MCP-Benchmark: Top-MCP-Server für Webzugriff

Wir haben 8 MCP-Server hinsichtlich Websuche und -extraktion sowie Browserautomatisierungsaufgaben einem Benchmark unterzogen, indem wir 4 verschiedene Aufgaben 5 Mal auf allen geeigneten MCPs ausgeführt haben. Wir haben außerdem einen Lasttest mit 250 gleichzeitigen KI-Agenten durchgeführt.

MCP-Server mit Webzugriffsfunktionen

*Aufgaben zur Websuche & -extraktion werden mit dem Standard-MCP-Server von Bright Data ausgeführt, Aufgaben zur Browserautomatisierung mit dem MCP Pro Mode von Bright Data, da die für die Browserautomatisierung benötigten Werkzeuge im Pro Mode verfügbar sind.

**Die Tabelle ist basierend auf den Ergebnissen in der Kategorie Websuche & -extraktion sortiert, wobei Sponsoren oben angezeigt werden.

Jede der oben genannten Dimensionen und ihre Messmethoden werden im Folgenden erläutert:

Erfolgsrate von MCP-Servern beim Webzugriff

*N/A bedeutet, dass der MCP-Server nicht über diese Fähigkeit verfügt.

Wir haben die Produkte in zwei verschiedenen Kategorien einem Benchmark unterzogen: Websuche & -extraktion und Browserautomatisierung. Unsere Benchmark-Ergebnisse zeigen, dass Bright Data die höchste Erfolgsrate bei Aufgaben zur Websuche & -extraktion aufweist und 100% dieser Aufgaben erfolgreich abschließt. Bei den Browserautomatisierungsaufgaben haben Bright Data (Pro Mode) und Hyperbrowser mit 90% Aufgabenabschlussrate die höchsten Erfolgsraten.

Von allen Tools, die wir dem Benchmark unterzogen haben, sind Apify, Bright Data, Browserbase und Hyperbrowser die einzigen, die über beide Fähigkeiten verfügen, die für im Web arbeitende Agenten erforderlich sind:

• Websuche & -extraktion umfasst das Durchsuchen des Webs und die Verwendung von Links auf der Seite, um zwischen Seiten zu navigieren, um 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, lesen Sie unsere Methodik.

Geschwindigkeit

Unsere Auswertung zeigt:

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

Alle Geschwindigkeitsmetriken beziehen sich auf korrekt abgeschlossene Aufgaben. Manchmal erzeugen MCP-Server schnelle Antworten, die auf einen Fehlschlag hinweisen, was nicht mit der Zeit für den Abschluss einer Aufgabe vergleichbar ist.

Unser Datensatz für die Navigation umfasste die Teilnahme aller Marken und lieferte 80 Datenpunkte (d. h. 8 Marken, 2 Aufgaben und 5 Wiederholungen für jede 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 Datenverkehr und lösen Anti-Scraping-Funktionen aus.
• Dies führt dazu, dass einige MCP-Server versagen.
• Diejenigen, die nicht versagen, müssen Entsperrungstechnologie verwenden, die langsamer sein kann (d. h. das 95%-Konfidenzintervall umfasst 4 Sekunden für einen der Anbieter in unserem Web-Unblocker-Benchmark).

Skalierbarkeit

Dieser Benchmark misst die Leistung und Zuverlässigkeit von MCP-Servern, wenn sie einem hohen Volumen gleichzeitiger, autonomer KI-Agenten-Aufgaben ausgesetzt sind. Die X-Achse, Erfolgsrate (%), stellt den Wert des Anbieters aus unserem Einzelagenten-Benchmark für Websuche und -extraktion dar. Die Y-Achse, Skalierbarkeitswert (%), wird aus dem unten detailliert beschriebenen Lasttest mit hoher Gleichzeitigkeit abgeleitet, der die Serverstabilität und -zuverlässigkeit unter Stress misst.

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

Der Test zeigte die folgenden wesentlichen Unterschiede sowohl in der Erfolgsrate als auch in der durchschnittlichen Zeit, die für den Abschluss einer erfolgreichen Aufgabe benötigt wurde:

• Im Stresstest mit 250 gleichzeitigen Agenten erreichte Bright Data eine Erfolgsrate von 76,8% mit einer wettbewerbsfähigen durchschnittlichen Abschlusszeit von 48,7 Sekunden pro erfolgreicher Aufgabe und ging als Gesamtsieger hervor.
• Firecrawl lieferte eine Erfolgsrate von 64,8% mit einer durchschnittlichen Aufgabendauer von 77,6 Sekunden.
• Oxylabs zeigte die schnellste Leistung und schloss seine erfolgreichen Aufgaben in durchschnittlich nur 31,7 Sekunden ab, bei einer soliden Erfolgsquote von 54,4%.
• Nimble verzeichnete eine Erfolgsrate von 51,2%, aber seine erfolgreichen Aufgaben dauerten mit durchschnittlich 182,3 Sekunden deutlich länger.
• Tavily schloss die Aufgaben mit einer Erfolgsrate von 45% ab, mit der zweitschnellsten durchschnittlichen Abschlusszeit von 41,3 Sekunden.
• Apify schloss den Test mit einer niedrigeren Erfolgsrate von 18,8% ab, wobei die erfolgreichen Aufgaben mit durchschnittlich 45,9 Sekunden relativ schnell waren.

