MCP Benchmark: Top MCP Servers for Web Access

Avaliamos 8 MCP servers em tarefas de pesquisa e extração na web, bem como em tarefas de automação de navegador, executando 4 tarefas diferentes 5 vezes em todos os MCPs adequados. Também realizamos um teste de carga envolvendo 250 agentes de IA simultâneos.

MCP servers with web access capabilities

*As tarefas de pesquisa e extração na web são executadas com o servidor MCP padrão da Bright Data, e as tarefas de automação de navegador são executadas com o modo Pro do Bright Data MCP, pois as ferramentas necessárias para automação de navegador estão disponíveis no Modo Pro.

**A tabela é classificada com base nas pontuações na categoria de pesquisa e extração na web, com patrocinadores exibidos no topo.

Cada uma das dimensões acima e seus métodos de medição são descritos abaixo:

Taxa de sucesso dos servidores MCP no acesso à web

*N/A indica que o servidor MCP não possui essa capacidade.

Avaliamos os produtos em duas categorias diferentes: pesquisa e extração na web e automação de navegador. Nossos resultados de benchmark revelam que a Bright Data tem a maior taxa de sucesso em tarefas de pesquisa e extração na web, concluindo 100% dessas tarefas com sucesso. Nas tarefas de automação de navegador, a Bright Data (Modo Pro) e o Hyperbrowser têm as maiores taxas de sucesso, com taxas de conclusão de tarefas de 90%.

Entre todas as ferramentas que avaliamos, a Apify, a Bright Data, a Browserbase e o Hyperbrowser são os únicos com ambas as capacidades necessárias para agentes que trabalham na web:

• Pesquisa e extração na web inclui pesquisar na web e usar links na página para navegar entre páginas para coletar e processar dados.
• Automação de navegador inclui interagir com elementos JS para preencher formulários, etc.

Para ver as tarefas usadas no benchmark em detalhes, consulte nossa metodologia.

Velocidade

Nossa avaliação mostra:

• Pesquisa e extração na web: o Firecrawl é o MCP mais rápido, com tempo médio de execução do MCP para resultados corretos de 7 segundos e sua taxa de precisão foi de 83%.
• Automação de navegador: a Bright Data é o mais rápido, com 30 segundos de tempo médio de execução do MCP para resultados corretos e sua taxa de precisão foi de 90%.

Todas as métricas de velocidade são para tarefas concluídas corretamente. Às vezes, os servidores MCP produzem respostas rápidas indicando falha, o que não é comparável ao tempo para concluir uma tarefa.

Nosso conjunto de dados para navegação incluiu a participação de todas as marcas e gerou 80 pontos de dados (ou seja, 8 marcas, 2 tarefas e 5 repetições para cada tarefa). Com base nesses pontos de dados, parece haver uma correlação negativa entre taxas de sucesso e velocidade:

Essa correlação é intuitiva:

• Às vezes, os sites identificam bots como tráfego suspeito e acionam recursos anti-scraping.
• Isso leva alguns servidores MCP a falharem.
• Aqueles que não falham precisam usar tecnologia de desbloqueio, que pode ser mais lenta (ou seja, o intervalo de confiança de 95% inclui 4 segundos para um dos provedores em nosso benchmark de desbloqueadores web).

Escalabilidade

Este benchmark mede o desempenho e a confiabilidade dos servidores MCP quando submetidos a um alto volume de tarefas de agentes de IA autônomos e simultâneos. O eixo X, Taxa de Sucesso (%), representa a pontuação do provedor em nosso benchmark de pesquisa e extração na web de agente único. O eixo Y, Pontuação de Escalabilidade (%), é derivado do teste de carga de alta concorrência detalhado abaixo, que mede a estabilidade e confiabilidade do servidor sob estresse.

Cada agente foi construído no framework create_react_agent do LangChain, alimentado pelo modelo de linguagem gpt-4.1-nano-2025-04-14. Os agentes receberam prompts de pesquisa de e-commerce diversos, como "Vá para o target.com, encontre uma almofada de arremesso abaixo de 20 dólares." Uma tarefa foi considerada bem-sucedida apenas se o agente navegasse no site, encontrasse um produto correspondente e retornasse os dados necessários (url, preço, classificação) em um formato JSON estruturado dentro de um limite de tempo de 5 minutos.

