快速体验
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帮我开发一个MCP爬虫智能体，用于自动化采集网页公开数据。系统交互细节：1.输入目标网址 2.设置抓取规则 3.自动解析页面结构 4.导出结构化数据。注意事项：遵守robots协议，采集频率需合理控制。 - 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
核心实现逻辑
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MCP技术原理 MCP（Meta Content Parser）通过模拟浏览器行为解析网页DOM结构，其智能体模式可自动适应不同网站布局。相比传统爬虫，能有效处理动态加载内容和反爬机制，通过机器学习识别关键数据区域。
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数据定位策略 采用XPath与CSS选择器双引擎，智能体在训练阶段会记录元素定位路径。实际操作时，优先尝试预设规则，失败后自动启用视觉相似度匹配算法，保证数据抓取成功率。
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反反爬机制 动态设置请求间隔（0.8-3秒随机），自动轮换User-Agent池，对需要登录的网站支持Cookie持久化。遇到验证码时触发OCR识别模块，复杂情况可切换至无头浏览器模式。
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数据清洗管道 内置正则表达式模板库，自动处理日期格式化、多余空格等常见问题。支持自定义清洗规则，通过字段映射将异构数据转换为统一JSON格式。
实战优化技巧
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性能调优 合理设置并发线程数（建议3-5个），启用本地缓存避免重复请求。对于AJAX动态内容，优先分析接口请求而非渲染后页面。
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异常处理 网络超时自动重试3次，遭遇封禁IP时触发代理切换。建议维护备用代理池，亮数据等平台提供的服务可有效解决地域限制问题。
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增量采集 通过记录最后更新时间戳，配合ETag响应头实现增量抓取。对分页内容采用URL模式推断，避免全量扫描造成的资源浪费。
平台部署体验
在InsCode(快马)平台完成开发后，点击部署按钮即可生成永久访问链接。实测从代码编写到服务上线仅需2分钟，自动配置好服务器环境，无需操心Nginx或证书问题。
内置的自动扩缩容功能可应对突发流量，监控面板实时显示请求量和资源消耗。对于需要定期执行的任务，还能设置定时触发规则，比本地运行更加省心可靠。
