AI 에이전트의 브라우저 자동화를 위한 MCP 서버 (2025)

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요약

이 영상은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 LLM이 클라우저와 외부 리소스를 제어하는 다양한 오픈소스 프로젝트 10가지를 소개합니다. Puppeteer, Playwright, 브라우저 확장, 코드 에디터 통합, IPFS 등 각기 다른 방식으로 AI 에이전트가 검색, 스크래핑, 인터랙션을 수행하는 방법을 상세히 설명합니다. 이를 통해 AI가 웹 탐색, 양식 자동화, 영상 자막 추출, 분산 저장소 관리 등 실제 업무에 바로 활용 가능한 역량을 갖추게 됩니다. 궁극적으로 MCP 서버는 AI 에이전트에 디지털 세계와 더욱 풍부하게 상호작용할 수 있는 새로운 차원을 제공합니다.

주요 키워드

MCP LLM 브라우저 자동화 Playwright Puppeteer Stagehand 접근성 트리 IPFS 웹 스크래핑 YouTube 자막

하이라이트

🔑 MCP는 LLM이 브라우저와 외부 리소스를 제어하도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
⚡️ Puppeteer·Stagehand 기반 브라우저 서버로 웹 탐색, 스크래핑, 양식 자동화가 가능해집니다.
🚀 Playwright MCP 서버는 동적 콘텐츠 클릭·자바스크립트 실행·콘솔 로그 조회를 지원합니다.
🌟 코드 에디터 안에서 AI가 직접 브라우저를 제어하는 브라우저 유즈 MCP 서버를 소개합니다.
📌 로컬 브라우저 확장과 연동해 탭 관리·히스토리 검색까지 수행하는 Browser Control MCP 프로젝트.
🎬 YouTube Transcript 서버로 자막을 직접 추출해 AI 워크플로우에 바로 활용할 수 있습니다.
🔍 Web Search MCP 서버는 API 키 없이 무료 구글 검색 결과를 구조화된 형태로 제공합니다.
📁 MCP IPFS 서버를 통해 AI가 Stracha.net 분산 저장소에 업로드·다운로드·메타데이터 관리가 가능합니다.

용어 설명

MCP(Model Context Protocol)

LLM과 외부 서비스 간 상호작용을 표준화한 오픈 프로토콜

LLM(대형 언어 모델)

방대한 텍스트 학습을 통해 자연어 이해·생성을 수행하는 AI 모델

Puppeteer

Chromium 기반 브라우저 자동화를 지원하는 Node.js 라이브러리

Playwright

크로스브라우저 자동화와 접근성 트리 제공을 특징으로 하는 라이브러리

접근성 트리(Accessibility Tree)

웹 콘텐츠의 구조적 정보를 담은 DOM 기반 데이터 계층

MCP 기반 브라우저 자동화 개념을 소개합니다. AI 에이전트의 역량 확장을 다룹니다.

[00:00] AI Agent Studio 소개와 브라우저 자동화를 위한 MCP 서버의 중요성을 설명합니다. AI 에이전트가 웹과 상호작용하는 새로운 방식을 제시합니다.

Puppeteer·Stagehand와 연동해 웹 탐색 기능을 제공합니다. 양식 자동화와 스크래핑을 지원합니다.

[00:30] 브라우저베이스 MCP 서버를 소개합니다. 이는 LLM이 브라우저베이스와 스테이지핸드를 통해 웹 브라우저를 제어할 수 있게 하는 혁신적인 도구입니다.

[00:45] MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 핵심 기능과 장점을 설명합니다. 표준화된 방식으로 LLM이 웹 콘텐츠와 상호작용할 수 있게 합니다.

[01:22] Stage Hand의 특징과 기능을 소개합니다. 구체적인 동작 실행과 다양한 모델 지원, 비전 기능 등을 제공합니다.

Playwright를 이용해 실시간 페이지 클릭·스크린샷이 가능합니다. 자바스크립트 실행과 콘솔 로그 조회도 지원합니다.

[01:52] MCP 서버 Playwright를 소개하고, 이를 통해 LLM이 실시간 웹 페이지와 상호작용하는 방식을 설명합니다.

