MCP Benchmark: Los mejores MCP servidores para acceso web
Evaluamos 8 MCP servidores en tareas de búsqueda y extracción web, así como de automatización de navegadores, ejecutando 4 tareas diferentes 5 veces en todos los MCP adecuados. También realizamos una prueba de carga con 250 agentes de IA concurrentes.
MCP servidores con capacidades de acceso web
Producto | Tasa de éxito de búsqueday extracción web | Tasa de éxito deautomatización de navegadores | Velocidad de búsqueda yextracción web (s) | Velocidad de automatización denavegadores (s) | Puntuación de escalabilidad |
|---|---|---|---|---|---|
100% | 90% | 30 | 30 | 77% | |
78% | 0% | 32 | N/D | 19% | |
75% | N/D | 14 | N/D | 54% | |
Nimble | 93% | N/D | 16 | N/D | 51% |
Firecrawl | 83% | N/D | 7 | N/D | 65% |
Hyperbrowser | 63% | 90% | 118 | 93 | N/D |
Browserbase | 48% | 5% | 51 | 104 | N/D |
Tavily | 38% | N/D | 14 | N/D | 45% |
Exa | 23% | N/D | 15 | N/D | N/D |
*Las tareas de búsqueda y extracción web se ejecutan con el Bright Data servidor MCP predeterminado, las tareas de automatización de navegadores se ejecutan con el modo Pro de Bright Data MCP, ya que las herramientas necesarias para la automatización de navegadores están disponibles en el Modo Pro.
**La tabla está ordenada según las puntuaciones en la categoría de búsqueda y extracción web, con los patrocinadores en la parte superior.
Cada una de estas dimensiones y sus métodos de medición se describen a continuación:
Tasa de éxito de los servidores MCP en acceso web
*N/D indica que el servidor MCP no tiene esta capacidad.
Evaluamos los productos en dos categorías diferentes: búsqueda y extracción web y automatización de navegadores. Los resultados de nuestra evaluación revelan que Bright Data tiene la tasa de éxito más alta en tareas de búsqueda y extracción web, completando 100% de estas tareas con éxito. En las tareas de automatización de navegadores, Bright Data (modo Pro) y Hyperbrowser tienen las tasas de éxito más altas, con tasas de finalización de tareas del 90%.
De todas las herramientas que evaluamos, Apify, Bright Data, Browserbase y Hyperbrowser son las únicas que tienen ambas capacidades necesarias para los agentes que trabajan en la web:
- Búsqueda y extracción web incluye buscar en la web y usar enlaces en la página para navegar entre páginas y recopilar y procesar datos.
- Automatización de navegadores incluye interactuar con elementos JS para rellenar formularios, etc.
Para ver las tareas utilizadas en el benchmark en detalle, consulte nuestra metodología.
Velocidad
Nuestra evaluación muestra:
- Búsqueda y extracción web: Firecrawl es el MCP más rápido con un tiempo de ejecución promedio de MCP para resultados correctos de 7 segundos y su tasa de precisión fue del 83%.
- Automatización de navegadores: Bright Data es el más rápido con 30 segundos de tiempo de ejecución promedio de MCP para resultados correctos y su tasa de precisión fue del 90%.
Todas las métricas de velocidad corresponden a tareas completadas correctamente. A veces, los servidores MCP producen respuestas rápidas que indican fallo, lo que no es comparable al tiempo necesario para completar una tarea.
Nuestro conjunto de datos para navegación incluyó la participación de todas las marcas y arrojó 80 puntos de datos (es decir, 8 marcas, 2 tareas y 5 repeticiones por cada tarea). Con base en estos datos, parece haber una correlación negativa entre las tasas de éxito y la velocidad:
Esta correlación es intuitiva:
- A veces, los sitios web identifican a los bots como tráfico sospechoso y activan funciones anti-scraping.
- Esto hace que algunos servidores MCP fallen.
- Aquellos que no fallan necesitan usar tecnología de desbloqueo que puede ser más lenta (es decir, el 95% intervalo de confianza incluye 4 segundos para uno de los proveedores en nuestro benchmark de desbloqueadores web.
Escalabilidad
Este benchmark mide el rendimiento y la fiabilidad de los servidores MCP cuando se someten a un alto volumen de tareas de agentes de IA concurrentes y autónomas. El eje X, Tasa de éxito (%), representa la puntuación del proveedor en nuestro benchmark de búsqueda y extracción web con un solo agente. El eje Y, Puntuación de escalabilidad (%), se deriva de la prueba de carga de alta concurrencia que se detalla a continuación, la cual mide la estabilidad y la fiabilidad del servidor bajo estrés.
