MCP Karşılaştırma: Web Erişimi için En İyi MCP Sunucuları

Web araması ve çıkarma ile tarayıcı otomasyonu görevlerinde, 4 farklı görevi uygun tüm MCP'ler üzerinde 5 kez çalıştırarak 8 MCP sunucusunu karşılaştırdık. Ayrıca, 250 eş zamanlı yapay zeka ajanını içeren bir yük testi gerçekleştirdik.

Web Erişim Yeteneklerine Sahip MCP Sunucuları

*Web araması ve çıkarma görevleri, Bright Data’nın varsayılan MCP sunucusu ile çalıştırılırken, tarayıcı otomasyonu görevleri, tarayıcı otomasyonu için gereken araçlar Pro Mod'da bulunduğu için Bright Data MCP Pro Modu ile çalıştırılır.

**Tablo, web araması ve çıkarma kategorisindeki puanlara göre sıralanmıştır ve sponsorlar en üstte gösterilmiştir.

Yukarıdaki boyutların her biri ve ölçüm yöntemleri aşağıda açıklanmıştır:

Web Erişiminde MCP Sunucularının Başarı Oranı

*Yok, MCP sunucusunun bu yeteneğe sahip olmadığını gösterir.

Ürünleri, web araması ve çıkarma ile tarayıcı otomasyonu olmak üzere iki farklı kategoride karşılaştırdık. Karşılaştırma sonuçlarımız, Bright Data'nın web araması ve çıkarma görevlerinde en yüksek başarı oranına sahip olduğunu ve bu görevlerin 100%'ünü başarıyla tamamladığını ortaya koymaktadır. Tarayıcı otomasyonu görevlerinde ise, Bright Data (Pro Modu) ve Hyperbrowser, 90% görev tamamlama oranlarıyla en yüksek başarı oranına sahiptir.

Karşılaştırdığımız tüm araçlar arasında, web üzerinde çalışan ajanlar için gereken her iki yeteneğe de sahip olanlar yalnızca Apify, Bright Data, Browserbase ve Hyperbrowser'dır:

• Web araması ve çıkarma, web'de arama yapmayı ve sayfalar arasında gezinmek için sayfadaki bağlantıları kullanarak veri toplamayı ve işlemeyi içerir.
• Tarayıcı otomasyonu, formları doldurmak vb. için JS öğeleriyle etkileşim kurmayı içerir.

Karşılaştırmada kullanılan görevleri ayrıntılı olarak görmek için metodolojimize bakın.

Hız

Değerlendirmemiz şunu göstermektedir:

• Web araması ve çıkarma: Firecrawl, doğru sonuçlar için ortalama MCP çalışma süresi 7 saniye olan en hızlı MCP'dir ve doğruluk oranı 83% idi.
• Tarayıcı otomasyonu: Bright Data, doğru sonuçlar için ortalama MCP çalışma süresi 30 saniye olan en hızlıdır ve doğruluk oranı 90% idi.

Tüm hız ölçütleri doğru tamamlanan görevler içindir. Bazen MCP sunucuları, bir görevi tamamlama süresiyle karşılaştırılamayacak şekilde başarısızlığı belirten hızlı yanıtlar üretir.

Navigasyon veri setimiz tüm markaların katılımını içeriyordu ve 80 veri noktası (yani 8 marka, 2 görev ve her görev için 5 tekrar) sağladı. Bu veri noktalarına dayanarak, başarı oranları ile hız arasında negatif bir korelasyon olduğu görülmektedir:

Bu korelasyon sezgiseldir:

• Bazen web siteleri botları şüpheli trafik olarak tanımlar ve anti-scraping özelliklerini tetikler.
• Bu durum bazı MCP sunucularının başarısız olmasına yol açar.
• Başarısız olmayanlar, daha yavaş olabilen engelleme kaldırma teknolojisini kullanmak zorundadır (yani 95% güven aralığı, web engelleme kaldırıcı karşılaştırmamızdaki sağlayıcılardan biri için 4 saniyeyi içerir).

Ölçeklenebilirlik

Bu karşılaştırma, MCP sunucularının yüksek hacimli eş zamanlı, otonom yapay zeka ajanı görevlerine tabi tutulduğunda performansını ve güvenilirliğini ölçer. X ekseni, Başarı Oranı (%), tek ajanlı web araması ve çıkarma karşılaştırmamızdaki sağlayıcı puanını temsil eder. Y ekseni, Ölçeklenebilirlik Puanı (%), aşağıda detaylandırılan ve stres altında sunucu kararlılığını ve güvenilirliğini ölçen yüksek eş zamanlılık yük testinden elde edilir.

