Browserbase MCP 서버

“Browserbase” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Browserbase MCP 서버는 Browserbase와 Stagehand를 활용하여 강력한 클라우드 브라우저 자동화 기능을 제공합니다. 이 서버를 통해 AI 언어 모델은 안전한 클라우드 환경에서 웹 브라우저와 상호작용하고, 제어하며 자동화할 수 있습니다. LLM은 웹 페이지 탐색, 구조화된 데이터 추출, 스크린샷 캡처, 콘솔 로그 모니터링, JavaScript 실행 등 다양한 작업을 프로그래밍적으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 AI 어시스턴트의 웹 기반 워크플로우 처리, 반복적인 브라우저 작업 자동화, 온라인 콘텐츠의 추출 및 상호작용이 가능해지며, 개발자 생산성, 테스트, 연구 워크플로우가 크게 향상됩니다. 이 서버는 모듈형 통합을 지원하며, 다양한 LLM 및 모델과 유연하게 연동할 수 있도록 설계되었습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 제공되지 않았습니다.

리소스 목록

제공된 문서나 저장소 파일에 명시적인 리소스가 상세히 안내되어 있지 않습니다.

도구 목록

아래의 기능들은 Browserbase MCP 서버가 제공하는 도구(툴)에 해당될 것으로 보입니다:

• 브라우저 자동화: 클라우드 브라우저의 탐색 및 상호작용을 제어하고 오케스트레이션합니다.
• 데이터 추출: 어떠한 웹페이지에서도 구조화된 데이터를 추출할 수 있습니다.
• 콘솔 모니터링: 디버깅 또는 모니터링을 위해 브라우저 콘솔 로그를 추적하고 분석합니다.
• 스크린샷: 전체 페이지 또는 특정 요소의 스크린샷을 캡처합니다.
• 웹 상호작용: 웹 페이지에서 탐색, 클릭, 폼 입력 등의 작업을 수행합니다.
• 원자적 명령(Stagehand MCP): 클릭, 타겟 데이터 추출 등과 같은 정밀하고 고수준의 명령을 실행합니다.
• 비전 지원(Stagehand MCP): 복잡한 DOM 작업을 위해 주석이 달린 스크린샷을 활용합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 웹 자동화 & 테스트
  웹 애플리케이션의 엔드 투 엔드 테스트를 위한 브라우저 작업을 자동화하여, 수작업 QA를 줄이고 신뢰성을 높입니다.
• 데이터 추출 & 웹 스크래핑
  온라인 소스에서 표, 구조화 데이터, 콘텐츠를 AI 워크플로우로 바로 추출하여 연구, 분석, 리포팅에 활용할 수 있습니다.
• UI/UX 리서치
  스크린샷을 캡처하고 콘솔 로그를 모니터링하여 사용자 여정이나 애플리케이션 성능을 문서화, 분석합니다.
• AI 기반 브라우징 에이전트
  LLM이 자율 브라우징 에이전트로 동작하며, 사이트 탐색, 폼 입력, 웹 애플리케이션과의 상호작용을 사용자를 대신해 수행할 수 있습니다.
• 멀티 모델 지원 및 통합
  GPT-4, Claude-3.7 Sonnet 등 다양한 LLM과 유연하게 연동하여 모델에 구애받지 않는 브라우저 자동화와 상호작용이 가능합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 필수 구성 요소(Node.js 등)가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일의 위치를 찾으세요.
3. mcpServers 객체에 Browserbase MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. 필수 런타임(Node.js 등)이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 구성 파일을 엽니다.
3. Browserbase MCP 서버 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js 등 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 구성 파일을 편집하세요.
3. mcpServers 항목에 아래 JSON 코드를 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 로그 또는 상태 페이지에서 정상 동작 여부를 확인하세요.

Cline

1. Node.js 및 기타 의존성이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일을 찾고 엽니다.
3. Browserbase MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 오류 없이 초기화되는지 확인하세요.

환경 변수로 API 키 보호하기:
민감한 설정(API 키 등)은 환경 변수를 통해 관리하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "command": "npx",
      "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"],
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "${BROWSERBASE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${BROWSERBASE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 워크플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 통합하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정란에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "browserbase": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있게 됩니다. “browserbase"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 서버의 MCP 주소로 변경하세요.

개요

위 내용을 종합해 볼 때, Browserbase MCP 서버는 강력한 브라우저 자동화 기능과 통합 안내를 제공하지만, 프롬프트 및 리소스 문서화는 부족합니다. 오픈소스 라이선스와 활발한 저장소는 장점입니다.

의견

이 MCP 서버는 브라우저 자동화 및 통합에서 매우 강력하지만, 프롬프트와 리소스 프리미티브 관련 문서화는 부족합니다. 그럼에도 불구하고 잘 관리되고 활발한 커뮤니티의 지원을 받고 있습니다. 점수: 7/10

MCP 점수