Cada agente se construyó sobre el marco LangChain create_react_agent, impulsado por el modelo de lenguaje gpt-4.1-nano-2025-04-14. A los agentes se les asignaron diversas indicaciones de búsqueda de comercio electrónico, como “Ve a target.com, encuentra un cojín decorativo por menos de 20 dólares”. Una tarea se consideró exitosa solo si el agente navegaba por el sitio web, encontraba un producto coincidente y devolvía los datos requeridos (url, precio, calificación) en un formato JSON estructurado en un límite de tiempo de 5 minutos.
La prueba reveló las siguientes diferencias clave tanto en la tasa de éxito como en el tiempo promedio necesario para completar una tarea exitosa:
- En la prueba de estrés con 250 agentes concurrentes, Bright Data logró una tasa de éxito del 76.8% con un tiempo de finalización promedio competitivo de 48.7 segundos por tarea exitosa, y se posicionó como líder general.
- Firecrawl obtuvo una tasa de éxito del 64.8%, con una duración promedio de tarea de 77.6 segundos.
- Oxylabs demostró el rendimiento más rápido, completando sus tareas exitosas en un promedio de solo 31.7 segundos, mientras mantenía una sólida tasa de éxito del 54.4%.
- Nimble registró una tasa de éxito del 51.2%, pero sus tareas exitosas tardaron significativamente más, con un promedio de 182.3 segundos para completarse.
- Tavily completó las tareas con una tasa de éxito del 45%, con el segundo tiempo de finalización promedio más rápido de 41.3 segundos.
- Apify completó la prueba con una tasa de éxito más baja del 18.8%, aunque sus tareas exitosas fueron relativamente rápidas, con un promedio de 45.9 segundos.
Metodología para evaluar las capacidades de acceso web de los servidores MCP
Los MCP funcionan en diversos entornos de desarrollo, incluidos Claude Desktop, VSCode y Cursor. En nuestra evaluación, integramos los MCP en un marco de agente LangGraph utilizando la biblioteca langchain-mcp-adapters. Utilizamos cuatro prompts en el benchmark. Prompts de búsqueda y extracción web:
- Asistente de compras: “Ve a Amazon y encuentra 3 auriculares de menos de 30 dólares. Proporciona sus nombres, valoraciones y URLs.”
- SDR de IA para generación de leads: “Ve a LinkedIn, encuentra 2 personas que trabajen en AIMultiple, proporciona sus nombres y URLs de perfil.”
Prompts de automatización de navegadores:
- Asistente de viajes: “Encuentra el mejor precio para el Betsy Hotel, South Beach, Miami el 16 de junio de 2025. Proporciona el precio y la URL.”
- Rellenador de formularios: “https://aimultiple.com/ ve a esa página, introduce mi correo electrónico xxx@aimultiple.com en la suscripción al boletín y haz clic en el botón de suscribirse.”
Ejecutamos cada tarea 5 veces por agente de IA y evaluamos el rendimiento con base en puntos de datos específicos.
Cada tarea constituyó una parte igual de la puntuación total, otorgando puntos por recuperar con éxito cada elemento de datos requerido. Nuestro código rastreó tanto el tiempo de ejecución de las herramientas MCP como la duración completa del procesamiento del agente, utilizando claude-3-5-sonnet-20241022 como el LLM del agente de IA.
Para ser justos con todos los MCP, utilizamos el mismo agente con los mismos prompts y los mismos prompts de sistema. El prompt del sistema está escrito en un lenguaje adecuado para todos los agentes (sin menciones de herramientas específicas ni instrucciones detalladas).
Las primeras tres tareas midieron las capacidades de búsqueda y extracción de los MCP, y la última tarea midió sus capacidades de automatización del navegador.
Características
También hemos medido algunas características importantes de estos servidores MCP. Para una explicación de las características, consulte la sección de metodología en el benchmark de navegadores agentes.
Soporte de motores de búsqueda
Segmentación
Seguridad
La seguridad de los datos es crucial para las operaciones empresariales. Verificamos si las empresas de estos navegadores agentes tenían certificación de seguridad de datos. Todas las empresas afirman en sus sitios web tener la certificación ISO 27001 o SOC 2.