O teste revelou as seguintes diferenças principais tanto na taxa de sucesso quanto no tempo médio necessário para concluir uma tarefa bem-sucedida:

• No teste de estresse de 250 agentes simultâneos, a Bright Data alcançou uma taxa de sucesso de 76,8% com um tempo médio de conclusão competitivo de 48,7 segundos por tarefa bem-sucedida e emergiu como o líder geral.
• O Firecrawl entregou uma taxa de sucesso de 64,8%, com uma duração média de tarefa de 77,6 segundos.
• O Oxylabs demonstrou o desempenho mais rápido, concluindo suas tarefas bem-sucedidas em uma média de apenas 31,7 segundos, mantendo uma taxa de sucesso sólida de 54,4%.
• O Nimble registrou uma taxa de sucesso de 51,2%, mas suas tarefas bem-sucedidas levaram significativamente mais tempo, levando em média 182,3 segundos para serem concluídas.
• A Tavily concluiu as tarefas com uma taxa de sucesso de 45%, com o segundo tempo médio de conclusão mais rápido de 41,3 segundos.
• A Apify concluiu o teste com uma taxa de sucesso mais baixa de 18,8%, embora suas tarefas bem-sucedidas foram relativamente rápidas, levando em média 45,9 segundos.

Metodologia para avaliar as capacidades de acesso à web dos servidores MCP

Os MCPs funcionam em vários ambientes de desenvolvimento, incluindo Claude Desktop, VSCode e Cursor. Em nossa avaliação, integramos os MCPs a um framework de agente LangGraph usando a biblioteca langchain-mcp-adapters. Usamos quatro prompts no benchmark. Prompts de pesquisa e extração na web:

1. Assistente de compras: "Vá para a Amazon e encontre 3 fones de ouvido abaixo de 30 dólares. Forneça seus nomes, classificações e URLs."
2. AI SDR para geração de leads: "Vá para o LinkedIn, encontre 2 pessoas que trabalham na AIMultiple, forneça seus nomes e URLs de perfil."

Prompts de automação de navegador:

1. Assistente de viagens: "Encontre o melhor preço para o Betsy Hotel, South Beach, Miami em 16 de junho de 2025. Forneça o preço e a URL."
2. Preenchimento de formulário: "https://aimultiple.com/ vá para aquela página, insira meu e-mail xxx@aimultiple.com na assinatura da newsletter e clique no botão de inscrição."

Executamos cada tarefa 5 vezes por agente de IA e avaliamos o desempenho com base em pontos de dados específicos.

Cada tarefa constituiu uma quantidade igual da pontuação total, com pontos concedidos pela recuperação bem-sucedida de cada elemento de dados necessário. Nosso código rastreou tanto o tempo de execução das ferramentas MCP quanto a duração completa do processamento do agente, usando o claude-3-5-sonnet-20241022 como o modelo de linguagem de grande porte do agente de IA.

Para ser justo com todos os MCPs, usamos o mesmo agente com os mesmos prompts e os mesmos prompts de sistema. O prompt do sistema é escrito em um idioma adequado para todos os agentes (sem menções específicas a ferramentas ou instruções detalhadas).

As primeiras três tarefas mediram as capacidades de pesquisa e extração dos MCPs, e a última tarefa mediu suas capacidades de automação de navegador.

Recursos

Também medimos alguns recursos importantes desses servidores MCP. Para uma explicação dos recursos, consulte a seção de metodologia no benchmark de navegador remoto.

Suporte a mecanismos de pesquisa

Segmentação

Segurança

A segurança de dados é crucial para operações empresariais. Verificamos se as empresas desses navegadores de agente tinham certificação de segurança de dados. Todas as empresas afirmam em seus sites ter uma certificação ISO 27001 ou SOC 2.

Benchmark de preços

Como todos os servidores MCP com capacidades de acesso à web usam parâmetros diferentes na precificação, é difícil compará-los.

