将 MuleSoft Anypoint 与 Bright Data MCP 集成

在本教程中，你将学习：

什么是 MuleSoft Anypoint Platform 以及它提供的功能。
智能体网络、AI 驱动的应用程序和 API 的主要限制，以及如何使用 Bright Data Web MCP 克服这些限制。
如何将 MuleSoft 智能体网络连接到 Web MCP，以获得网页抓取、搜索、发现和浏览器自动化能力。

让我们深入了解！

什么是 MuleSoft Anypoint Platform？

MuleSoft Anypoint Platform 是一个基于云的企业集成平台。它允许你通过统一环境构建应用程序、API、数据源、AI 智能体和业务系统。

组织依靠它在云端和本地环境中设计、部署、管理和保护集成。它的主要用例包括 API 管理、企业应用程序集成、工作流自动化、B2B 连接、AI 智能体编排等。

MuleSoft Anypoint Platform 提供的主要功能包括：

API 设计与管理：从集中式平台设计、记录、保护、治理和监控 API。
集成工具：使用低代码工具、IDE 和可复用连接器构建集成。
预构建连接器：连接到 SaaS 应用、数据库、云服务、LLM 和遗留系统。
AI 和 MCP 支持：向 AI 智能体公开 API，并与 MCP 兼容系统集成。
部署灵活性：部署在云端、本地或混合环境中。
监控和安全：实时监控、API 治理、安全策略和威胁防护。
资产复用：通过 Anypoint Exchange 共享 API、模板和连接器。
自动化和消息传递：支持异步工作流、队列和发布/订阅消息传递。

为什么用网页数据和发现工具扩展 MuleSoft Anypoint Platform

大型语言模型基于静态训练数据衍生出的有限知识运行。这意味着它们不了解最新事件和业务实践。在企业环境中，这会成为问题，因为对过时建议或不完整洞察的容忍度非常低。

这是任何 AI 驱动应用程序的核心瓶颈，无论它是使用 MuleSoft 还是任何其他企业级平台设计得多么出色。为了解决这一限制，你需要通过原生集成连接器（例如 MCP Connector）为 MuleSoft 智能体 Networks、AI API 和应用程序配备实时网页数据能力。

Bright Data 的 Web MCP for MuleSoft

Bright Data 的 Web MCP 支持与 MuleSoft Anypoint Platform 集成，启用实时网页访问、结构化数据提取、搜索和自动化浏览能力。这使 MuleSoft 智能体和 API 能够使用最新的、上下文相关的、可验证的信息运行，而不是仅仅依赖静态知识。

Web MCP 公开了 70+ 个工具，用于与 Bright Data 的基于 API 的基础设施进行交互。即使在 Rapid（免费）模式中，它也包含有用的能力，例如：

工具	描述
`search_engine`（+ 用于并行执行的批处理工具）	返回来自 Google、Bing 等引擎的结构化搜索结果
`scrape_as_markdown`（+ 用于并行执行的批处理工具）	在处理反机器人保护的同时，将网页转换为干净的 Markdown
`discover`	AI 驱动的搜索，返回排序后的相关网页结果

在 [Pro 模式](https://github.com/bright-cn/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#-pricing, modes)中，额外的高级工具可解锁来自 Amazon、LinkedIn、Crunchbase、ZoomInfo、Zillow、Yahoo Finance、Yahoo、Instagram、Google Maps 以及其他 40 多个来源的平台结构化数据提取。它还支持完整的浏览器自动化工作流。

重要：Bright Data Web MCP 构建在一个全球基础设施之上，该基础设施拥有覆盖 195+ 个国家/地区的超过 4 亿个住宅 IP。这确保了即使在企业级工作负载下，也能可靠、可扩展且一致地访问网页数据。

如何在 MuleSoft Anypoint Code Builder 中集成 Bright Data Web MCP

在本分步教程中，你将学习如何创建一个集成了 Bright Data Web MCP 的 MuleSoft 智能体网络。我们将使用 Anypoint Code Builder，这是 Anypoint Platform 中用于构建 API 和 AI 集成的开发环境。

