browser-use MCP를 활용한 웹앱 테스트 자동화

최근 IT 업계에서는 AI 모델이 다양한 외부 도구 및 서비스와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 MCP(Model Context Protocol)가 큰 주목을 받고 있습니다. MCP는 AI 모델이 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어, 현실 세계의 작업을 수행하고 복잡한 워크플로우를 자동화하는 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이 글에서는 MCP의 개념을 간략히 살펴보고, 특히 웹 애플리케이션 테스트 자동화라는 구체적인 영역에서 MCP가 어떻게 활용될 수 있는지 탐구하고자 합니다. 이를 위해 두 가지 특정 MCP 서버, 즉 테스트 케이스와 데이터를 관리하는 데 사용될 수 있는 excel-mcp-server 와 실제 웹 브라우저 작업을 자동화하는 mcp-browser-use 를 중심으로, MCP Server 기반의 웹앱 테스트 자동화 시나리오를 제시하고 그 가능성에 대해서 알아보고자 합니다. MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가? MCP는 인공지능 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 외부 도구 및 서비스와 표준화된 방식으로 통신하고 협력할 수 있도록 설계된 프로토콜입니다. 기존에는 AI 모델이 외부 시스템의 기능을 사용하기 위해 복잡하고 개별적인 통합 과정이 필요했지만, MCP는 이를 추상화하고 표준화하여 모델이 어떤 도구든 쉽게 ‘호출’하고 사용할 수 있도록 만듭니다. 마치 사람이 필요에 따라 망치, 드라이버 등 다양한 도구를 꺼내 쓰듯, AI 모델이 MCP를 통해 필요한 외부 기능을 유연하게 사용할 수 있게 되는 것입니다. 이는 AI 모델의 활용 범위를 비약적으로 확장시키고, 복잡한 자동화 및 지능형 시스템 구축을 가능하게 합니다. 웹 애플리케이션 테스트 자동화의 중요성과 과제 오늘날 비즈니스의 핵심인 웹 애플리케이션은 기능의 복잡성과 빠른 업데이트 주기로 인해 효율적이고 안정적인 테스트 자동화가 필수적입니다. 기존의 테스트 자동화 프레임워크(Selenium, Cypress 등)는 웹 요소 식별, 사용자 액션 시뮬레이션 등을 통해 반복적인 테스트 실행을 자동화하는 데 기여해왔습니다. 하지만 기존 자동화 방식에는 몇 가지 과제가 있습니다. 테스트 데이터의 관리 및 유지보수, 다양한 브라우저 및 환경에서의 실행 관리, 테스트 실패 시 원인 분석 및 보고서 작성 등이 여전히 수작업이나 별도의 스크립트 작성에 의존하는 경우가 많습니다. 또한, 테스트 스크립트 자체가 웹 UI 변경에 취약하여 유지보수 비용이 높다는 점도 큰 부담입니다. MCP를 활용한 테스트 자동화 시나리오 여기서 MCP Server의 역할이 중요해집니다. AI 모델은 MCP Server를 통해 테스트 케이스 관리, 테스트 실행, 결과 기록 등 테스트 자동화의 여러 단계를 유연하게 제어할 수 있습니다. 이제 excel-mcp-server 와 mcp-browser-use 를 활용한 구체적인 시나리오를 살펴보겠습니다. 1. 테스트 케이스 및 데이터 관리 테스트 케이스와 테스트 데이터는 흔히 엑셀 파일로 관리됩니다. excel-mcp-server 는 AI 모델이 이러한 엑셀 파일에 접근하여 특정 워크시트를 읽거나, 특정 셀 또는 범위의 데이터를 읽고 쓰는 기능을 제공합니다. AI 모델은 excel-mcp-server 를 사용하여 테스트 실행 전에 테스트 케이스 엑셀 파일에서 테스트 대상 URL, 입력 데이터, 기대 결과, 실행 조건 등을 읽어올 수 있습니다. 테스트 실행 후에는 테스트 결과(성공/실패)를 다시 엑셀 파일에 기록하여 테스트 보고서를 업데이트할 수 있습니다. 이는 테스트 데이터 및 결과 관리를 중앙 집중화하고 자동화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 2. 