Playwright MCP 서버

“Playwright” MCP 서버는 무엇을 할 수 있나요?

Playwright MCP(Model Context Protocol) 서버는 브라우저 및 API 자동화를 위해 설계되었으며, Claude Desktop, Cline, Cursor IDE 등과 같은 AI 개발 환경과 완벽하게 통합됩니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 웹 자동화 기능 간의 다리 역할을 하여, AI 에이전트가 웹사이트와 프로그래밍 방식으로 상호작용하고, 자동화된 브라우저 작업을 수행하며, 웹 API에 접근할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 자동화 테스트, 데이터 추출, 웹사이트 모니터링, 브라우저 직접 조작 등 다양한 개발 워크플로우를 강화할 수 있습니다. Playwright MCP 서버는 강력한 브라우저 자동화로 AI 도구를 보강하고자 하는 개발자에게 특히 유용하며, 더욱 정교한 에이전트 행동과 외부 웹 리소스와의 통합을 간소화합니다.

프롬프트 목록

공개 저장소 파일 또는 문서에서 별도의 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

Playwright MCP 서버에서 노출하는 명확한 리소스는 저장소의 공개 파일이나 문서에 상세히 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

server.py 또는 공개 저장소 파일에서 상세한 도구 정의를 찾을 수 없습니다. 다만, 이름상 브라우저 자동화 도구를 제공할 것으로 보이나, 구체적 정보는 파일에 포함되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 브라우저 자동화 테스트
  개발자는 Playwright MCP 서버를 활용해 AI 기반 개발 환경에서 웹 애플리케이션의 엔드 투 엔드 테스트를 자동화하여 수동 테스트 부담을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있습니다.

• 웹 스크래핑 및 데이터 추출
  AI 에이전트가 웹사이트를 자동으로 탐색하고, 구조화된 데이터를 추출해 개발자에게 전달하므로, 연구나 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 수집이 간편해집니다.

• API 상호작용 및 자동화
  서버는 API 호출의 자동화나 통합 테스트를 지원하며, 개발자가 자동화된 브라우저 환경에서 엔드포인트 및 워크플로우를 검증할 수 있습니다.

• UI 워크플로우 자동화
  폼 제출, 네비게이션, 동적 콘텐츠 처리와 같은 복잡한 UI 상호작용을 자동화하여 반복 작업을 간소화할 수 있습니다.

• 지속적 통합(CI) 강화
  브라우저 자동화를 CI/CD 파이프라인에 통합함으로써, 팀은 애플리케이션의 일관성을 확보하고 배포 과정에서 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 컴퓨터에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 Playwright MCP 서버를 적절한 명령어와 인수로 추가하세요.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 수정하세요.
3. mcpServers 아래에 Playwright MCP 서버를 추가하세요.
4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 통합이 성공적으로 완료되었는지 확인하세요.

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

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 블록에 Playwright MCP 서버를 삽입하세요.
4. 파일을 저장하고 Cursor를 다시 실행하세요.
5. MCP 서버의 가용성을 확인하세요.

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

Cline

1. Node.js 설치 여부를 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 여세요.
3. Playwright MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버 연결을 테스트하세요.

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

환경 변수를 이용한 API 키 보안 설정

API 키를 안전하게 관리하려면 환경 변수를 사용하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "playwright-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@executeautomation/mcp-playwright@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

{
  "playwright-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능 및 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “playwright-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해 주세요.

개요

문서 및 파일 가용성 기준으로 볼 때, 이 MCP 서버는 인지도가 높고 널리 사용되고 있으나, 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 구체적 세부 정보가 공개 파일에 부족합니다. 프로젝트는 높은 스타와 포크 수로 커뮤니티 관심과 사용률을 나타내지만, 초보 사용자가 곧바로 활용하기엔 명확한 문서화가 부족한 점이 한계입니다.

MCP 점수

총평:
이 MCP 서버의 평점은 6/10입니다. 인기가 많고 널리 사용되지만, 저장소 내에서 프롬프트, 리소스, 도구 정의가 명확하게 드러나지 않아 문서화가 더 필요합니다. 라이선스 보유와 GitHub 지표는 강점이나, 보다 투명하고 접근성 높은 내부 구조가 제공된다면 점수가 더 높아질 것입니다.