注意：采用类似方法，你还可以将 Bright Data Web MCP 集成到 Anypoint APIs 和 Mule applications 中。

请遵循以下说明！

先决条件

在进行后续步骤之前，请确保你拥有：

一个 MuleSoft Anypoint Platform 账户（即使是免费试用也可以）。
本地安装的 Visual Studio Code。
一个已配置 API key 的 Bright Data 账户。按照官方指南生成 Bright Data API key。
一个 OpenAI API key（或者，任何 MuleSoft 支持的 LLM 提供商的 API key）。

虽然不是严格必需，但以下内容也会有所帮助：

熟悉 MCP 的工作方式。
熟悉 Web MCP 服务器公开的工具。

步骤 #1：为桌面端设置 Anypoint Code Builder

首先登录你的 MuleSoft Anypoint Platform 账户。你应该会看到：

在顶部菜单中，从 “Integrations” 下拉菜单下选择 “Anypoint Code Builder”。你将被重定向到下面的页面。在那里，点击 “Install” 按钮安装 Anypoint Code Builder for Desktop：

在 “Anypoint Code Builder for Desktop” 卡片中按下 “Install” 按钮

这会将你带到 Visual Studio Code Marketplace 中的 “Anypoint Extension Pack” 页面：

点击 “Install”，你的本地 Visual Studio Code 实例中将打开一个新标签页：

在 Visual Studio Code 中安装 “Anypoint Extension Pack” 扩展

再次点击 “Install” 并等待安装完成。完成后，左下角将出现一个新选项，让你登录 MuleSoft Anypoint Platform。

点击它，并按照说明登录你的 MuleSoft Anypoint Platform 账户并在 Visual Studio Code 中验证连接。

登录后，你将在同一 UI 部分看到你的 MuleSoft 用户名：

做得好！你已成功设置 Anypoint Code Builder for Desktop。

步骤 #2：创建智能体网络项目**

要添加新的智能体网络项目，首先点击 VSC 扩展侧边栏中的 “Anypoint Code Builder” 图标。然后，双击 “Create an 智能体 Network”：

在 “Anypoint Code Builder” 扩展中按下 “Create an 智能体 Network” 链接

“Create an 智能体 Network Project” 标签页将打开。请记住，它可能需要几秒钟加载，所以请耐心等待。

此表单允许你配置智能体网络项目。提供项目名称（例如 “Web Analysis Network”）、选择项目位置路径、选择你的业务组，然后点击 “Create Project” 按钮：

一个新的 web-analysis-network/ 文件夹将在所选位置创建。打开它时，你将看到：

web-analysis-network/
├── agent-network.yaml
└── exchange.json

上面的两个文件是任何 MuleSoft 智能体网络项目的核心：

agent-network.yaml：定义智能体行为、工具和智能体间通信。
exchange.json：包含用于发布到 Anypoint Exchange 的元数据。

在 Visual Studio Code 中加载 web-analysis-network/，然后打开 agent-network.yaml。等待 MuleSoft 扩展完全加载（这可能需要几秒钟，甚至几分钟）。准备就绪后，你将看到 “Show Canvas” 按钮，它允许你可视化地探索智能体网络定义。

按下它以打开智能体网络的可视化表示：

你将看到如下内容：

当你修改 agent-network.yaml 文件时，可视化表示会实时更新。

很酷！你现在已经在 MuleSoft Code Builder for Desktop 中拥有了一个智能体网络开发项目。

步骤 #3：将 Web MCP 集成到你的智能体网络中

检查 MuleSoft Code Builder 创建的智能体网络项目。它声明了一个 broker，该 broker 使用 LLM（OpenAI GPT-5 mini）来协调任务、公开技能接口，并将工作路由到一个关联的智能体（agent1）和一个 MCP 服务器（mcpServer1）。

默认示例主要是为了帮助你理解智能体网络结构。接下来，我们将构建一个简单的网页分析项目。它使用一个 broker 来协调连接到 Bright Data Web MCP 的智能体，以执行网页研究和抓取任务。

为实现这一点，请按如下方式更新你的 agent-network.yaml 文件：

schemaVersion: 1.0.0
label: Web Analysis Network

brokers:
  web-analysis-broker:
    card:
      protocolVersion: 0.3.0
      name: Web Analysis Broker
      description: >
        Broker that coordinates web analysis tasks through a
        local web analysis agent.
      url: ${ingressgw.url}/web-analysis-broker
      capabilities:
        pushNotifications: true
      version: 1.0.0
      securitySchemes: {}

      defaultInputModes:
        - text/plain
        - application/json

      defaultOutputModes:
        - text/plain
        - application/json

      skills:
        - id: web-analysis
          name: Web Analysis
          description: Analyze web content and answer web-related questions.
          examples:
            - Analyze the latest news about AI agents
            - Research a topic on the web
          inputModes:
            - text/plain
            - application/json
          outputModes:
            - text/plain
            - application/json
          tags:
            - web
            - analysis

    spec:
      llm:
        ref:
          name: open-ai
        configuration:
          model: gpt-5-mini

      instructions:
        - |
          You are a web analysis broker.