[02:38] Playwright의 고급 기능을 설명하며, JavaScript 실행과 동적 콘텐츠 접근 능력을 강조합니다.

[02:52] 브라우저 자동화의 강력한 기능이 소개됩니다. 전체 페이지나 특정 요소의 스크린샷 캡처, 콘솔 로그 모니터링 등 LLM을 통한 직접적인 브라우저 제어가 가능합니다.

[03:18] Browser-use-MCP-server가 소개됩니다. 코드 에디터에서 직접 AI를 통해 웹 브라우저를 제어할 수 있는 혁신적인 도구입니다.

코드 에디터 내에서 AI가 브라우저를 직접 제어합니다. SSE·STDIO 통신과 VNC 실시간 스트리밍을 제공합니다.

[03:48] Browser-use-MCP-server의 주요 기능이 설명됩니다. SSE와 stdio 프로토콜 지원, VNC 스트리밍, 비동기 작업 처리 등 다양한 기능을 제공합니다.

[04:38] Playwright MCP 서버가 소개됩니다. IDE에서 AI를 통해 브라우저와 API를 자동화할 수 있는 도구로, 개발자의 워크플로우를 크게 개선합니다.

VS Code·Cloud Desktop 통합 환경에서 테스트 코드 생성과 데이터 스크래핑을 수행합니다. 설치가 간편합니다.

[05:13] Playwright MCP 서버의 핵심 기능이 상세히 설명됩니다. 실시간 스크린샷, 테스트 코드 생성, 데이터 스크래핑, JavaScript 실행 등 다양한 자동화 기능을 제공합니다.

[05:38] Playwright MCP 서버는 익숙한 코딩 환경에서 LLM을 활용한 브라우저 기반 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. npm, mcpget 등 다양한 설치 방법을 지원하며 VS Code와 Cloud Desktop을 위한 전용 설치 가이드도 제공합니다.

[05:55] AI 어시스턴트가 웹 페이지를 시각적으로 이해하고 컨텐츠 기반으로 테스트를 작성하거나 정보를 추출할 수 있는 기능을 제공합니다. 코드 에디터 내에서 모든 작업이 조율됩니다.

브라우저 확장으로 로컬 Firefox 제어를 지원합니다. 탭 관리와 히스토리 검색까지 AI가 수행합니다.

[06:17] Browser Control MCP는 AI에게 직접적인 브라우저 제어 권한을 부여합니다. Firefox 브라우저와 통합되어 탭 관리, 웹 페이지 읽기, 정보 검색 등 다양한 자동화 작업을 수행할 수 있습니다.

[07:14] 각 브라우저 탭을 MCP 리소스로 노출시켜 AI가 컨텐츠를 맥락적으로 이해하고 웹 리서치, 데이터 추출, 복잡한 브라우징 작업을 수행할 수 있습니다.

[07:44] YouTube Transcript Server는 AI 워크플로우에서 YouTube 동영상 자막을 직접 활용할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다. Cloud Desktop 환경에서 자막 검색과 분석이 가능합니다.

YouTube 영상 자막을 URL만으로 추출합니다. 다국어 지원과 상세 메타데이터를 제공합니다.

[08:20] YouTube 자막 추출 서버의 기능: AI 작업 공간에서 직접 비디오 URL이나 ID를 통해 다국어 자막을 추출하고 메타데이터를 포함한 상세 정보를 제공합니다.

[08:54] MCP 프로토콜을 통한 YouTube 자막 접근성: 개발자와 AI 애호가들을 위한 효율적인 비디오 콘텐츠 활용 도구를 제공합니다.

[09:12] 웹 검색 MCP 서버 소개: API 키나 인증 없이 AI 워크플로우에서 구글 검색을 직접 활용할 수 있는 혁신적인 도구입니다.

API 키 없이 무료 구글 검색 결과를 가져옵니다. 타이틀·URL·설명을 구조화된 형태로 반환합니다.

[09:44] 웹 검색 MCP 서버의 주요 기능: 구조화된 검색 결과 제공, 결과 수 제어 기능, 그리고 AI를 위한 간소화된 정보 수집 프로세스를 제공합니다.

