MCP Benchmark: I migliori MCP Servers per l'accesso al Web
Abbiamo testato 8 MCP servers per la ricerca ed estrazione web, nonché per le attività di automazione del browser, eseguendo 4 diversi compiti 5 volte su tutti i MCP adatti. Abbiamo anche eseguito un test di carico che coinvolgeva 250 agenti AI simultanei.
MCP servers con capacità di accesso al web
Prodotto | Tasso di successo per la ricerca
web ed estrazione | Tasso di successo per
l'automazione del browser | Velocità di ricerca ed
estrazione web (s) | Velocità di automazione del
browser (s) | Punteggio di scalabilità |
|---|---|---|---|---|---|
100% | 90% | 30 | 30 | 77% | |
78% | 0% | 32 | N/A | 19% | |
75% | N/A | 14 | N/A | 54% | |
Nimble | 93% | N/A | 16 | N/A | 51% |
Firecrawl | 83% | N/A | 7 | N/A | 65% |
Hyperbrowser | 63% | 90% | 118 | 93 | N/A |
Browserbase | 48% | 5% | 51 | 104 | N/A |
Tavily | 38% | N/A | 14 | N/A | 45% |
Exa | 23% | N/A | 15 | N/A | N/A |
*Le attività di ricerca ed estrazione web vengono eseguite con il server MCP predefinito di Bright Data, le attività di automazione del browser vengono eseguite con la modalità Pro MCP di Bright Data, poiché gli strumenti necessari per l'automazione del browser sono disponibili nella modalità Pro.
**La tabella è ordinata in base ai punteggi nella categoria di ricerca ed estrazione web, con gli sponsor visualizzati in alto.
Ogni dimensione sopra riportata e i relativi metodi di misurazione sono descritti di seguito:
Tasso di successo dei server MCP nell'accesso al web
*N/A indica che il server MCP non dispone di questa capacità.
Abbiamo testato i prodotti in due diverse categorie: ricerca ed estrazione web e automazione del browser. I nostri risultati di benchmark rivelano che Bright Data ha il tasso di successo più elevato nelle attività di ricerca ed estrazione web, completando con successo il 100% di queste attività. Nelle attività di automazione del browser, Bright Data (Modalità Pro) e Hyperbrowser hanno i tassi di successo più elevati, con tassi di completamento delle attività del 90%.
Di tutti gli strumenti che abbiamo testato, Apify, Bright Data, Browserbase e Hyperbrowser sono gli unici ad avere entrambe le capacità richieste per gli agenti che lavorano sul web:
- Ricerca ed estrazione web include la ricerca sul web e l'uso dei link nella pagina per navigare tra le pagine per raccogliere ed elaborare i dati.
- Automazione del browser include l'interazione con elementi JS per compilare moduli, ecc.
Per vedere nel dettaglio le attività utilizzate nel benchmark, consulta la nostra metodologia.
Velocità
La nostra valutazione mostra:
- Ricerca ed estrazione web: Firecrawl è il MCP più veloce con un tempo di esecuzione medio MCP di 7 secondi per risultati corretti e il suo tasso di accuratezza era dell'83%.
- Automazione del browser: Bright Data è il più veloce con 30 secondi di tempo di esecuzione medio MCP per risultati corretti e il suo tasso di accuratezza era del 90%.
Tutte le metriche di velocità sono relative alle attività completate correttamente. A volte i server MCP producono risposte rapide che indicano un fallimento, il che non è confrontabile con il tempo necessario per completare un'attività.
Il nostro dataset per la navigazione ha incluso la partecipazione di tutti i marchi e ha prodotto 80 punti dati (cioè 8 marchi, 2 attività e 5 ripetizioni per ogni attività). Sulla base di questi punti dati, sembra esserci una correlazione negativa tra tassi di successo e velocità:
Questa correlazione è intuitiva:
- A volte i siti web identificano i bot come traffico sospetto e attivano funzionalità anti-scraping.
- Questo porta alcuni server MCP a fallire.
- Quelli che non falliscono devono utilizzare una tecnologia di sblocco che può essere più lenta (cioè l'intervallo di confidenza al 95% include 4 secondi per uno dei provider nel nostro benchmark di sblocco web).
Scalabilità
Questo benchmark misura le prestazioni e l'affidabilità dei server MCP quando sottoposti a un alto volume di attività di agenti AI simultanei e autonomi. L'asse X, Tasso di successo (%), rappresenta il punteggio del provider dal nostro benchmark di ricerca ed estrazione web per singolo agente. L'asse Y, Punteggio di scalabilità (%), è derivato dal test di carico ad alta concorrenza dettagliato di seguito, che misura la stabilità e l'affidabilità del server sotto stress.