          Delegate all web research and analysis tasks to the
          web-analysis-agent.

          Return concise and human-readable responses.

      links:
        - agent:
            ref:
              name: web-analysis-agent

      tools:
        - mcp:
            ref:
              name: web-mcp

agents:
  web-analysis-agent:
    label: Web Analysis Agent
    description: Agent responsible for web research and analysis.
    metadata:
      protocol: a2a
      platform: local
      tools:
        - mcp:
            ref:
              name: web-mcp

mcpServers:
  web-mcp:
    label: Bright Data Web MCP
    description: MCP server for web access and analysis.
    metadata:
      transport:
        kind: streamableHttp
        path: /mcp

llmProviders:
  open-ai:
    label: OpenAI
    description: OpenAI LLM Provider
    metadata:
      platform: OpenAI
      models:
        - gpt-5-mini

connections:
  web-mcp:
    kind: mcp
    ref:
      name: web-mcp
    spec:
      url: ${webMcp.url}

  open-ai:
    kind: llm
    ref:
      name: open-ai
    spec:
      url: https://api.openai.com/v1/
      configuration:
        apiKey: ${openai.apiKey}

记住：这是一个用于演示 Bright Data MCP 集成的示例设置。生产就绪的智能体网络通常会包含多个智能体，每个智能体都通过 A2A（智能体-to-智能体）与 broker 通信，A2A 是最受欢迎的 AI 协议之一。

接下来，按如下方式更新 exchange.json：

{
  "main": "agent-network.yaml",
  "name": "Web Analysis Network",
  "classifier": "agent-network",
  "organizationId": "0266f4c2-8ecb-4b42-a5d3-c3bb25e5f814",
  "descriptorVersion": "1.0.0",
  "tags": [],
  "metadata": {
    "variables": {
      "webMcp": {
        "url": {
          "description": "Web MCP Server URL",
          "default": "",
          "secret": true
        }
      },
      "openai": {
        "apiKey": {
          "description": "OpenAI API key",
          "default": "",
          "secret": true
        }
      }
    }
  },
  "dependencies": [],
  "groupId": "0266f4c2-8ecb-4b42-a5d3-c3bb25e5f814",
  "assetId": "web-analysis-network",
  "version": "1.0.0"
}

请注意，OpenAI API key 和 Web MCP 连接 URL 是你需要在部署时提供的变量。

配置完成后，可视化智能体网络，你将看到：

请注意，Web MCP 工具同时向网页分析智能体和 broker 公开。这很有用，因为 broker 可能也需要直接网页访问来执行协调任务。

太棒了！你已准备好发布和部署该项目。

步骤 #4：发布项目

现在，你很可能希望复用智能体 Network 中的组件，尤其是 Web MCP 服务器。因此，将它们发布为可复用的 Anypoint Exchange 资产是一个好主意。

当你发布智能体 Network 项目时，MuleSoft 会先构建项目。然后，它会为 agent-network.yaml 中定义的每个 broker、智能体和 MCP 服务器创建一个单独的资产。资产 ID 基于 name 键的值。

要构建并发布你的智能体 Network，请点击右上角的 “Publish 智能体 Network Assets” 按钮：

以下表单将出现：

“Publish 智能体 Network Assets to Exchange” 表单

点击 “Publish”，你将收到 “Validating 智能体 Network and preparing to deploy…” 消息。

发布完成后，在浏览器中返回你的 MuleSoft Anypoint Platform 账户。在 “智能体 & Tools” 下拉菜单下，选择 “Exchange” 选项。这会打开 Anypoint Exchange 的 “All assets” 页面：