Benchmark de precios
Dado que todos los servidores MCP con capacidades de acceso web utilizan diferentes parámetros en los precios, es difícil compararlos.
Por lo tanto, medimos su precio para una sola tarea. Es difícil medir el costo solo para las tareas correctas, ya que la mayoría de los proveedores no desglosan los costos de manera granular a lo largo del tiempo. Por lo tanto, para ser justos con todos los productos, elegimos la primera tarea para medir el éxito del benchmark de búsqueda y extracción web, ya que tiene la tasa de éxito general más alta. Para el benchmark de automatización de navegadores, elegimos la última tarea para medir el costo de la tarea.
La mayoría de los productos están disponibles a través de varios planes con diferentes límites, y algunos de estos planes también permiten la compra de créditos adicionales. Miden los créditos gastados en diferentes parámetros como por API llamada, por GB o por página.
Tenga en cuenta que estos precios no incluyen el costo del LLM y nuestro costo de usar Claude Sonnet 3.5 fue mayor que los costos de navegación durante estas tareas. Por lo tanto, LLM precios probablemente sean más importantes que los precios de los servidores MCP al crear agentes para tareas relacionadas con la web.
*Los precios pueden variar según el plan seleccionado y los descuentos empresariales.
Participantes
Incluimos todos los servidores MCP que proporcionan capacidades de navegación web basadas en la nube:
- Apify
- Bright Data
- Browserbase
- Exa
- Firecrawl
- Hyperbrowser
- Nimble
- Oxylabs
- Tavily
Apify, Bright Data y Oxylabs son patrocinadores de AIMultiple.
Para esta versión de nuestro benchmark, excluimos los servidores MCP que funcionaban en los propios dispositivos de los usuarios, ya que tienen capacidades limitadas para responder a una gran cantidad de solicitudes. Si omitimos algún servidor MCP basado en la nube con capacidades de navegación web, háganoslo saber en los comentarios.
MCP desafíos y mitigaciones de la navegación web
Cuando se configuran en un cliente MCP como Claude Desktop, los LLM pueden aprovechar servidores MCP especializados. Los MCP de acceso web son particularmente valiosos porque permiten la extracción de datos web, incluida la capacidad de renderizar páginas con mucho JavaScript, eludir restricciones de acceso comunes, realizar acciones, rellenar formularios y acceder a contenido con restricciones geográficas desde diversas ubicaciones globales, pero conllevan algunos desafíos.
Si bien enfrentamos desafíos similares al benchmark de navegadores agentes, los MCP presentan desafíos novedosos para la evaluación comparativa. Los LLM, con la adición de una función de memoria externa, pueden usarse como una máquina de Turing, y con un servidor MCP que proporciona capacidades de navegación, es teóricamente posible completar cualquier tarea de navegación web o automatización de navegadores con servidores MCP que proporcionen estas capacidades.
Por lo tanto, escribiendo código personalizado para cada agente, es posible lograr tasas de éxito del 100%. Sin embargo, eso no es un buen indicador para los usuarios de MCP que desean proporcionar instrucciones simples y lograr altas tasas de éxito. Por lo tanto, elegimos prompts que fueran lo más simples y universales posible y que no hicieran referencia a la funcionalidad de servidores MCP específicos.
Ventana de contexto
La ventana de contexto puede superarse en tareas largas. Los agentes consumen páginas completas mientras navegan por la web y, como resultado, la ventana de contexto limitada de los LLM se supera tarde o temprano. Por lo tanto, para construir agentes que completen tareas que involucran muchas páginas, los usuarios necesitan
- LLMs con grandes ventanas de contexto
- Optimizar los tamaños de las páginas pasadas al LLM. Por ejemplo, es posible que pueda eliminar programáticamente partes innecesarias de las páginas y hacer que el LLM se centre solo en las partes importantes de las páginas.
Experiencia del desarrollador
Los desarrolladores experimentados pueden usar servidores MCP en clientes MCP que requieren codificación, y pueden ejecutar fácilmente pruebas paralelas o usar la ejecución de código MCP. Además, los clientes MCP sin código como Claude o Cursor se pueden usar fácilmente sin necesidad de experiencia como desarrollador.
Preguntas frecuentes
MCP (Model Context Protocol) establece un puente de comunicación estandarizado entre agentes de IA y aplicaciones, permitiendo que las aplicaciones de IA y los LLM interactúen con herramientas y servicios externos.
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author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
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