Analyse comparative MCP : Meilleurs serveurs MCP pour l'accès Web

Nous avons évalué les performances de 8 serveurs MCP pour la recherche et l'extraction web, ainsi que pour des tâches d'automatisation de navigateur, en exécutant 4 tâches différentes à 5 reprises sur tous les serveurs MCP appropriés. Nous avons également réalisé un test de charge impliquant 250 agents d'IA simultanés.

Serveurs MCP avec accès web

*Les tâches de recherche et d'extraction Web sont exécutées avec le serveur MCP par défaut de Bright Data, les tâches d'automatisation du navigateur sont exécutées avec le mode Pro MCP de Bright Data, car les outils nécessaires à l'automatisation du navigateur sont disponibles en mode Pro.

**Le tableau est trié en fonction des scores obtenus dans la catégorie recherche et extraction Web, les sponsors étant affichés en haut.

Chacune des dimensions ci-dessus et leurs méthodes de mesure sont décrites ci-dessous :

Taux de réussite des serveurs MCP pour l'accès web

*N/A indique que le serveur MCP ne possède pas cette fonctionnalité.

Nous avons comparé les produits selon deux critères : la recherche et l’extraction web, et l’automatisation du navigateur. Nos résultats montrent que Bright Data affiche le meilleur taux de réussite pour les tâches de recherche et d’extraction web, avec un taux de réussite de 100 %. Concernant l’automatisation du navigateur, Bright Data (mode Pro) et Hyperbrowser obtiennent les meilleurs résultats, avec un taux de réussite de 90 %.

Parmi tous les outils que nous avons testés, seuls Apify, Bright Data, Browserbase et Hyperbrowser possèdent les deux fonctionnalités requises pour les agents travaillant sur le Web :

• La recherche et l'extraction sur le Web comprennent la recherche sur le Web et l'utilisation des liens présents sur la page pour naviguer entre les pages afin de collecter et de traiter des données.
• L'automatisation du navigateur inclut l'interaction avec des éléments JS pour remplir des formulaires, etc.

Pour voir en détail les tâches utilisées dans le test de performance, consultez notre méthodologie.

Vitesse

Notre évaluation montre :

• Recherche et extraction Web : Firecrawl est le MCP le plus rapide avec un temps d'exécution MCP moyen pour des résultats corrects de 7 secondes et son taux de précision était de 83 %.
• Automatisation du navigateur : Bright Data est la plus rapide avec un temps d'exécution MCP moyen de 30 secondes pour des résultats corrects et son taux de précision était de 90 %.

Toutes les mesures de vitesse concernent les tâches correctement exécutées. Il arrive que les serveurs MCP génèrent des réponses rapides indiquant une erreur, ce qui n'est pas comparable au temps d'exécution réel d'une tâche.

Notre ensemble de données pour la navigation comprenait la participation de toutes les marques et a généré 80 points de données (soit 8 marques, 2 tâches et 5 répétitions pour chaque tâche). D'après ces points de données, il semble exister une corrélation négative entre les taux de réussite et la rapidité.

Cette corrélation est intuitive :

• Parfois, les sites web identifient les robots comme un trafic suspect et déclenchent des fonctions anti-scraping .
• Cela entraîne la défaillance de certains serveurs MCP.
• Ceux qui ne tombent pas en panne doivent utiliser une technologie de déblocage qui peut être plus lente (c'est-à-dire que l'intervalle de confiance à 95 % comprend 4 secondes pour l'un des fournisseurs de notre analyse comparative des débloqueurs Web ).

Évolutivité

Ce test de performance évalue les performances et la fiabilité des serveurs MCP lorsqu'ils sont soumis à un volume élevé de tâches simultanées d'agents d'IA autonomes. L'axe des abscisses, le taux de réussite (%) , représente le score du fournisseur obtenu lors de notre test de recherche et d'extraction Web avec un seul agent. L'axe des ordonnées, le score de scalabilité (%) , est issu du test de charge à haute concurrence décrit ci-dessous, qui mesure la stabilité et la fiabilité du serveur en situation de forte charge.

Chaque agent a été développé à l'aide du framework LangChain create_react_agent, utilisant le modèle de langage gpt-4.1-nano-2025-04-14. Les agents se sont vu attribuer diverses requêtes de recherche e-commerce, telles que « Allez sur target.com, trouvez un coussin décoratif à moins de 20 dollars ». Une tâche était considérée comme réussie uniquement si l'agent naviguait sur le site web, trouvait un produit correspondant et renvoyait les données requises (URL, prix, évaluation) au format JSON structuré dans un délai de 5 minutes.