请注意，该页面现在包含与你之前创建的智能体网络项目相关的所有资产。

你的智能体 Network 组件现在已发布，并可跨项目复用。太棒了！

步骤 #5：获取 Web MCP 连接 URL

现在，我们只是将 Bright Data Web MCP 连接视为一个变量。是时候获取实际的连接 URL 了！

由于 MuleSoft Anypoint Platform 应用程序在云端运行，你必须连接到 Bright Data Web MCP 服务器的远程版本。

注意：Bright Data Web MCP 远程服务器已为企业做好准备。它支持无限连接和可扩展性，就像所有其他 Bright Data 产品一样。

首先，请熟悉 Bright Data Web MCP 远程连接 URL 格式：

https://mcp.brightdata.com/mcp?token=<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>&pro=1

请记住，&pro=1 参数是可选的：

不带 &pro=1：你只能访问 Rapid 模式中可用的免费工具（每月 5,000 次请求）。
带 &pro=1：你将解锁完整的 70+ 个工具套件和高级能力。适用标准使用费用。

请确保将 <YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY> 占位符替换为你的实际 Bright Data API token。

如果你需要对公开的工具进行更精细的控制，可以直接从 Bright Data 控制面板生成自定义 MCP 连接 URL。

登录你的 Bright Data 账户并导航到 “AI Gateways > MCP”。按照设置向导通过仅启用特定工具或工具组来配置你的 MCP 服务器访问权限。在该过程结束时，你将收到一个自定义连接 URL：

复制 “Streamable HTTP” 连接 URL（或按前面所述生成一个）并将其存放在安全的位置。你很快就需要它来配置智能体网络中的 Bright Data Web MCP 连接。太棒了！

步骤 #6：部署项目

现在你已经拥有 Bright Data Web MCP 远程连接 URL，几乎可以部署你的智能体 Network 了。唯一缺少的是一个 Omni Gateway。

你可以按照官方设置指南操作，或直接从平台配置一个托管版本。从 “智能体 & Tools” 菜单进入 “Runtime Manager” 页面。切换到 “Omni Gateway” 标签页，点击 “Add Managed Omni Gateway”，并按照向导操作：

MuleSoft Managed Omni Gateway 是一个完全托管的企业级网关，可保护和治理跨 API、AI 智能体和 LLM 的流量。你需要一个来部署你的智能体 Network 项目。

网关准备就绪后，点击 Visual Studio Code 中的 “Deploy 智能体 Network” 按钮以继续部署：

“Deploy 智能体 Network” 表单将出现。首先，选择你之前配置的 Omni Gateway。然后，填入所需变量：

webMcp.url：粘贴之前获取的 Bright Data Web MCP 远程连接 URL。
openai.apiKey：粘贴你的 OpenAI API key。

请注意，webMcp.url 和 openai.apiKey 与先前在 exchange.json 中定义的变量匹配。点击 “Deploy” 并等待部署完成。此过程可能需要几分钟，所以请耐心等待。

完成后，转到你的 MuleSoft Anypoint Platform 账户中 “API Manager” 页面内的 “智能体 & Tools Instances” 部分。这将显示一个已部署的 “Bright Data Web MCP” 实例：

该实例充当你的 MuleSoft 智能体网络与远程 Bright Data Web MCP 服务器之间的桥梁。基本上，它向在你的网络中运行的 AI 智能体公开 Web MCP 工具。

如果你打开 Web MCP 资产的 “Tools” 部分，你将看到：

这会列出在 Pro 模式（&pro=1）下配置时 Web MCP 公开的所有 70+ 个工具，或者仅列出 Rapid（免费）模式中可用的子集。

Et voilà！你的 MuleSoft 智能体网络现在可以通过 Bright Data Web MCP 访问企业级工具，用于网页抓取、浏览器自动化、网页发现、结构化数据检索和网页搜索。这为广泛的 AI 智能体用例和自动化场景打开了大门。

结论

在本文中，你学习了如何构建一个由真实世界网页访问增强的 MuleSoft 智能体网络。这得益于 Web MCP 工具，这些工具由 Bright Data 的企业级基础设施提供支持。

这一集成将 MuleSoft API、智能体网络和应用程序提升到新的水平。它使它们能够搜索网页、自主发现新来源、提取结构化数据，并实时与真实世界的网站交互。

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Antonello Zanini

技术写作

5.5 years experience

Antonello是一名软件工程师，但他更喜欢称自己为技术传教士。通过写作传播知识是他的使命。

Expertise

Web 开发网页抓取 AI 集成

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