzugreifen, aber sie bringen einige Herausforderungen mit sich.

Obwohl wir ähnliche Herausforderungen wie beim Agent-Browser-Benchmark hatten, stellen MCPs neue Herausforderungen für Benchmarks dar. LLMs können mit der Addition einer externen Speicherfunktion als Turing Maschine verwendet werden, und mit einem MCP Server, der Browserfunktionen bietet, ist es theoretisch möglich, jede Webnavigations- oder Browserautomatisierungsaufgabe mit MCP Servern abzuschließen, die diese Funktionen bieten.

Daher ist es durch das Schreiben benutzerdefinierter Code für jeden Agenten möglich, 100 % Erfolgsraten zu erzielen. Dies ist jedoch kein guter Proxy für MCP Benutzer, die einfache Anweisungen geben und hohe Erfolgsraten erzielen möchten. Daher haben wir Prompts gewählt, die so einfach und universell wie möglich sind und keine Referenzen auf Funktionen in bestimmten MCP Servern machen.

Kontextfenster

Das Kontextfenster kann bei langen Aufgaben überschritten werden. Agenten verbrauchen vollständige Seiten, während sie im Web navigieren, und infolgedessen wird das begrenzte Kontextfenster von LLMs früher oder später überschritten. Daher müssen Benutzer, um Agenten zu erstellen, die Aufgaben mit vielen Seiten abschließen,

• LLMs mit großen Kontextfenstern
• Die Größe der an das LLM übergebenen Seiten optimieren. Beispielsweise können Sie programmatisch unnötige Teile von Seiten entfernen und das LLM nur auf die wichtigen Teile der Seiten fokussieren.

Entwicklererfahrung

Erfahrene Entwickler können MCP Server auf MCP Clients verwenden, die Codierung erfordern, und können parallel Tests ausführen oder MCP Code-Ausführung verwenden. Auch No-Code MCP Clients wie Claude oder Cursor können ohne erforderliche Entwicklererfahrung einfach verwendet werden.

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FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
  title  = {{MCP Benchmark: Top MCP Server für den Webzugriff}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/browser-mcp}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 16. März 2026}
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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Şevval Alper

KI-Forscher

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Şevval ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf KI-Codierungswerkzeuge, KI-Agenten und Quantentechnologien.

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