MCP (Model Context Protocol) establishes a standardized communication bridge between AI agents and applications, allowing AI apps and LLMs to interact with external tools and services.

MCP Performans Testi: Web Erişimi İçin En İyi MCP Sunucuları

Cem Dilmegani

ile

Şevval Alper

güncellendi Mar 16, 2026

Bakınız etik normlar

Web arama ve veri çıkarma işlemlerinin yanı sıra tarayıcı otomasyonu görevleri kapsamında 8 MCP sunucusunu , uygun tüm MCP'lerde 4 farklı görevi 5 kez çalıştırarak kıyasladık. Ayrıca 250 eş zamanlı yapay zeka ajanı içeren bir yük testi de gerçekleştirdik.

Web erişim özelliklerine sahip MCP sunucuları

Ürün	web için başarı oranı arama ve çıkarma	Başarı oranı tarayıcı otomasyonu	Web araması ve çıkarma hızı (s)	Tarayıcı otomasyonu hız (s)	Ölçeklenebilirlik puanı
Bright Data	%100	%90	30	30	%77
Apify	%78	%0	32	Yok	%19
Oxylabs	%75	Yok	14	Yok	%54
Nimble	%93	Yok	16	Yok	%51
Firecrawl	%83	Yok	7	Yok	%65
Hipertarayıcı	%63	%90	118	93	Yok
Browserbase	%48	%5	51	104	Yok
Tavily	%38	Yok	14	Yok	%45
Exa	%23	Yok	15	Yok	Yok

*Web arama ve veri çıkarma görevleri Bright Data'in varsayılan MCP sunucusu ile çalıştırılırken, tarayıcı otomasyonu görevleri Bright Data MCP Pro Modu ile çalıştırılır, çünkü tarayıcı otomasyonu için gerekli araçlar Pro Modunda mevcuttur.

**Tablo, web arama ve veri çıkarma kategorisindeki puanlara göre sıralanmıştır ve sponsorlar en üstte gösterilmektedir.**

Yukarıda belirtilen boyutların her biri ve ölçüm yöntemleri aşağıda açıklanmıştır:

MCP sunucularının web erişimindeki başarı oranı

*N/A, MCP sunucusunun bu özelliğe sahip olmadığını gösterir.

Ürünleri iki farklı kategoride karşılaştırdık: web arama ve veri çıkarma ile tarayıcı otomasyonu. Karşılaştırma sonuçlarımız, Bright Data'in web arama ve veri çıkarma görevlerinde en yüksek başarı oranına sahip olduğunu ve bu görevlerin %100'ünü başarıyla tamamladığını ortaya koymaktadır. Tarayıcı otomasyonu görevlerinde ise Bright Data (Profesyonel Mod) ve Hyperbrowser, %90'lık görev tamamlama oranlarıyla en yüksek başarı oranlarına sahiptir.

Karşılaştırma yaptığımız tüm araçlar arasında, web üzerinde çalışan ajanlar için gerekli olan her iki özelliğe de sahip olan tek araçlar Apify, Bright Data, Browserbase ve Hyperbrowser'dır:

Web arama ve veri çıkarma, web'de arama yapmayı ve sayfalar arasında gezinmek için sayfadaki bağlantıları kullanarak veri toplama ve işleme işlemlerini içerir.
Tarayıcı otomasyonu, formları doldurmak vb. için JavaScript öğeleriyle etkileşimi içerir.

Karşılaştırma testinde kullanılan görevlerin ayrıntılarını görmek için metodolojimize bakın.

Hız

Değerlendirmemiz şunu gösteriyor:

Web arama ve veri çıkarma: Firecrawl, doğru sonuçlar için ortalama 7 saniyelik çalışma süresi ve %83 doğruluk oranıyla en hızlı MCP'dir.
Tarayıcı otomasyonu: Bright Data, doğru sonuçlar için ortalama 30 saniyelik MCP çalışma süresiyle en hızlı olanıdır ve doğruluk oranı %90'dır.

Tüm hız ölçümleri, doğru şekilde tamamlanan görevler içindir. Bazen MCP sunucuları, bir görevin tamamlanma süresiyle karşılaştırılamayacak şekilde, başarısızlığı gösteren hızlı yanıtlar üretir.

