MCP Benchmark: I migliori server MCP per l'accesso al web

Abbiamo confrontato 8 MCP server in attività di ricerca e estrazione web, nonché di automazione del browser, eseguendo 4 diverse attività 5 volte su tutti i MCP idonei. Abbiamo anche eseguito un test di carico che ha coinvolto 250 agenti IA simultanei.

MCP server con capacità di accesso al web

*Le attività di ricerca ed estrazione web vengono eseguite con il server MCP predefinito di Bright Data, mentre quelle di automazione del browser con Bright Data MCP Pro Mode, 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 cima.

Ciascuna delle dimensioni sopra indicate 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 ha questa capacità.

Abbiamo confrontato i prodotti in due categorie diverse: ricerca ed estrazione web e automazione del browser. I risultati del nostro benchmark mostrano che Bright Data ha il più alto tasso di successo nei compiti di ricerca ed estrazione web, completando con successo il 100% di questi compiti. Nei compiti di automazione del browser, Bright Data (Pro Mode) e Hyperbrowser hanno i tassi di successo più alti, con una percentuale di completamento dei compiti del 90%.

Tra tutti gli strumenti che abbiamo confrontato, Apify, Bright Data, Browserbase e Hyperbrowser sono gli unici con entrambe le capacità richieste per gli agenti che lavorano sul web:

• Ricerca ed estrazione web include la ricerca sul web e l'uso di link sulla pagina per navigare tra le pagine per raccogliere ed elaborare dati.
• Automazione del browser include l'interazione con elementi JS per compilare moduli, ecc.

Per vedere nel dettaglio i compiti utilizzati nel benchmark, consultare la nostra metodologia.

Velocità

La nostra valutazione mostra:

• Ricerca ed estrazione web: Firecrawl è il server MCP più veloce con un tempo medio di esecuzione MCP per risultati corretti di 7 secondi e il suo tasso di accuratezza era dell'83%.
• Automazione del browser: Bright Data è il più veloce con 30 secondi di tempo medio di esecuzione MCP per risultati corretti e il suo tasso di accuratezza era del 90%.

Tutte le metriche di velocità si riferiscono a compiti completati 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 compito.

Il nostro dataset per la navigazione ha incluso la partecipazione di tutti i marchi e ha prodotto 80 punti dati (ovvero 8 marchi, 2 compiti e 5 ripetizioni per ciascun compito). In base a questi 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 le funzionalità anti-scraping.
• Questo porta alcuni server MCP a fallire.
• Quelli che non falliscono devono utilizzare tecnologie di sblocco che possono essere più lente (ovvero l'intervallo di confidenza del 95% include 4 secondi per uno dei fornitori nel nostro benchmark dei web unblocker).

Scalabilità

Questo benchmark misura le prestazioni e l'affidabilità dei server MCP quando sottoposti a un elevato volume di compiti simultanei di agenti IA autonomi. L'asse X, Tasso di successo (%), rappresenta il punteggio del fornitore nel nostro benchmark di ricerca ed estrazione web con un singolo agente. L'asse Y, Punteggio di scalabilità (%), deriva dal test di carico ad alta concorrenza descritto di seguito, che misura la stabilità e l'affidabilità del server sotto stress.

Ogni agente è stato costruito sul framework LangChain create_react_agent, alimentato dal modello linguistico gpt-4.1-nano-2025-04-14. Agli agenti sono stati assegnati diversi prompt di ricerca e-commerce, come “Vai su target.com, trova un cuscino decorativo sotto i 20 dollari”. Un compito è stato considerato riuscito solo se l'agente navigava sul sito web, trovava un prodotto corrispondente e restituiva 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 compito riuscito:

• 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 ogni compito riuscito, emergendo come leader assoluto.
• Firecrawl ha ottenuto un tasso di successo del 64.8%, con una durata media del compito di 77.6 secondi.
• Oxylabs ha dimostrato le prestazioni più elevate, completando i suoi compiti riusciti in una media di soli 31.7 secondi, mantenendo un solido tasso di successo del 54.4%.
• Nimble ha registrato un tasso di successo del 51.2%, ma i suoi compiti riusciti hanno richiesto molto più tempo, con una media di 182.3 secondi per il completamento.
• Tavily ha completato i compiti 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%, anche se i compiti riusciti sono stati relativamente rapidi, con una media di 45.9 secondi.

Metodologia per valutare le capacità di accesso al web dei server MCP

Gli MCP funzionano in vari ambienti di sviluppo, tra cui Claude Desktop, VSCode e Cursor. Nella nostra valutazione, abbiamo integrato gli MCP in un framework agente LangGraph utilizzando la libreria langchain-mcp-adapters. Abbiamo usato quattro prompt nel benchmark. Prompt di ricerca ed estrazione web:

1. Assistente allo shopping: “Vai su Amazon e trova 3 cuffie sotto i 30 dollari. Fornisci i loro nomi, valutazioni e URL.”
2. SDR IA 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:

1. Assistente di viaggio: “Trova il miglior prezzo per l'hotel Betsy, South Beach, Miami per il 16 giugno 2025. Fornisci il prezzo e l'URL.”
2. Compilatore di moduli: “https://aimultiple.com/ vai a quella pagina, inserisci la mia e-mail xxx@aimultiple.com nella sottoscrizione alla newsletter e clicca sul pulsante di iscrizione.”