웹 브라우저 자동화 웹앱 테스트 자동화의 핵심은 실제 사용자의 브라우저 액션을 모방하는 것입니다. mcp-browser-use 는 AI 모델이 웹 브라우저를 제어하여 웹 페이지를 열고, 특정 요소를 클릭하거나 텍스트를 입력하고, 페이지의 내용을 읽거나 스크린샷을 찍는 등의 기능을 제공합니다. AI 모델은 엑셀 파일로부터 읽어온 테스트 단계에 따라 이 mcp-browser-use 에게 “이 URL로 이동해”, “이 입력 필드에 ‘테스트 사용자’라고 입력해”, “이 버튼을 클릭해”, “이 요소의 텍스트를 읽어와” 등의 명령을 내립니다. 브라우저 서버는 이 명령을 받아 실제 브라우저에서 해당 액션을 수행하고, 그 결과를 AI 모델에게 다시 전달합니다. MCP 기반 자동화 워크플로우 예시 MCP를 활용하는 AI 모델(LLM)이 오케스트레이터 역할을 수행하며 다음과 같은 웹앱 테스트 자동화 워크플로우를 구성할 수 있습니다. AI 모델이 excel-mcp-server 를 사용하여 특정 테스트 케이스 파일을 읽어옵니다. 파일에서 첫 번째 테스트 케이스의 상세 내용과 기대 결과를 파싱합니다. AI 모델은 테스트 단계를 이해하고, 각 단계에 필요한 브라우저 액션을 결정합니다. 결정된 브라우저 액션을 mcp-browser-use 에게 명령으로 전달합니다 (예: {“type”: “navigate”, “url”: “…”}, {“type”: “click”, “selector”: “…”}, {“type”: “write”, “selector”: “…”, “text”: “…”}). 브라우저 서버는 웹 브라우저에서 해당 액션을 수행하고 결과를 반환합니다 (성공 여부, 읽어온 텍스트, 스크린샷 등). AI 모델은 브라우저 서버로부터 받은 실제 결과와 엑셀 파일에 기록된 예상 결과를 비교하여 테스트 스텝의 성공/실패를 판단합니다. 모든 스텝 실행 및 테스트가 완료되면, AI 모델은 excel-mcp-server를 사용하여 각 테스트 케이스의 테스트 결과(Pass/Fail)와 필요시 스크린샷 등을 엑셀 파일에 기록합니다. 다음 테스트 케이스를 실행하기 위해 1번부터 반복합니다. 데모 https://youtu.be/zouBa9CrHG8?feature=shared MCP 기반 웹앱 테스트 자동화의 장점 이러한 MCP 기반 접근 방식은 기존 방식 대비 여러 장점을 가집니다. AI 지능 활용: AI 모델이 테스트 스텝을 단순히 실행하는 것을 넘어, 스텝을 이해하고 동적으로 테스트를 조정하거나 실패 원인을 분석하는 등 ‘지능적인’ 테스트 수행이 가능해집니다. 예를 들어, UI 변경으로 특정 요소 선택자가 작동하지 않을 때 AI가 유사한 요소를 스스로 찾아내거나, 실패 원인을 분석하여 개선 방안을 제안할 수도 있습니다. MCP 모듈화 및 유연성: 테스트 케이스 관리(Excel 도구)와 브라우저 조작(Browser Use 도구)이 별도의 모듈로 분리되어 있어 각 부분을 독립적으로 업데이트하거나 교체하기 용이합니다. 다양한 데이터 소스(DB, API 등)나 다른 자동화 도구도 MCP 서버 형태로 추가하여 테스트 워크플로우에 통합할 수 있습니다. 코드 작성 최소화: 테스트 로직의 상당 부분을 자연어 또는 AI 모델의 추론 능력에 맡길 수 있어, 복잡한 테스트 스크립트를 직접 코딩하는 양을 줄일 수 있습니다. 유지보수 효율성: 웹 UI 변경 시 AI 모델이 어느 정도 스스로 적응하거나, 필요한 경우 AI가 사용자에게 수정할 부분을 자연어로 알려주는 방식으로 유지보수 부담을 줄일 수 있습니다. 마치며 MCP(Model Context Protocol)는 인공지능 모델이 외부 도구와 협력하여 복잡한 작업을 자동화하는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. excel-mcp-server와 mcp-browser-use와 같은 MCP 서버들을 활용하면, 테스트 케이스 관리부터 실제 브라우저 액션 실행까지 웹 애플리케이션 테스트 자동화의 전 과정을 AI 모델의 지능 아래 통합하고 자동화할 수 있습니다. 이는 기존의 스크립트 기반 자동화가 가진 한계를 극복하고, 보다 유연하고 지능적이며 유지보수가 용이한 차세대 테스트 자동화 시스템 구축의 가능성을 보여줍니다. MCP 생태계가 더욱 발전함에 따라, 웹앱 테스트 자동화 분야에서도 AI의 역할이 더욱 중요해지고 혁신적인 변화가 일어날 것으로 기대됩니다.