Le test a révélé les principales différences suivantes, tant en termes de taux de réussite que de temps moyen nécessaire pour mener à bien une tâche :

• Dans le test de stress à 250 agents simultanés, Bright Data a atteint un taux de réussite de 76,8 % avec un temps d'exécution moyen compétitif de 48,7 secondes par tâche réussie et est apparu comme le leader global.
• Firecrawl a obtenu un taux de réussite de 64,8 %, avec une durée moyenne de tâche de 77,6 secondes.
• Oxylabs a démontré les performances les plus rapides, accomplissant ses tâches avec succès en moyenne en seulement 31,7 secondes, tout en maintenant un solide taux de réussite de 54,4 %.
• Nimble a enregistré un taux de réussite de 51,2 %, mais ses tâches réussies ont pris beaucoup plus de temps, avec une moyenne de 182,3 secondes pour être effectuées.
• Tavily a accompli les tâches avec un taux de réussite de 45 %, avec le deuxième temps d'exécution moyen le plus rapide de 41,3 secondes.
• Apify a terminé le test avec un taux de réussite plus faible de 18,8 %, bien que ses tâches réussies aient été relativement rapides, avec une moyenne de 45,9 secondes.

Méthodologie d'évaluation des capacités d'accès web des serveurs MCP

Les MCP fonctionnent dans divers environnements de développement, notamment Claude Desktop, VSCode et Cursor. Dans notre évaluation, nous avons intégré les MCP à un framework d'agents LangGraph à l'aide de la bibliothèque langchain-mcp-adapters. Nous avons utilisé quatre types d'invites dans le test de performance. Invites de recherche et d'extraction Web :

1. Assistant d'achat : « Allez sur Amazon et trouvez 3 casques audio à moins de 30 dollars. Indiquez leurs noms, leurs évaluations et leurs URL. »
2. SDR IA pour la génération de leads : « Allez sur LinkedIn, trouvez deux personnes qui travaillent chez AIMultiple, et fournissez-nous leurs noms et les URL de leurs profils. »

Messages d'automatisation du navigateur :

1. Assistant de voyage : « Trouvez le meilleur prix pour l’hôtel Betsy, South Beach, Miami, le 16 juin 2025. Indiquez le prix et l’URL. »
2. Remplissage du formulaire : « https://aimultiple.com/ allez sur cette page, entrez mon adresse e-mail xxx@aimultiple.com pour l’abonnement à la newsletter et cliquez sur le bouton S’abonner. »

Nous avons exécuté chaque tâche 5 fois par agent d'IA et évalué les performances sur la base de points de données spécifiques.

Chaque tâche comptait pour une part égale du score total, des points étant attribués pour la récupération réussie de chaque donnée requise. Notre code a enregistré le temps d'exécution des outils MCP ainsi que la durée totale du traitement par l'agent, en utilisant claude-3-5-sonnet-20241022 comme modèle de langage étendu de l'agent d'IA.

Pour garantir l'équité entre tous les MCP, nous avons utilisé le même agent, les mêmes invites et les mêmes messages système. Ces derniers sont rédigés dans un langage compatible avec tous les agents (sans mention d'outil spécifique ni instructions détaillées).

Les trois premières tâches mesuraient les capacités de recherche et d'extraction des MCP, et la dernière tâche mesurait leurs capacités d'automatisation du navigateur.

Caractéristiques

Nous avons également mesuré certaines caractéristiques importantes de ces serveurs MCP. Pour une explication de ces caractéristiques, veuillez consulter la section méthodologie du benchmark du navigateur d'agents .

Assistance aux moteurs de recherche

Ciblage

Sécurité

La sécurité des données est cruciale pour le bon fonctionnement des entreprises. Nous avons vérifié si les sociétés qui utilisent ces navigateurs agents possédaient une certification de sécurité des données. Toutes affirment sur leur site web être certifiées ISO 27001 ou SOC 2.

Référence de tarification

Étant donné que tous les serveurs MCP dotés de capacités d'accès Web utilisent des paramètres de tarification différents, il est difficile de les comparer.

