Пару недель назад кто-то в нашем Slack кинул ссылку с вопросом: «Подождите, это тот самый Ferret?» Оказалось, нет. Есть vision-модель от Apple под названием Ferret, есть инструмент NOAA под названием Ferret, а ещё есть MontFerret — open-source фреймворк для автоматизации браузера, который разработчики используют, чтобы писать скрипты для парсинга на языке FQL. Между собой они никак не связаны, и если ты сейчас ищешь «Thunderbit vs MontFerret», значит, скорее всего, уже наткнулся на ту же путаницу.
Сразу проясню: я руковожу Thunderbit, и здесь речь именно о нашем продукте в сравнении с MontFerret — проектом для декларативного веб-скрапинга на montferret.dev. Не про Apple. Не про NOAA. И, честно говоря, как только убираешь эту кашу с названиями, сравнение становится реально интересным, потому что Thunderbit и MontFerret на самом деле не борются за одного и того же пользователя. Они закрывают разные задачи для разных людей, и, как мне кажется, именно в этом и суть.
Краткий ответ
Если совсем коротко, без долгих заходов: Thunderbit — это управляемый агентный веб-скрапер, созданный для того, чтобы быстро превращать любую страницу в структурированные данные — через расширение для браузера, Web App, Open API, MCP Server и CLI. MontFerret — это open-source фреймворк для автоматизации браузера, где ты пишешь запросы на FQL (Ferret Query Language), чтобы извлекать данные и взаимодействовать со страницами.
Ещё один важный момент, чтобы не было путаницы: здесь речь только о проекте MontFerret. Не о vision-модели Ferret от Apple, не об инструменте визуализации данных Ferret от NOAA и не о каком-то другом «Ferret», который может вылезти в поиске Google. Только montferret.dev.
Коротко в сравнении
| Thunderbit | MontFerret | |
|---|---|---|
| Основной пользователь | Нетехнические бизнес-пользователи (sales, ops, GTM), а также разработчики | Разработчики/инженеры |
| Настройка | Установить расширение или открыть Web App | Установить Go/Ferret runtime, настроить порт отладки Chrome |
| Интерфейс | Нажать One Click Extract, остальное сделает агент | Писать FQL-запросы к DOM/CDP |
| Язык запросов | Нет — доработка полей через обычный текст | FQL (вдохновлён ArangoDB AQL) |
| Автоматизация браузера | Управляемая на совместимых и разрешённых страницах | Самостоятельно управляемая через Chrome DevTools Protocol |
| Логика извлечения | Агентный анализ страницы | Явно прописанные селекторы, циклы и фильтры |
| Развёртывание | Расширение / Web App / облако | Self-hosted, инфраструктура на вашей стороне |
| Планирование | Поддерживается на подходящих тарифах | Настраиваете и обслуживаете сами |
| Поддержка и обновления | Берёт на себя продукт | Лежит на вашей команде |
| Лицензия | Платный SaaS (кредиты/тарифы) | Open-source, можно запускать бесплатно |
| Итоговая стоимость | Подписка | «Бесплатное» ПО, но с инфраструктурой и временем инженеров |
Что такое Thunderbit?
Я много раз объяснял Thunderbit людям, которые вообще ни разу не парсили сайты, и обычно описываю это так: ты открываешь страницу, к которой у тебя есть разрешённый доступ, нажимаешь одну кнопку — и Thunderbit сам понимает, какие данные на этой странице важны.
Вот как это выглядит на практике. Ты нажимаешь One Click Extract. Наш агент определяет страницу, считывает её, анализирует структуру и подбирает поля, которые считает полезными — например, названия товаров, цены, контактные данные или любые другие сведения, которые есть на странице. Потом появляется кнопка Run Now. Ты можешь нажать её и запустить процесс сразу, а можешь ничего не делать — тогда всё стартует автоматически. Вот и всё. Один осознанный клик, без схем, без написания селекторов, без кода.
Это сценарий работы Thunderbit Chrome Extension, с которым большинство людей сталкиваются первым делом. Но это не единственный вариант. Если нужно уточнить извлечение — например, добавить поле, которое агент пропустил, или поменять формат вывода — это можно сделать обычной инструкцией. Thunderbit также автоматически обрабатывает совместимую пагинацию и обогащение данных со вложенных страниц на поддерживаемых сайтах, а результаты можно экспортировать в Excel, Google Sheets, Airtable или Notion.
Для разработчиков есть и другие варианты: Thunderbit Web App для облачного извлечения, Open API для программного доступа, MCP Server для подключения к AI-агентам вроде Claude или Cursor, а также CLI для сценариев в терминале или рабочих процессов с coding-agent. Так что, хотя расширение — это no-code-точка входа, Thunderbit не сводится к роли браузерной утилиты — это полноценная платформа для извлечения данных с несколькими способами подключения.
Одна честная оговорка: «один клик» работает только на совместимых страницах, к которым у тебя есть разрешённый доступ. Это не обещание пройти любую антибот-защиту, обойти любой логин-барьер или справиться с любым нестандартным кейсом, который может выдать сайт.
Что такое MontFerret?
MontFerret — это совсем другой инструмент, и, если честно, я уважаю то, что они сделали. Это open-source декларативная система для веб-скрапинга, где вместо кнопок ты пишешь запросы на FQL — Ferret Query Language, который, по описанию проекта, вдохновлён AQL от ArangoDB.
Согласно их официальной документации, система состоит из нескольких ключевых компонентов: парсера FQL, компилятора, runtime, стандартной библиотеки, реестра пользовательских функций, in-memory HTML-драйверов, драйвера Chrome DevTools Protocol (CDP) и командной строки. Звучит как много всего — так и есть. Но в этом и смысл: MontFerret создавался для разработчиков, которым нужен точный, программный контроль над тем, как именно будет происходить извлечение данных со страницы.
Если речь идёт о JavaScript-рендеринге или реальном взаимодействии с браузером, нужен запущенный Chrome или Chromium с открытым портом отладки, чтобы MontFerret мог общаться с ним через CDP. После этого твой FQL-запрос может описывать циклы, фильтры, CSS-подобные селекторы, переходы между страницами, клики, ввод текста и структурированный возврат данных — по сути, это язык запросов, который оборачивает логику браузерной автоматизации.
Компромисс тут вполне реальный: MontFerret сильно упрощает низкоуровневую работу с браузером и сетью, но тебе всё равно нужно изучить FQL, писать и тестировать запросы, а также самому обслуживать runtime. Здесь нет момента в духе «нажал — и он сам понял, какие поля нужны». Ты каждый раз сам говоришь ему, что именно делать.
Главное отличие: управляемый агентный продукт против фреймворка на языке запросов
Время до первого структурированного результата
Вот где разница ощущается сильнее всего. В Thunderbit время до первого результата — это секунды: нажал One Click Extract, агент проанализировал страницу, задача стартовала автоматически; Run Now — по желанию. В MontFerret сначала нужно написать запрос. Даже простой FQL-скрипт требует понимания селекторов, синтаксиса запроса и того, как CDP-драйвер ведёт себя на целевой странице. Это не минус MontFerret — просто у него совсем другой старт. Один подход — «пусть агент сам разберётся», другой — «ты точно задаёшь правила».
Гибкость и контроль над автоматизацией браузера
Если смотреть с другой стороны, MontFerret выигрывает в точности. Если тебе нужен скрапер для очень специфической задачи — заполнение многошаговых форм, условная логика в зависимости от состояния страницы, собственные правила повторных попыток — FQL даёт именно такой уровень контроля, потому что ты сам пишешь логику. Агентный подход Thunderbit отлично подходит для задачи «вытащи всё полезное с этой страницы», но он не задуман как универсальный язык для браузерных скриптов. Если твой кейс требует кастомных ветвлений в многостраничном процессе, это уже территория MontFerret.
Развёртывание и ответственность за поддержку
Вот момент, который часто недооценивают. В Thunderbit, когда сайт меняет макет, агентное извлечение адаптируется, потому что каждый раз заново анализирует страницу, а не держится за жёстко заданные селекторы — хотя, опять же, это не обещание, что всё будет работать при любом редизайне. В MontFerret, если меняется DOM сайта, твои селекторы в FQL могут сломаться, и кому-то в команде нужно это заметить, отладить и исправить. Это постоянная инженерная ответственность, которая никуда не исчезает у скрипта, написанного вручную, даже если он open-source.
Практические сценарии
Разовое извлечение для бизнес-задачи
Допустим, сотруднику sales ops нужно к концу дня собрать список компаний из каталога, а инженера рядом нет. Thunderbit создан именно для такого случая: открываешь страницу, нажимаешь One Click Extract, экспортируешь в Google Sheets и идёшь дальше. Для разовой задачи никто не будет писать FQL.
Повторяемая браузерная автоматизация, написанная разработчиком
Теперь представим, что инженерная команда строит мониторинговый пайплайн, который каждую ночь проверяет страницу с ценами конкурента, вытаскивает конкретные вложенные данные и отправляет их во внутреннюю систему с собственной логикой преобразования. Вот здесь декларативный подход MontFerret может реально раскрыться — ты один раз пишешь FQL, точно понимаешь, что он делает, и полностью контролируешь весь пайплайн.
Динамический многошаговый сценарий на сайте
Для сайтов с логином, многостраничной навигацией и условными действиями в зависимости от того, что видно на экране, CDP-драйвер и явная логика запросов MontFerret дают возможность прописать всё очень точно. Thunderbit умеет обрабатывать совместимую пагинацию и обогащение со вложенных страниц на поддерживаемых и разрешённых сайтах, но он не задуман как универсальный инструмент для произвольных многошаговых браузерных сценариев.
Интеграция через API или AI-агента
Если ты строишь AI-агента, которому нужны структурированные веб-данные как часть большего процесса, MCP Server Thunderbit подключается напрямую к инструментам вроде Claude Code или Cursor. MontFerret тоже можно встроить в свой стек через скрипты, но интеграционный слой тебе придётся собирать самому, а не использовать готовый коннектор.
Надёжность, гибкость и сопровождение
Скажу прямо, потому что именно на этом месте многие сравнительные статьи начинают лениться. Агентное понимание страницы в Thunderbit правда полезно, потому что снижает нагрузку на поддержку жёстко заданных селекторов — агент перечитывает структуру страницы заново, а не цепляется за хрупкий CSS-путь, который ломается при первом же редизайне разметки. Но «агентный» не значит «магический». Всё работает на совместимых и разрешённых страницах, и есть сайты и ситуации, где он может извлечь данные не так, как ты ожидал.
Явная логика запросов и автоматизации в MontFerret в одном смысле более предсказуема — ты точно знаешь, что делает запрос, потому что сам его написал. Но за эту предсказуемость приходится платить хрупкостью при изменении исходной страницы. Если сайт заменит div на section, селектор может тихо сломаться, и ты узнаешь об этом только тогда, когда данные вернутся пустыми или неверными.
Ни один из инструментов не обещает универсальную победу над антибот-защитой, и я бы с осторожностью относился к любому продукту, который обещает такое. Оба решения нужно использовать только в рамках того, к чему у тебя есть разрешённый доступ.
Цена, лицензия и полная стоимость владения
Вот здесь ярлык «бесплатно» у open-source часто сбивает с толку, и, на мой взгляд, об этом стоит говорить прямо.
MontFerret — open-source. Перед внедрением обязательно проверь актуальную лицензию в их репозитории, потому что такие вещи могут меняться, но в целом за использование ядра фреймворка подписки нет. При этом «бесплатно» покрывает только саму лицензию на софт. Тебе всё равно нужно выделять и обслуживать собственные вычислительные ресурсы, запускать и поддерживать экземпляры Chrome/Chromium, управлять прокси, если ты парсишь в реальных объёмах, настраивать мониторинг на случай сбоев и платить инженерам за написание и поддержку FQL-скриптов.
Thunderbit работает по платной модели — актуальные цены лучше смотреть на странице Thunderbit Pricing, потому что они со временем меняются — но в эту стоимость уже входят управляемое облачное выполнение, агентная логика извлечения, экспорт данных и доступ через API/MCP/CLI. Отдельного счёта за инфраструктуру здесь не появляется.
| Фактор стоимости | Thunderbit | MontFerret |
|---|---|---|
| Стоимость лицензии | Платный SaaS (кредиты/тарифы) | Бесплатный open-source |
| Стоимость инфраструктуры | Включена в тариф | Ты сам арендуешь/обслуживаешь серверы, Chrome, прокси |
| Время инженеров | Минимум — код не нужен | Постоянно — написание, тестирование и отладка FQL |
| Нагрузка на поддержку | Берёт на себя продукт | Лежит на твоей команде |
Настоящий вопрос не в том, «что дешевле», а в том, «где именно ты хочешь увидеть эту стоимость». У Thunderbit она приходит в виде ежемесячного счёта. У MontFerret — в календаре твоей инженерной команды.
Кому стоит выбрать Thunderbit?
Если ты не технический специалист и тебе нужны данные прямо сейчас, без доступа к инженерам, Thunderbit — очевидный выбор. То же самое относится к разовым или регулярным задачам по сбору бизнес-данных, где «минимальная настройка» важнее тонкого контроля. И если ты уже строишь AI-воркфлоу и хочешь подключить скрапинг через MCP или CLI без написания собственного слоя интеграции, это тоже территория Thunderbit.
Кому стоит выбрать MontFerret?
Если ты разработчик и строишь повторяемый пайплайн парсинга, который должен работать в CI/CD, или тебе нужна self-hosted-инфраструктура по причинам хранения данных или комплаенса, декларативный подход MontFerret и полный контроль над инфраструктурой выглядят очень уместно. Это также более подходящий вариант, если у твоей команды есть инженерный ресурс для долгосрочной поддержки FQL-скриптов и если тебе действительно нужен такой уровень контроля над логикой браузерной автоматизации.
Можно ли использовать оба инструмента?
Да, и я не считаю это уклончивым ответом. Я видел конфигурации, где техническая команда использует специализированные, повторяемые FQL-задачи для ключевых дата-пайплайнов с точной, версионируемой логикой, а бизнес-пользователи в той же команде используют Thunderbit для ad hoc-исследований, быстрых выгрузок или разведочных сборов данных, для которых нет смысла писать отдельный скрипт. Это не конкурирующие инструменты — они находятся на разных уровнях одной и той же более широкой операционной модели работы с данными. Я не буду говорить, что между ними есть какая-то официальная интеграция, потому что её нет, но с точки зрения архитектуры это абсолютно разумное разделение.
Итог
Если свести всё к одной фразе: выбирай инструмент, исходя из того, кто будет делать работу и сколько у него на это времени. Если у тебя есть нетехнический сотрудник, которому нужна таблица данных в ближайшие десять минут, Thunderbit выигрывает без вариантов. Если у тебя есть инженер, который хочет декларативный, self-hosted, версионируемый пайплайн для скрапинга и не против нести ответственность за поддержку в долгую, MontFerret — вполне достойный open-source вариант.
Это не история в духе «один инструмент лучше другого», и я бы сделал тебе медвежью услугу, если бы притворялся, что это не так. Тут вопрос в другом: какую именно задачу ты реально решаешь.
FAQ
О каком проекте Ferret идёт речь?
Речь идёт о MontFerret — open-source декларативном фреймворке для веб-скрапинга на montferret.dev. Он не связан ни с vision-моделью Ferret от Apple, ни с инструментом визуализации данных Ferret от NOAA, ни с каким-либо другим проектом с названием «Ferret».
MontFerret — open source?
Да, MontFerret — open-source проект. Для ядра фреймворка нет лицензионной платы, но перед использованием в коммерческой среде всё равно стоит проверить актуальные условия лицензии в репозитории, потому что расходы на инфраструктуру и инженерную поддержку остаются, даже если само ПО бесплатное.
Поддерживает ли Thunderbit интеграции через API и MCP?
Да. У Thunderbit есть Open API для программного доступа и MCP Server, который связывает инструменты извлечения Thunderbit с AI-агентами вроде Claude Code и Cursor, а также CLI для сценариев в терминале.
Что проще для людей без опыта разработки?
Thunderbit, безусловно. Его браузерное расширение создано специально для того, чтобы нетехнические пользователи могли извлекать структурированные данные, нажимая One Click Extract — без языка запросов, без селекторов, без кода. MontFerret требует изучения FQL и настройки runtime, а это уже предполагает хотя бы базовые навыки разработки.
Что даёт более точный контроль над автоматизацией браузера?
MontFerret. Поскольку ты пишешь FQL-запросы напрямую к DOM через Chrome DevTools Protocol, ты получаешь точный, программный контроль над навигацией, взаимодействиями и условной логикой. Агентный подход Thunderbit оптимизирован под быстрое извлечение структурированных данных на совместимых страницах, а не под детально прописанную скриптовую автоматизацию.