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

Bu ilişki sezgiseldir:

Bazen web siteleri botları şüpheli trafik olarak tanımlar ve veri kazıma önleme özelliklerini devreye sokar.
Bu durum bazı MCP sunucularının arızalanmasına yol açar.
Başarısız olmayanların, daha yavaş olabilen engelleme kaldırma teknolojisini kullanmaları gerekiyor (örneğin, web engelleme kaldırma kıyaslamamızdaki sağlayıcılardan biri için %95 güven aralığı 4 saniyeyi içeriyor).

Ölçeklenebilirlik

Bu kıyaslama, yüksek hacimli eş zamanlı, otonom yapay zeka ajanı görevlerine maruz kaldığında MCP sunucularının performansını ve güvenilirliğini ölçer. X ekseni, Başarı Oranı (%) , tek ajanlı web arama ve çıkarma kıyaslamamızdan elde edilen sağlayıcının puanını temsil eder. Y ekseni, Ölçeklenebilirlik Puanı (%) , aşağıda ayrıntıları verilen yüksek eş zamanlı yük testinden elde edilir ve stres altında sunucu kararlılığını ve güvenilirliğini ölçer.

Her bir ajan, gpt-4.1-nano-2025-04-14 dil modeliyle desteklenen LangChain create_react_agent çerçevesi üzerine inşa edildi. Ajanlara, "target.com adresine git, 20 doların altında bir dekoratif yastık bul" gibi çeşitli e-ticaret arama komutları atandı. Bir görev, ancak ajan web sitesinde gezinip, eşleşen bir ürün bulup, gerekli verileri (url, fiyat, puan) 5 dakikalık süre içinde yapılandırılmış bir JSON formatında döndürürse başarılı kabul edildi.

Test, hem başarı oranında hem de başarılı bir görevi tamamlamak için gereken ortalama sürede aşağıdaki temel farklılıkları ortaya koymuştur:

250 eş zamanlı ajanın katıldığı stres testinde, Bright Data, başarılı görev başına ortalama 48,7 saniyelik rekabetçi bir tamamlama süresiyle %76,8'lik bir başarı oranı elde ederek genel lider konumuna yükseldi.
Firecrawl, %64,8'lik bir başarı oranı ve ortalama 77,6 saniyelik görev süresi elde etti.
Oxylabs, başarılı görevlerini ortalama sadece 31,7 saniyede tamamlayarak en hızlı performansı sergiledi ve %54,4'lük sağlam bir başarı oranını korudu.
Nimble %51,2'lik bir başarı oranı kaydetti, ancak başarılı görevlerin tamamlanması ortalama 182,3 saniye sürerek önemli ölçüde daha uzun sürdü.
Tavily, görevleri %45'lik bir başarı oranıyla ve 41,3 saniyelik ortalama tamamlama süresiyle ikinci en hızlı süreyi elde ederek tamamladı.
Apify, %18,8'lik daha düşük bir başarı oranıyla testi 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 komut istemi kullandık. Web arama ve çıkarma komut istemleri:

Alışveriş asistanı: " Amazon'a git ve 30 doların altında 3 kulaklık bul. İsimlerini, puanlarını ve URL'lerini gir."
Potansiyel müşteri oluşturma için yapay zeka destekli satış temsilcisi (SDR): “LinkedIn'e gidin, AIMultiple'da çalışan 2 kişi bulun, adlarını ve profil URL'lerini girin.”

Tarayıcı otomasyonu istemleri:

Seyahat asistanı: "16 Haziran 2025 tarihinde Miami, South Beach'teki Betsy Hotel için en iyi fiyatı bulun. Fiyatı ve URL'yi girin."
Form doldurucu: “https://aimultiple.com/ adresine gidin, e-posta adresimi (xxx@aimultiple.com) bülten aboneliği için girin ve abone ol butonuna tıklayın.”

Her bir yapay zeka ajanı için her görevi 5 kez uyguladık ve performansı belirli veri noktalarına göre değerlendirdik.

Her görev toplam puanın eşit bir bölümünü oluşturdu ve gerekli her veri öğesinin başarıyla alınması için puanlar verildi. Kodumuz, yapay zeka ajanının büyük dil modeli olarak claude-3-5-sonnet-20241022'yi kullanarak hem MCP araçlarının yürütme süresini hem de ajanın tüm işlem süresini izledi.

Tüm MCP'lere adil olmak adına, aynı aracı, aynı komut istemlerini ve aynı sistem komut istemlerini kullandık. Sistem komut istemi, tüm aracılar için uygun bir dilde yazılmıştır (belirli bir araçtan bahsedilmemekte veya ayrıntılı talimatlar verilmemektedir).