Her ajan, gpt-4.1-nano-2025-04-14 dil modeli ile desteklenen LangChain create_react_agent çerçevesi üzerine inşa edilmiştir. Ajanlara, “target.com’a git, 20 doların altında bir kırlent bul” gibi çeşitli e-ticaret arama istemleri atanmıştır. Bir görev, yalnızca ajanın web sitesinde gezinmesi, eşleşen bir ürün bulması ve gerekli verileri (url, fiyat, puan) 5 dakikalık süre sınırı içinde yapılandırılmış bir JSON formatında döndürmesi durumunda başarılı sayılmıştır.

Test, hem başarı oranı hem de başarılı bir görevi tamamlamak için gereken ortalama süre açısından şu temel farklılıkları ortaya çıkardı:

• 250 eş zamanlı ajanlı stres testinde, Bright Data, başarılı görev başına 48.7 saniyelik rekabetçi bir ortalama tamamlama süresiyle %76,8 başarı oranı elde etti ve genel lider olarak ortaya çıktı.
• Firecrawl, %64,8 başarı oranı ve ortalama 77.6 saniyelik görev süresi sağladı.
• Oxylabs, başarılı görevlerini ortalama yalnızca 31.7 saniyede tamamlayarak en hızlı performansı gösterdi ve %54,4 gibi sağlam bir başarı oranını korudu.
• Nimble, %51,2 başarı oranı kaydetti, ancak başarılı görevleri tamamlaması ortalama 182.3 saniye ile önemli ölçüde daha uzun sürdü.
• Tavily, görevleri 45% başarı oranıyla ve 41.3 saniye ile en hızlı ikinci ortalama tamamlama süresiyle tamamladı.
• Apify, testi %18,8 gibi daha düşük bir başarı oranıyla tamamladı, ancak başarılı görevleri ortalama 45.9 saniye ile nispeten hızlıydı.

MCP Sunucularının Web Erişim Yeteneklerini Değerlendirme Metodolojisi

MCP'ler, Claude Desktop, VSCode ve Cursor dahil olmak üzere çeşitli geliştirme ortamlarında çalışır. Değerlendirmemizde, langchain-mcp-adapters kütüphanesini kullanarak MCP'leri bir LangGraph ajan çerçevesine entegre ettik. Karşılaştırmada dört prompt'lar kullandık. Web araması ve çıkarma istemleri:

1. Alışveriş asistanı: “Amazon'a git ve 30 doların altında 3 kulaklık bul. Adlarını, puanlarını ve URL'lerini sağla.”
2. Müşteri adayı oluşturma için yapay zeka SDR: “LinkedIn'e git, AIMultiple'da çalışan 2 kişi bul, adlarını ve profil URL'lerini sağla.”

Tarayıcı otomasyonu istemleri:

1. Seyahat asistanı: “Miami, South Beach'teki Betsy Hotel için 16 Haziran 2025'teki en iyi fiyatı bul. Fiyatı ve URL'yi sağla.”
2. Form doldurucu: “https://aimultiple.com/ adresine git, bülten aboneliğine xxx@aimultiple.com e-posta adresimi gir ve abone ol düğmesine tıkla.”

Her görevi her yapay zeka ajanı için 5 kez çalıştırdık ve performansı belirli veri noktalarına dayanarak değerlendirdik.

Her görev toplam puanın eşit bir kısmını oluşturuyordu ve her gerekli veri öğesinin başarıyla alınması için puan veriliyordu. Kodumuz, yapay zeka ajanının büyük dil modeli olarak claude-3-5-sonnet-20241022'yi kullanarak hem MCP araçlarının yürütme süresini hem de tam ajan işlem süresini takip etti.

Tüm MCP'lere adil davranmak için, aynı istemlere ve aynı sistem istemlerine sahip aynı ajanı kullandık. Sistem prompt'lar, tüm ajanlar için uygun bir dilde yazılmıştır (belirli araçlardan bahsedilmez veya ayrıntılı talimatlar verilmez).

İlk üç görev MCP'lerin arama ve çıkarma yeteneklerini, son görev ise tarayıcı otomasyonu becerilerini ölçtü.

Özellikler

Ayrıca bu MCP sunucularının bazı önemli özelliklerini de ölçtük. Özelliklerin açıklaması için lütfen ajan tarayıcı karşılaştırmasındaki metodoloji bölümüne. bakın.

Arama Motoru Desteği

Hedefleme

Güvenlik

Veri güvenliği kurumsal operasyonlar için kritik öneme sahiptir. Bu ajan tarayıcılarının şirketlerinin veri güvenliği sertifikasına sahip olup olmadığını kontrol ettik. Tüm şirketler web sitelerinde ISO 27001 veya SOC 2 sertifikasına sahip olduklarını iddia etmektedir.

Fiyatlandırma Karşılaştırması

Web erişim yeteneklerine sahip tüm MCP sunucuları fiyatlandırmada farklı parametreler kullandığından, bunları karşılaştırmak zordur.