Methodik zur Bewertung der Webzugriffsfähigkeiten der MCP-Server

MCPs funktionieren in verschiedenen Entwicklungsumgebungen, einschließlich Claude Desktop, VSCode und Cursor. In unserer Bewertung haben wir MCPs mithilfe der Bibliothek langchain-mcp-adapters in ein LangGraph-Agenten-Framework integriert. Wir haben im Benchmark vier Aufforderungen verwendet. Aufforderungen für Websuche & -extraktion:

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

Aufforderungen zur Browserautomatisierung:

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 für 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 trug zu gleichen Teilen zur Gesamtpunktzahl bei, wobei Punkte für das erfolgreiche Abrufen jedes erforderlichen Datenelements vergeben wurden. Unser Code verfolgte sowohl die Ausführungszeit der MCP-Tools als auch die gesamte Agentenverarbeitungsdauer und verwendete claude-3-5-sonnet-20241022 als großes Sprachmodell des KI-Agenten.

Um allen MCPs gegenüber fair zu sein, haben wir denselben Agenten mit denselben Aufforderungen und denselben Systemaufforderungen verwendet. Die Systemaufforderung 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. Eine Erklärung der Funktionen finden Sie im Abschnitt Methodik im Agent Browser Benchmark.

Suchmaschinen-Unterstützung

Zielgruppenansprache

Sicherheit

Datensicherheit ist für den Unternehmenseinsatz entscheidend. Wir haben überprüft, ob die Unternehmen dieser Agenten-Browser über eine Datensicherheitszertifizierung verfügen. Alle Unternehmen geben auf ihren Websites an, entweder eine ISO 27001- oder eine SOC 2-Zertifizierung zu haben.

Preis-Benchmark

Da alle MCP-Server mit Webzugriffsfunktionen unterschiedliche Parameter bei der Preisgestaltung verwenden, sind sie schwer zu vergleichen.

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 im Laufe der Zeit nicht granular aufschlüsseln. Um allen Produkten gegenüber fair zu sein, wählen wir daher die erste Aufgabe zur Messung des Erfolgs des Benchmarks für Websuche und -extraktion, da sie die insgesamt höchste Erfolgsrate aufweist. Für den Benchmark zur Browserautomatisierung wählen wir die letzte Aufgabe, um die Kosten der Aufgabe zu messen.

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

Bitte beachten Sie, dass diese Preise nicht die Kosten des LLM beinhalten und unsere Kosten für die Nutzung von Claude Sonnet 3.5 während dieser Aufgaben höher waren als die Browsing-Kosten. Daher ist die LLM-Preisgestaltung wahrscheinlich wichtiger als die MCP-Server-Preisgestaltung beim Aufbau von Agenten für webbasierte Aufgaben.

*Die Preise können je nach gewähltem Tarif und Unternehmensrabatten variieren.

Teilnehmer

Wir haben alle MCP-Server einbezogen, die cloudbasierte Web-Browsing-Funktionen 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 Geräten der Benutzer selbst laufen, da sie nur begrenzte Fähigkeiten haben, um auf eine hohe Anzahl von Anfragen zu reagieren. Sollten wir cloudbasierte MCP-Server mit Web-Browsing-Funktionen übersehen haben, teilen Sie uns dies bitte in den Kommentaren mit.

MCP-Webbrowsing-Herausforderungen & -Lösungen

Bei der Konfiguration in einem MCP-Client wie Claude Desktop können LLMs spezialisierte MCP-Server nutzen. Webzugriffs-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 beschränkte Inhalte von verschiedenen globalen Standorten aus zuzugreifen, aber sie bringen einige Herausforderungen mit sich.

Während wir ähnlichen Herausforderungen wie beim Agent Browser Benchmark gegenüberstanden, stellen MCPs neuartige Herausforderungen für das Benchmarking dar. LLMs können mit der Hinzufügung einer externen Speicherfunktion als Turing-Maschine verwendet werden, und mit einem MCP-Server, der Browsing-Funktionen bereitstellt, ist es theoretisch möglich, jede Webnavigations- oder Browserautomatisierungsaufgabe mit MCP-Servern, die diese Funktionen bereitstellen, abzuschließen.

Daher ist es möglich, durch das Schreiben von benutzerdefiniertem Code für jeden Agenten Erfolgsraten von 100% zu erreichen. Dies ist jedoch kein guter Proxy für MCP-Benutzer, die einfache Anweisungen geben und hohe Erfolgsraten erzielen möchten. Daher haben wir Aufforderungen gewählt, die so einfach und universell wie möglich sind und keine Verweise auf Funktionen spezifischer MCP-Server enthalten.

Kontextfenster

Das Kontextfenster kann bei langen Aufgaben überschritten werden. Agenten konsumieren ganze Seiten, während sie im Web navigieren, und infolgedessen wird das begrenzte Kontextfenster von LLMs früher oder später überschritten. Um Agenten zu erstellen, die Aufgaben mit vielen Seiten abschließen, benötigen Benutzer daher

• LLMs mit großen Kontextfenstern
• Optimierung der Größe der an das LLM übergebenen Seiten. Beispielsweise können Sie möglicherweise unnötige Teile von Seiten programmatisch entfernen und das LLM sich nur auf die wichtigen Teile der Seiten konzentrieren lassen.

Entwicklererfahrung

Erfahrene Entwickler können MCP-Server auf MCP-Clients verwenden, die Programmierung erfordern, und können problemlos parallele Tests durchführen oder MCP-Codeausführung nutzen. Auch No-Code-MCP-Clients wie Claude oder Cursor können einfach ohne Entwicklererfahrung verwendet werden.

FAQs

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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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