Ogni agente è stato costruito sul framework create_react_agent di LangChain, alimentato dal modello linguistico gpt-4.1-nano-2025-04-14. Agli agenti sono stati assegnati prompt di ricerca e-commerce diversificati, come "Vai su target.com, trova un cuscino da divano sotto i 20 dollari". Un'attività è stata considerata con successo solo se l'agente ha navigato sul sito web, ha trovato un prodotto corrispondente e ha restituito i dati richiesti (url, prezzo, valutazione) in un formato JSON strutturato entro un limite di tempo di 5 minuti.
Il test ha rivelato le seguenti differenze chiave sia nel tasso di successo che nel tempo medio necessario per completare un'attività riuscita:
- Nel test di stress con 250 agenti simultanei, Bright Data ha raggiunto un tasso di successo del 76,8% con un tempo medio di completamento competitivo di 48,7 secondi per attività riuscita, ed è emerso come il leader complessivo.
- Firecrawl ha conseguito un tasso di successo del 64,8%, con una durata media dell'attività di 77,6 secondi.
- Oxylabs ha dimostrato le prestazioni più veloci, completando le sue attività di successo in media in soli 31,7 secondi, mantenendo al contempo un solido tasso di successo del 54,4%.
- Nimble ha registrato un tasso di successo del 51,2%, ma le sue attività di successo hanno richiesto significativamente più tempo, mediamente 182,3 secondi per essere completate.
- Tavily ha completato le attività con un tasso di successo del 45%, con il secondo tempo medio di completamento più veloce di 41,3 secondi.
- Apify ha completato il test con un tasso di successo inferiore del 18,8%, sebbene le sue attività di successo fossero relativamente veloci, mediamente 45,9 secondi.
Metodologia per valutare le capacità di accesso al web dei server MCP
I MCP funzionano in vari ambienti di sviluppo, tra cui Claude Desktop, VSCode e Cursor. Nella nostra valutazione, abbiamo integrato i MCP in un framework di agenti LangGraph utilizzando la libreria langchain-mcp-adapters. Abbiamo utilizzato quattro prompt nel benchmark. Prompt di ricerca ed estrazione web:
- Assistente per lo shopping: "Vai su Amazon e trova 3 cuffie sotto i 30 dollari. Fornisci i loro nomi, le valutazioni e gli URL."
- AI SDR per la generazione di lead: "Vai su LinkedIn, trova 2 persone che lavorano presso AIMultiple, fornisci i loro nomi e gli URL dei profili."
Prompt di automazione del browser:
- Assistente per i viaggi: "Trova il miglior prezzo per l'Hotel Betsy, South Beach, Miami il 16 giugno 2025. Fornisci il prezzo e l'URL."
- Compilatore di moduli: "https://aimultiple.com/ vai su quella pagina, inserisci la mia e-mail xxx@aimultiple.com nell'iscrizione alla newsletter e clicca sul pulsante di iscrizione."
Abbiamo eseguito ogni attività 5 volte per agente AI e valutato le prestazioni in base a specifici punti dati.
Ogni attività costituiva una quantità uguale del punteggio totale, con punti assegnati per il recupero riuscito di ogni elemento di dati richiesto. Il nostro codice ha tracciato sia il tempo di esecuzione degli strumenti MCP che la durata completa dell'elaborazione dell'agente, utilizzando claude-3-5-sonnet-20241022 come modello linguistico di grandi dimensioni dell'agente AI.
Per essere equi con tutti i MCP, abbiamo utilizzato lo stesso agente con gli stessi prompt e gli stessi prompt di sistema. Il prompt di sistema è scritto in una lingua adatta a tutti gli agenti (nessun riferimento specifico agli strumenti o istruzioni dettagliate).
Le prime tre attività hanno misurato le capacità di ricerca ed estrazione dei MCP, e l'ultima attività ha misurato le loro capacità di automazione del browser.
Funzionalità
Abbiamo anche misurato alcune funzionalità importanti di questi server MCP. Per una spiegazione delle funzionalità, consulta la sezione metodologia nel benchmark del browser per agenti.
Supporto dei motori di ricerca
Targeting
Sicurezza
La sicurezza dei dati è fondamentale per le operazioni aziendali. Abbiamo verificato se le aziende di questi browser per agenti avessero una certificazione di sicurezza dei dati. Tutte le aziende dichiarano sui loro siti web di avere una certificazione ISO 27001 o SOC 2.
Benchmark dei prezzi
Dato che tutti i server MCP con capacità di accesso al web utilizzano parametri diversi nei prezzi, è difficile confrontarli.