Nous avons donc mesuré leur prix pour une tâche unique. Il est difficile de mesurer le coût des seules tâches correctement exécutées, car la plupart des fournisseurs ne détaillent pas les coûts dans le temps. Par conséquent, afin d'être équitables envers tous les produits, nous avons choisi la première tâche pour mesurer la performance du test de recherche et d'extraction web, car elle présente le taux de réussite global le plus élevé. Pour le test d'automatisation du navigateur, nous avons choisi la dernière tâche pour mesurer son coût.

La plupart des produits sont disponibles via différents abonnements avec des limites variables, et certains de ces abonnements permettent également l'achat de crédits supplémentaires. La consommation de crédits est mesurée selon différents paramètres, tels que le nombre d'appels API, le nombre de Go ou la page.

Veuillez noter que ces prix n'incluent pas le coût du LLM et que notre coût d'utilisation de Claude Sonnet 3.5 a été supérieur aux coûts de navigation lors de ces tâches. Par conséquent, le prix du LLM est probablement plus important que celui du serveur MCP lors de la création d'agents pour des tâches web.

*Les prix peuvent varier en fonction du forfait choisi et des remises pour entreprises.

Participants

Nous avons inclus tous les serveurs MCP qui offrent des fonctionnalités de navigation Web basées sur le cloud :

• Apify
• Bright Data
• Base de navigateurs
• Exa
• Firecrawl
• Hyperbrowser
• Nimble
• Oxylabs
• Tavily

Apify, Bright Data et Oxylabs sont des sponsors d'AIMultiple.

Pour cette version de notre test de performance, nous avons exclu les serveurs MCP fonctionnant sur les appareils des utilisateurs, car leurs capacités de réponse à un grand nombre de requêtes sont limitées. Si nous avons omis des serveurs MCP cloud avec navigation web, merci de nous le signaler dans les commentaires.

Défis et solutions de navigation Web pour les MCP

Lorsqu'ils sont configurés dans un client MCP tel que Claude Desktop, les LLM peuvent exploiter des serveurs MCP spécialisés. Les MCP d'accès Web sont particulièrement précieux car ils permettent l'extraction de données Web, notamment le rendu de pages riches en JavaScript, le contournement des restrictions d'accès courantes, l'exécution d'actions, le remplissage de formulaires et l'accès à du contenu géo-restreint depuis différents endroits du monde. Cependant, leur utilisation présente certains défis.

Bien que nous ayons rencontré des difficultés similaires à celles rencontrées lors du test de performance des navigateurs d'agents, les MCP présentent des défis inédits en matière d'évaluation comparative. Les LLM, grâce à l'ajout d'une fonction de mémoire externe, peuvent être utilisés comme une machine de Turing. De plus, avec un serveur MCP doté de capacités de navigation, il est théoriquement possible de réaliser n'importe quelle tâche de navigation web ou d'automatisation de navigateur.

Par conséquent, en développant un code personnalisé pour chaque agent, il est possible d'atteindre un taux de réussite de 100 %. Toutefois, cette approche ne convient pas aux utilisateurs de MCP qui souhaitent fournir des instructions simples tout en obtenant des taux de réussite élevés. C'est pourquoi nous avons opté pour des messages aussi simples et universels que possible, sans faire référence aux fonctionnalités de serveurs MCP spécifiques.

Fenêtre contextuelle

La fenêtre de contexte peut être dépassée lors de tâches longues. Les agents consomment des pages entières lorsqu'ils naviguent sur le Web et, par conséquent, la fenêtre de contexte limitée des LLM est tôt ou tard dépassée. Ainsi, pour créer des agents capables d'effectuer des tâches impliquant de nombreuses pages, les utilisateurs doivent…

• LLM avec de grandes fenêtres de contexte
• Optimisez la taille des pages transmises au LLM. Par exemple, vous pouvez supprimer par programmation les parties inutiles des pages et faire en sorte que le LLM se concentre uniquement sur les parties importantes.

Expérience de développeur

Les développeurs expérimentés peuvent utiliser des serveurs MCP sur des clients MCP nécessitant du code et exécuter facilement des tests en parallèle ou utiliser l'exécution de code MCP. De plus, les clients MCP sans code comme Claude ou Cursor sont faciles à utiliser et ne requièrent aucune expérience en développement.

FAQ

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Şevval Alper

Chercheur en IA

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Şevval est analyste chez AIMultiple, spécialisé dans les outils de codage IA, les agents IA et les technologies quantiques.

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