Abbiamo eseguito ciascun compito 5 volte per agente IA e abbiamo valutato le prestazioni in base a specifici punti dati.

Ogni compito costituiva una quota uguale del punteggio totale, con punti assegnati per il recupero corretto di ciascun elemento dati richiesto. Il nostro codice ha monitorato 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 IA.

Per essere equi con tutti gli MCP, abbiamo usato lo stesso agente con gli stessi prompt e gli stessi prompt di sistema. Il prompt di sistema è scritto in un linguaggio adatto a tutti gli agenti (nessuna menzione di strumenti specifici o istruzioni dettagliate).

I primi tre compiti hanno misurato le capacità di ricerca ed estrazione degli MCP, e l'ultimo compito ha misurato le loro capacità di automazione del browser.

Caratteristiche

Abbiamo anche misurato alcune importanti caratteristiche di questi server MCP. Per una spiegazione delle caratteristiche, consultare la sezione metodologia nel benchmark dei browser agent.

Supporto per i motori di ricerca

Targeting

Sicurezza

La sicurezza dei dati è cruciale per le operazioni aziendali. Abbiamo verificato se le aziende di questi browser agent dispongono di una certificazione di sicurezza dei dati. Tutte le aziende dichiarano sui propri siti web di avere una certificazione ISO 27001 o SOC 2.

Benchmark dei prezzi

Poiché tutti i server MCP con capacità di accesso al web utilizzano parametri diversi nei prezzi, è difficile confrontarli.

Pertanto, abbiamo misurato il loro prezzo per un singolo compito. È difficile misurare il costo solo per i compiti corretti, poiché la maggior parte dei fornitori non suddivide i costi in modo granulare nel tempo. Quindi, per essere equi con tutti i prodotti, abbiamo scelto il primo compito 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'ultimo compito per misurare il costo del compito.

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 parametri diversi come per chiamata API, per GB o per pagina.

Si prega di notare che questi prezzi non includono il costo dell'LLM e il nostro costo di utilizzo di Claude Sonnet 3.5 è stato superiore ai costi di navigazione durante questi compiti. Pertanto, il LLM prezzo è probabilmente più importante del prezzo del server MCP durante la creazione di agenti per compiti legati al web.

*I prezzi possono variare a seconda del piano selezionato e degli sconti aziendali.

Partecipanti

Abbiamo incluso tutti i server MCP che forniscono capacità di navigazione web basate su 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 funzionano sui dispositivi degli utenti, poiché hanno capacità limitate per rispondere a un numero elevato di richieste. Se abbiamo tralasciato qualche server MCP basato su cloud con capacità di navigazione web, fatecelo sapere nei commenti.

MCP sfide e mitigazioni della navigazione web

Quando configurati in un client MCP come Claude Desktop, gli LLM possono sfruttare server MCP specializzati. I server MCP per l'accesso al web sono particolarmente preziosi poiché consentono l'estrazione di dati web, inclusa la capacità di renderizzare pagine con uso intensivo di JavaScript, aggirare le restrizioni di accesso comuni, eseguire azioni, compilare moduli e accedere a contenuti con restrizioni geografiche da varie posizioni globali, ma presentano alcune sfide.

Pur avendo affrontato sfide simili a quelle del benchmark dei browser agent, gli MCP presentano nuove sfide per il benchmarking. Gli 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 compito di navigazione web o automazione del browser con i server MCP che forniscono queste capacità.

Pertanto, scrivendo codice personalizzato per ogni agente, è possibile raggiungere tassi di successo del 100%. Tuttavia, non è un buon proxy per gli utenti di MCP che desiderano fornire istruzioni semplici e ottenere alti tassi di successo. Pertanto, abbiamo scelto prompt il più semplici e universali possibile, senza fare riferimento a funzionalità specifiche di server MCP.

Finestra di contesto

La finestra di contesto può essere superata in compiti lunghi. Gli agenti consumano pagine intere mentre navigano sul web e, di conseguenza, la finestra di contesto limitata degli LLM viene prima o poi superata. Pertanto, per costruire agenti che completino compiti che coinvolgono molte pagine, gli utenti hanno bisogno di

• LLM con grandi finestre di contesto
• Ottimizzare le dimensioni delle pagine passate all'LLM. Ad esempio, potresti essere in grado di rimuovere programmaticamente le parti non necessarie delle pagine e far sì che l'LLM si concentri solo sulle parti importanti delle pagine.

Esperienza dello sviluppatore

Gli sviluppatori esperti possono utilizzare i server MCP su client MCP che richiedono codifica e possono facilmente eseguire test paralleli o utilizzare l'esecuzione di codice MCP. Inoltre, i client MCP senza codice come Claude o Cursor possono essere utilizzati facilmente senza richiedere esperienza di sviluppo.

FAQ

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Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Şevval Alper

Ricercatore di intelligenza artificiale

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Şevval è un analista di settore di AIMultiple specializzato in strumenti di programmazione per l'IA, agenti di IA e tecnologie quantistiche.

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