Quindi, abbiamo misurato il loro prezzo per una singola attività. È difficile misurare il costo solo per le attività corrette, poiché la maggior parte dei provider non scompone i costi in modo granulare nel tempo. Pertanto, per essere equi con tutti i prodotti, abbiamo scelto la prima attività per misurare il successo del benchmark di ricerca ed estrazione web, poiché ha il tasso di successo complessivo più alto. Per il benchmark di automazione del browser, abbiamo scelto l'ultima attività per misurare il costo dell'attività.
La maggior parte dei prodotti è disponibile attraverso vari piani con limiti diversi, e alcuni di questi piani consentono anche l'acquisto di crediti aggiuntivi. Misurano i crediti spesi in diversi parametri come per chiamata API, per GB o per pagina.
Tieni presente che questi prezzi non includono il costo del LLM e il nostro costo per l'uso di Claude Sonnet 3.5 era superiore ai costi di navigazione durante queste attività. Pertanto, LLM pricing è probabilmente più importante del pricing del server MCP durante la creazione di agenti per attività relative al web.
*I prezzi possono variare a seconda del piano selezionato e degli sconti per le aziende.
Partecipanti
Abbiamo incluso tutti i server MCP che forniscono capacità di navigazione web basate sul cloud:
- Apify
- Bright Data
- Browserbase
- Exa
- Firecrawl
- Hyperbrowser
- Nimble
- Oxylabs
- Tavily
Apify, Bright Data e Oxylabs sono sponsor di AIMultiple.
Per questa versione del nostro benchmark, abbiamo escluso i server MCP che funzionavano sui dispositivi degli utenti poiché hanno capacità limitate per rispondere a un alto numero di richieste. Se abbiamo perso qualche server MCP basato sul cloud con capacità di navigazione web, faccelo sapere nei commenti.
MCP sfide di navigazione web e mitigazioni
Quando configurato in un client MCP come Claude Desktop, i LLM possono sfruttare server MCP specializzati. I server MCP per l'accesso al web sono particolarmente preziosi in quanto abilitano l'estrazione di dati web, inclusa la capacità di renderizzare pagine ricche di JavaScript, aggirare le comuni restrizioni di accesso, eseguire azioni, compilare moduli e accedere a contenuti geograficamente limitati da varie località globali, ma presentano alcune sfide.
Sebbene abbiamo affrontato sfide simili al benchmark del browser per agenti, i MCP presentano nuove sfide per il benchmarking. I LLM, con l'aggiunta di una funzione di memoria esterna, possono essere utilizzati come una macchina di Turing, e con un server MCP che fornisce capacità di navigazione, è teoricamente possibile completare qualsiasi attività di navigazione web o automazione del browser con server MCP che forniscono queste capacità.
Quindi, scrivendo codice personalizzato per ogni agente, è possibile ottenere tassi di successo del 100%. Tuttavia, questo non è un buon proxy per gli utenti MCP che vogliono fornire istruzioni semplici e ottenere alti tassi di successo. Pertanto, abbiamo scelto prompt che sono il più semplici e universali possibili e non fanno riferimento a funzionalità in specifici server MCP.
Finestra di contesto
La finestra di contesto può essere superata in attività lunghe. Gli agenti consumano intere pagine mentre navigano sul web e di conseguenza la finestra di contesto limitata dei LLM viene superata prima o poi. Pertanto, per costruire agenti che completano attività che coinvolgono molte pagine, gli utenti hanno bisogno
- di LLM con grandi finestre di contesto
- di ottimizzare le dimensioni delle pagine passate al LLM. Ad esempio, è possibile rimuovere programmaticamente le parti non necessarie delle pagine e far sì che il LLM si concentri solo sulle parti importanti delle pagine.
Esperienza dello sviluppatore
I sviluppatori esperti possono utilizzare server MCP su client MCP che richiedono la codifica e possono eseguire facilmente test paralleli o utilizzare l'esecuzione di codice MCP. Inoltre, i client MCP no-code come Claude o Cursor possono essere utilizzati facilmente senza richiedere esperienza nello sviluppo.
Aggiungi come fonte preferitaFAQ
MCP (Model Context Protocol) stabilisce un ponte di comunicazione standardizzato tra agenti AI e applicazioni, consentendo alle app AI e ai LLM di interagire con strumenti e servizi esterni.
Cita questo benchmark
Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
title = {{MCP Benchmark: I migliori MCP Servers per l'accesso al Web}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/browser-mcp}},
note = {AIMultiple. Consultato il 16 Marzo 2026}
}
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