İlk üç görev, MCP'lerin arama ve veri çıkarma yeteneklerini ölçerken, son görev ise tarayıcı otomasyonu yeteneklerini ölçmüştür.

Özellikler

Bu MCP sunucularının bazı önemli özelliklerini de ölçtük. Özelliklerin açıklaması için lütfen aracı tarayıcı kıyaslamasındaki metodoloji bölümüne bakın .

Arama motoru desteği

Hedefleme

Güvenlik

Veri güvenliği, kurumsal operasyonlar için çok önemlidir. Bu ajan tarayıcılarını sağlayan şirketlerin veri güvenliği sertifikasına sahip olup olmadığını kontrol ettik. Tüm şirketler web sitelerinde ISO 27001 veya SOC 2 sertifikasına sahip olduklarını iddia ediyorlar.

Fiyatlandırma kıyaslaması

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

Bu nedenle, fiyatlarını tek bir görev için ölçtük. Çoğu sağlayıcı maliyetleri zaman içinde ayrıntılı olarak açıklamadığı için, yalnızca doğru görevlerin maliyetini ölçmek zordur. Bu nedenle, tüm ürünlere adil olmak adına, web arama ve veri çıkarma kıyaslama testinin başarısını ölçmek için en yüksek genel başarı oranına sahip olan ilk görevi seçtik. Tarayıcı otomasyonu kıyaslama testi için ise, görevin maliyetini ölçmek üzere son görevi seçtik.

Çoğu ürün, farklı limitlere sahip çeşitli planlar aracılığıyla sunulmaktadır ve bu planların bazıları ek kredi satın alımına da olanak tanır. Harcanan krediler, API çağrısı başına, GB başına veya sayfa başına gibi farklı parametrelerle ölçülür.

Lütfen bu fiyatların LLM maliyetini içermediğini ve Claude Sonnet 3.5 kullanım maliyetimizin bu görevler sırasındaki tarama maliyetlerinden daha yüksek olduğunu unutmayın. Bu nedenle, web ile ilgili görevler için aracılar oluştururken LLM fiyatlandırması, MCP sunucu fiyatlandırmasından daha önemli olabilir.

*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
Hipertarayıcı
Nimble
Oxylabs
Tavily

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

Bu kıyaslama sürümümüz için, çok sayıda isteğe yanıt verme yetenekleri sınırlı olduğundan, kullanıcıların kendi cihazlarında çalışan MCP sunucularını hariç tuttuk. Web tarama özelliklerine sahip bulut tabanlı MCP sunucularından herhangi birini gözden kaçırdıysak, lütfen yorumlarda bize bildirin.

MCP web tarama zorlukları ve çözüm yolları

Claude Desktop gibi bir MCP istemcisinde yapılandırıldığında, LLM'ler özel MCP sunucularından yararlanabilir. Web erişimli MCP'ler, JavaScript ağırlıklı sayfaları oluşturma, yaygın erişim kısıtlamalarını aşma, eylemler gerçekleştirme, form doldurma ve çeşitli küresel konumlardan coğrafi olarak kısıtlanmış içeriğe erişme yeteneği de dahil olmak üzere web verisi çıkarımını mümkün kıldıkları için özellikle değerlidir, ancak bazı zorlukları da beraberinde getirirler.

Ajan tarayıcı kıyaslamasında karşılaştığımız benzer zorluklarla karşı karşıya kalırken, MCP'ler kıyaslama açısından yeni zorluklar sunmaktadır. Harici bir bellek fonksiyonunun eklenmesiyle LLM'ler bir Turing makinesi olarak kullanılabilir ve tarama yetenekleri sağlayan bir MCP sunucusu ile teorik olarak herhangi bir web navigasyonu veya tarayıcı otomasyonu görevini tamamlamak mümkündür.

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

Bağlam penceresi

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

Geniş bağlam pencerelerine sahip LLM'ler
LLM'ye iletilen 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 testleri kolayca çalıştırabilir veya MCP kod yürütme özelliğini kullanabilirler. Ayrıca, Claude veya Cursor gibi kodsuz MCP istemcileri, geliştirici deneyimi gerektirmeden kolayca kullanılabilir.

SSS'ler

MCP (Model Bağlam Protokolü), yapay zeka ajanları ve uygulamaları arasında standartlaştırılmış bir iletişim köprüsü kurarak, yapay zeka uygulamalarının ve LLM'lerin harici araçlar ve hizmetlerle etkileşim kurmasına olanak tanır.

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