Bu nedenle, tek bir görev için fiyatlarını ölçtük. Sadece doğru görevler için maliyeti ölçmek zordur, çünkü çoğu sağlayıcı maliyetleri zaman içinde ayrıntılı olarak dökümlendirmez. Bu nedenle, tüm ürünlere adil olmak adına, web araması ve çıkarma karşılaştırmasının başarısını ölçmek için en yüksek genel başarı oranına sahip olduğu için ilk görevi seçtik. Tarayıcı otomasyonu karşılaştırması için, görevin maliyetini ölçmek üzere son görevi seçtik.

Çoğu ürün, farklı limitlere sahip çeşitli planlar aracılığıyla sunulur ve bu planlardan bazıları ek kredi satın almaya da olanak tanır. Harcanan kredileri, API çağrısı başına, GB başına veya sayfa başına gibi farklı parametrelerde ölçerler.

Lütfen bu fiyatların LLM maliyetini içermediğini ve bu görevler sırasında Claude Sonnet 3.5 kullanım maliyetimizin tarama maliyetlerinden daha fazla olduğunu unutmayın. Bu nedenle, web ile ilgili görevler için ajanlar oluştururken LLM fiyatlandırması muhtemelen MCP sunucu fiyatlandırmasından daha önemli olacaktır.

*Fiyatlar seçilen plana ve kurumsal indirimlere bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

Katılımcılar

Bulut tabanlı web tarama yetenekleri sağlayan tüm MCP sunucularını dahil ettik:

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

Apify, Bright Data ve Oxylabs, AIMultiple'ın sponsorlarıdır.

Karşılaştırmamızın bu sürümü için, kullanıcıların kendi cihazlarında çalışan MCP sunucularını, yüksek sayıda isteğe yanıt verme yetenekleri sınırlı olduğundan hariç tuttuk. Web tarama yeteneklerine sahip herhangi bir bulut tabanlı MCP sunucusunu atladıysak, lütfen yorumlarda bize bildirin.

MCP Web Tarama Zorlukları ve Çözümleri

Claude Desktop gibi bir MCP istemcisinde yapılandırıldığında, LLM'ler uzmanlaşmış MCP sunucularından yararlanabilir. Web erişim MCP'leri, JavaScript ağırlıklı sayfaları işleme, yaygın erişim kısıtlamalarını aşma, eylem gerçekleştirme, form doldurma ve çeşitli küresel konumlardan coğrafi olarak kısıtlanmış içeriğe erişme yeteneği dahil olmak üzere web verisi çıkarmayı mümkün kıldıkları için özellikle değerlidir, ancak bazı zorluklarla birlikte gelirler.

Ajan tarayıcı karşılaştırmasına benzer zorluklarla karşılaşmış olsak da, MCP'ler karşılaştırma için yeni zorluklar sunar. Harici bir bellek işlevi eklenmesiyle LLM'ler bir Turing makinesi olarak kullanılabilir ve tarama yetenekleri sağlayan bir MCP sunucusu ile, bu yetenekleri sağlayan MCP sunucularıyla herhangi bir web gezinme veya tarayıcı otomasyonu görevini tamamlamak teorik olarak mümkündür.

Bu nedenle, her ajan için özel kod yazarak 100% başarı oranlarına ulaşmak mümkündür. Ancak bu, basit talimatlar vermek ve yüksek başarı oranları elde etmek isteyen MCP kullanıcıları için iyi bir ölçüt değildir. Bu nedenle, mümkün olduğunca basit ve evrensel olan ve belirli MCP sunucularındaki işlevselliğe atıfta bulunmayan istemleri seçtik.

Bağlam Penceresi

Uzun görevlerde bağlam penceresi aşılabilir. Ajanlar, web'de gezinirken tam sayfaları tüketir ve sonuç olarak LLM'lerin sınırlı bağlam penceresi er ya da geç aşılır. Bu nedenle, birçok sayfa içeren görevleri tamamlayan ajanlar oluşturmak için kullanıcıların ihtiyacı vardır:

• LLM'ler büyük bağlam pencerelerine sahip olmalıdır.
• LLM'ye aktarılan sayfaların boyutlarını optimize edin. Örneğin, sayfaların gereksiz kısımlarını programatik olarak kaldırabilir ve LLM'nin yalnızca sayfaların önemli kısımlarına odaklanmasını sağlayabilirsiniz.

Geliştirici Deneyimi

Deneyimli geliştiriciler, kodlama gerektiren MCP istemcilerinde MCP sunucularını kullanabilir ve paralel testler çalıştırabilir veya MCP kod yürütmeyi kullanabilir. Ayrıca, Claude veya Cursor gibi kodsuz MCP istemcileri, geliştirici deneyimi gerektirmeden kolayca kullanılabilir.

SSS'ler

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
  title  = {{MCP Karşılaştırma: Web Erişimi için En İyi MCP Sunucuları}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/browser-mcp}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 16 Mart 2026}
}

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Şevval Alper

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Şevval, AIMultiple'da yapay zeka kodlama araçları, yapay zeka ajanları ve kuantum teknolojileri konusunda uzmanlaşmış bir sektör analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder