AI 기반 브라우저 자동화의 혁신: Playwright와 MCP 서버를 활용한 맞춤형 솔루션 구축

Summary

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)을 활용하여 AI 모델과 로컬 브라우저를 연결하는 맞춤형 Playwright MCP 서버 구축 방법을 제시하는 해당 콘텐츠는, AI 기반 브라우저 자동화의 새로운 지평을 열고 있습니다. 단순한 브라우저 자동화를 넘어, Anthropic Cloud와 같은 AI 모델을 통해 웹사이트 탐색, 로그인, 데이터 입력 등의 작업을 자연어 명령으로 수행할 수 있게 해줍니다. 본 콘텐츠는 Playwright를 기반으로 구축된 MCP 서버의 실제 구현 과정과 코드 예시를 제공하며, 개발자들이 직접 활용 가능한 실용적인 인사이트를 제공합니다. 특히, AI의 지능적인 판단을 통해 선택자(selector)를 자동으로 생성하고, 스크린샷, 비디오, 테스트 보고서 등의 기능을 통합한 점이 주목할 만합니다.

Key Points

• MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용한 AI 기반 브라우저 자동화: AI 모델과 로컬 브라우저 간의 효율적인 데이터 교환 및 제어를 가능하게 합니다.
• Playwright 기반 맞춤형 MCP 서버 구축: Playwright의 강력한 브라우저 자동화 기능을 MCP 프로토콜과 결합하여 사용자 정의 기능을 구현합니다.
• 자연어 명령을 통한 브라우저 제어: AI 모델에 자연어 명령을 입력하여 브라우저 자동화 작업을 수행합니다. 예를 들어, “로그인 버튼을 클릭하고 로그인하십시오” 와 같은 명령어로 브라우저 조작이 가능합니다.
• AI 기반 선택자 자동 생성: 개발자가 선택자를 직접 지정하지 않아도 AI가 웹 페이지 요소를 자동으로 인식하고 선택합니다.
• 스크린샷, 비디오, 테스트 보고서 등의 기능 통합: 자동화 과정의 결과를 다양한 형태로 기록하고 관리할 수 있습니다.
• 오픈소스 공유 및 지속적인 개선: 구축된 MCP 서버 코드는 공개되어 있으며, 커뮤니티 기여를 통해 지속적인 기능 개선이 가능합니다.

Details

해당 콘텐츠는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용하여 AI 모델(예: Anthropic Cloud)과 로컬 브라우저를 연결하는 방법을 설명합니다. MCP는 AI 어시스턴트가 관련 데이터가 있는 시스템 및 도구에 효과적으로 연결될 수 있도록 설계된 오픈소스 표준입니다. 이를 통해 AI는 로컬 데이터(SQL 서버, GitHub 저장소, 로컬 브라우저 등)에 접근하여 작업을 수행할 수 있습니다.

본 콘텐츠에서 제시하는 Playwright 기반의 맞춤형 MCP 서버는 자연어 명령을 통해 브라우저 자동화를 구현합니다. 예를 들어, 사용자가 “ea.me.com으로 이동하여 로그인하십시오” 라는 명령을 입력하면, AI는 이를 해석하여 Playwright를 이용해 웹사이트를 열고, 로그인 절차를 자동으로 수행합니다. 이 과정에서 AI는 웹 페이지의 요소들을 스스로 인식하고(선택자 자동 생성), 필요한 동작(클릭, 입력 등)을 수행합니다.

핵심 코드는 Node.js와 Playwright를 사용하며, MCP 프로토콜 SDK를 통해 AI 모델과 통신합니다. 서버는 다양한 Playwright 기능(페이지 탐색, 스크린샷 캡처, 클릭, 데이터 입력 등)을 위한 핸들러(handler)를 포함합니다. 각 핸들러는 AI 모델로부터 받은 명령을 해석하고, Playwright API를 사용하여 브라우저를 제어합니다. 예를 들어, handleToolCall 함수는 AI 모델로부터 받은 요청을 처리하는 스위치 케이스 문을 포함하며, page.goto, page.click, page.type 등의 Playwright 함수를 호출합니다. 또한, 스크린샷이나 콘솔 로그와 같은 결과를 AI 모델에 다시 전달하는 기능도 포함되어 있습니다.

해당 콘텐츠는 Chromium 브라우저를 지원하며, 다른 브라우저 지원을 위해서는 추가적인 설정이 필요합니다. 또한, cloud-desktop-conf.json 파일을 통해 서버 설정을 관리할 수 있습니다.

| 기능 | 설명 | Playwright API 예시 |
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| 페이지 탐색 | 지정된 URL로 브라우저를 이동합니다. | page.goto(url) |
| 스크린샷 캡처 | 현재 페이지의 스크린샷을 캡처합니다. | page.screenshot() |
| 클릭 | 지정된 요소를 클릭합니다. AI는 선택자를 자동으로 생성합니다. | page.click(selector) |
| 데이터 입력 | 지정된 요소에 데이터를 입력합니다. AI는 선택자를 자동으로 생성합니다. | page.type(selector, text) |

Implications

해당 콘텐츠에서 제시된 Playwright 기반의 맞춤형 MCP 서버는 AI 기반 브라우저 자동화 분야에 중요한 시사점을 제공합니다. 자연어 명령을 통한 브라우저 제어는 개발 효율성을 높이고, AI의 지능적인 기능은 자동화의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다. 이러한 기술은 웹 자동화 테스트, 웹 스크래핑, 그리고 다양한 웹 기반 작업 자동화에 폭넓게 활용될 수 있습니다.

특히, 오픈소스로 공개된 코드는 커뮤니티의 참여를 통해 지속적으로 발전하고 개선될 수 있으며, 다양한 브라우저 및 추가 기능 지원을 통해 더욱 강력한 자동화 솔루션으로 발전할 가능성을 가지고 있습니다. 향후, 더욱 정교한 AI 모델과의 통합을 통해, 더욱 복잡하고 다양한 브라우저 자동화 작업을 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한, 다른 자동화 프레임워크(Selenium, Cypress 등)와의 통합도 가능성이 있으며, 이를 통해 더욱 유연하고 확장성 있는 자동화 시스템 구축이 가능해질 것입니다.