Portanto, medimos o preço deles para uma única tarefa. É difícil medir o custo apenas para tarefas corretas, pois a maioria dos provedores não detalha os custos de forma granular ao longo do tempo. Portanto, para ser justo com todos os produtos, escolhemos a primeira tarefa para medir o sucesso do benchmark de pesquisa e extração na web, pois tem a maior taxa de sucesso geral. Para o benchmark de automação de navegador, escolhemos a última tarefa para medir o custo da tarefa.

A maioria dos produtos está disponível através de vários planos com diferentes limites, e alguns desses planos também permitem a compra de créditos adicionais. Eles medem os créditos gastos em diferentes parâmetros, como por chamada de API, por GB ou por página.

Observe que esses preços não incluem o custo do LLM e nosso custo de uso do Claude Sonnet 3.5 foi maior que os custos de navegação durante essas tarefas. Portanto, o LLM pricing provavelmente será mais importante que a precificação do servidor MCP ao construir agentes para tarefas relacionadas à web.

*Os preços podem variar dependendo do plano selecionado e descontos empresariais.

Participantes

Incluímos todos os servidores MCP que fornecem capacidades de navegação na web baseadas em nuvem:

• Apify
• Bright Data
• Browserbase
• Exa
• Firecrawl
• Hyperbrowser
• Nimble
• Oxylabs
• Tavily

A Apify, a Bright Data e a Oxylabs são patrocinadoras da AIMultiple.

Para esta versão do nosso benchmark, excluímos servidores MCP que funcionavam nos próprios dispositivos dos usuários, pois eles têm capacidades limitadas para responder a um alto número de solicitações. Se perdemos algum servidor MCP baseado em nuvem com capacidades de navegação na web, por favor, informe-nos nos comentários.

MCP web browsing challenges & mitigations

Quando configurado em um cliente MCP como o Claude Desktop, os LLMs podem aproveitar servidores MCP especializados. Os MCPs de acesso à web são particularmente valiosos, pois permitem a extração de dados da web, incluindo a capacidade de renderizar páginas pesadas em JavaScript, contornar restrições de acesso comuns, realizar ações, preencher formulários e acessar conteúdo restrito geograficamente de várias localizações globais, mas eles vêm com alguns desafios.

Embora tenhamos enfrentado desafios semelhantes ao benchmark de navegador de agente, os MCPs apresentam desafios novos para benchmarking. Os LLMs, com a adição de uma função de memória externa, podem ser usados como uma máquina de Turing, e com um servidor MCP que fornece capacidades de navegação, é teoricamente possível concluir qualquer tarefa de navegação na web ou automação de navegador com servidores MCP que fornecem essas capacidades.

Portanto, ao escrever código personalizado para cada agente, é possível alcançar taxas de sucesso de 100%. No entanto, isso não é um bom proxy para usuários de MCP que querem fornecer instruções simples e alcançar altas taxas de sucesso. Portanto, escolhemos prompts que sejam o mais simples e universais possível e que não façam referências a funcionalidades em servidores MCP específicos.

Janela de contexto

A janela de contexto pode ser excedida em tarefas longas. Os agentes consomem páginas inteiras à medida que navegam na web e, como resultado, a janela de contexto limitada dos LLMs é excedida mais cedo ou mais tarde. Portanto, para construir agentes que concluem tarefas que envolvem muitas páginas, os usuários precisam

• LLMs com grandes janelas de contexto
• Otimizar os tamanhos das páginas passadas para o LLM. Por exemplo, você pode ser capaz de remover programaticamente partes desnecessárias das páginas e fazer com que o LLM se concentre apenas nas partes importantes das páginas.

Experiência do desenvolvedor

Desenvolvedores experientes podem usar servidores MCP em clientes MCP que exigem codificação e podem executar facilmente testes paralelos ou usar execução de código MCP. Além disso, clientes MCP sem código como o Claude ou o Cursor podem ser usados facilmente sem necessidade de experiência em desenvolvimento.

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Perguntas frequentes

Cite este benchmark

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Şevval Alper

Pesquisador de IA

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Şevval é analista da AIMultiple, especializada em ferramentas de codificação de IA, agentes de IA e tecnologias quânticas.

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