mcpField
S
search

search

github.com/brightdata生产力2687.5k 次安装2 周前更新
代码仓库

关于 search

Bright Data — Search 是用于网页检索的技能,提供关键词搜索和按意图排序的语义发现,面向需要搜索结果或结果页面内容的任务。它通过 bdata CLI 提供不同搜索类型与分页选项。

主要功能

  1. 01Google、Bing、Yandex 关键词搜索
  2. 02按意图进行语义发现
  3. 03获取搜索结果页面内容
  4. 04新闻、图片和购物搜索
  5. 05支持分页及地区语言设置

适用场景

  1. 01查看某个关键词的搜索排名
  2. 02按主题意图发现相关网页
  3. 03获取搜索结果及页面正文
  4. 04检索特定地区的新闻或图片

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/brightdata/skills --skill search

安装后在 Claude Code 中输入/search确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
examples.md
flags.md
patterns.md

详细介绍

Bright Data — 搜索

在网络上查找内容。此技能包含两个命令:

  • bdata search — 经典关键词 SERP(Google/Bing/Yandex)。适用于查找“关键词 X 的排名情况”。
  • bdata discover — 按 AI 意图排序的发现功能,可选包含页面内容。适用于查找“符合意图 Z 的主题 Y 相关页面”。

要获取已知平台(Amazon、LinkedIn、TikTok,……)的结构化数据,请停止并改用 data-feeds。

设置关卡(先运行)

if ! command -v bdata >/dev/null 2>&1; then
    echo "bdata CLI not installed — see bright-data-best-practices/references/cli-setup.md"
elif ! bdata zones >/dev/null 2>&1; then
    echo "bdata not authenticated — run: bdata login  (or: bdata login --device for SSH)"
fi

如果任一检查失败,请停止并转到 skills/bright-data-best-practices/references/cli-setup.md。

选择路径

情况操作
单个关键词查询,仅需 SERPbdata search "<query>" --engine google --json --pretty
分页 SERP(更多结果)循环执行 --page 0、--page 1,……(从 0 开始索引)
多个查询使用查询文件执行 shell 循环
按意图排序/语义查询(非关键词)bdata discover "<query>" --intent "<intent>" --num-results 20
希望一次获取结果和页面正文bdata discover ... --include-content
新闻/图片/购物 SERPbdata search "<query>" --type news(或 images、shopping)
需要 Amazon/LinkedIn/TikTok/……的结构化数据停止 — 转交给 data-feeds
已有 URL,需要获取内容转交给 scrape

操作

核心命令:

# Google SERP, structured JSON
bdata search "site:example.com privacy policy" --engine google --json --pretty

# Localized Bing (German results, German language)
bdata search "datenschutz" --engine bing --country de --language de --json

# Second page of results (0-indexed)
bdata search "machine learning papers" --page 1 --json

# Mobile SERP (rankings differ from desktop)
bdata search "best coffee shops" --device mobile --json

# News vertical
bdata search "openai" --type news --json --pretty

# Intent-ranked discovery
bdata discover "enterprise LLM platforms" \
    --intent "vendor pages with pricing" \
    --num-results 15 --json

# Discovery with page content in markdown
bdata discover "webhook best practices" \
    --include-content --num-results 10 -o results.json

# Date-filtered discovery
bdata discover "react server components" \
    --start-date 2025-01-01 --end-date 2025-12-31 --num-results 20

完整标志参考:references/flags.md。

search 与 discover——选择合适的命令
你的需求使用
“Google 对这个确切关键词的排名结果”search
“符合此含义/意图的页面”discover
“新闻/图片/购物垂直领域 SERP”search --type <vertical>
“一次调用获取结果和页面正文”discover --include-content
“跨查询去重/语义排序”discover

验证关卡

  1. JSON 能正常解析: jq . <output> 返回 0。
  2. 结果数组非空 — 如果为空,说明该查询确实没有结果;请放宽查询条件后重新运行。结果为空时,不要在未告知用户的情况下宣称成功。
  3. 必需字段存在:
    • search:结果位于 .organic[];每项包含 title 和 link
    • discover:结果位于 .results[];每项包含 title 和 link;如果使用 --include-content,还应包含 content
  4. 对于 discover --include-content: content 字段中不得包含拦截页面特征(与 scrape 使用相同列表,不区分大小写):
    • Access Denied
    • Just a moment
    • Attention Required
    • Checking your browser
    • captcha
    • cf-browser-verification
    • cloudflare(正文总长度 < 2 KB)
  5. 地理位置检查: 如果用户期望特定国家/地区的结果,请检查热门结果的顶级域名和语言。如果本地化不正确,请使用显式的 --country 和 --language 重新运行。

注意事项

  • 使用 search 从 Amazon、LinkedIn、TikTok 等网站获取内容,而 data-feeds 可以通过一次调用返回干净的结构化数据。
  • 不要盲目抓取每个 SERP 结果——先筛选(域名允许列表、标题中的关键词、相关性启发式规则)。
  • 不要混淆 search(关键词)和 discover(语义)。它们回答的问题不同。
  • 执行多个查询后,在抓取前先对各结果集中的 URL 去重。
  • 不要假定 SERP 排序普遍适用——它会因地理位置和设备而个性化。为确保可复现性,务必显式设置 --country 和 --device。
  • 不要把 --page 当作结果数量——它是页索引,不是上限。每页返回约 10 个结果。
  • 不要假定 SERP 结果位于 .results[]——对于 bdata search,结果位于 .organic[]。(discover 使用 .results[]。)
  • 使用 discover 时,不要不加考虑地将 --num-results 设为 100;流水线会持续轮询,直到找到指定数量的结果,因此可能会很慢。

参考资料

  • references/flags.md — search 和 discover 的完整标志,以及使用时机说明。
  • references/patterns.md — 多查询去重、SERP → 过滤 → 抓取流程、search 与 discover 的选择、旧版 curl 回退方案、通用验证清单。
  • references/examples.md — (1)单个 Google 查询,(2)本地化 Bing 查询,(3)批量查询并去重为 URL 列表,(4)discover --include-content 端到端示例。

评论

支持 Markdown