[10:26] MCP 브라우저 키트 소개: 브라우저 확장을 통해 MCP 클라이언트와 웹 브라우저 간의 직접적인 통신을 가능하게 하는 혁신적인 브라우저 제어 도구입니다.

Brave·Firefox 확장으로 MCP 클라이언트와 직접 메시징합니다. 브라우저 명령을 프로그래밍 방식으로 실행합니다.

[11:01] MCP 브라우저 키트의 특징과 직접 메시징을 통한 브라우저 제어 방식을 소개합니다.

[11:35] MCP 브라우저 키트 설정 방법과 확장 프로그램 설치 과정을 설명합니다.

[11:52] Playwright MCP 서버의 특징과 접근성 트리를 활용한 LLM 친화적 브라우저 자동화 방식을 소개합니다.

구조화된 접근성 스냅샷으로 빠르고 정확한 자동화를 지원합니다. 비전 모델 없이 안정적 상호작용이 가능합니다.

[13:09] MCP IPFS 서버의 주요 기능과 분산 저장소 시스템과의 통합 방식을 설명합니다.

AI가 Stracha.net 분산 저장소와 상호작용합니다. 파일 업로드·다운로드·공간 관리 기능을 제공합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] AI Agent Studio에 오신 것을 환영합니다.

[00:02] 오늘은 AI 에이전트가 인터넷과 상호작용하는 방식을 바꾸고 있는

[00:04] 강력한 개념에 대해 알아보겠습니다.

[00:07] 브라우저 자동화를 위한 MCP 서버입니다.

[00:09] 이 도구들은 AI 에이전트에게

[00:11] 웹사이트를 검색하고, 스크랩하고, 상호작용할 수 있는

[00:14] 인간과 같은 능력을 부여하지만

[00:16] 더 빠르고, 더 스마트하며, 완전히 자동화됩니다.

[00:18] 자율 에이전트, 봇,

[00:20] 또는 지능형 스크래퍼를 구축하든

[00:22] MCP 브라우저 도구는 필수적입니다.

[00:25] 이것들이 어떻게 작동하고

[00:27] 2025년 프로젝트에서 어떤 게임체인저가 되는지 살펴보겠습니다.

[00:30] 첫 번째, 브라우저베이스 MCP 서버는

[00:33] LLM이 브라우저베이스와 스테이지핸드로

[00:35] 브라우저를 제어할 수 있게 합니다.

[00:37] AI에게 인터넷 전체를 보고

[00:39] 상호작용할 수 있는 능력을 주고 싶었나요?

[00:41] 이 프로젝트가 바로 그것을 실현합니다.

[00:43] 이 도구를 특별하게 만드는 것은

[00:45] 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 기반입니다.

[00:48] 이는 대규모 언어 모델(LLM)을

[00:50] 웹 브라우저와 같은 외부 리소스와 원활하게 연결하도록 설계된 개방형 표준입니다.

[00:53] 복잡한 API는 잊으세요.

[00:55] MCP는 AI가 웹 콘텐츠를 이해하고 행동할 수 있는

[00:58] 표준화되고 직관적인 방법을 제공합니다.

[01:00] 이 서버는 클라우드 브라우저 자동화를 위한

[01:02] 브라우저베이스의 능력을

[01:04] Puppeteer와 Stage Hand와 함께 활용하여

[01:06] LLM이 탐색하고, 클릭하고,

[01:08] 심지어 모든 웹 페이지에서 양식을 작성할 수 있는

[01:11] 강력한 환경을 만듭니다.

[01:13] AI가 구조화된 데이터를 쉽게 추출하고,

[01:15] 정확한 스크린샷을 찍거나

[01:18] 보안 클라우드 브라우저 내에서

[01:20] 맞춤형 JavaScript를 실행하는 것을 상상해보세요.

[01:22] 더욱이 Stage Hand의 포함으로

[01:25] 원자적 명령어를 통한 독특한 접근 방식을 제공하여

[01:26] '로그인 버튼 클릭' 또는 '빨간 신발 찾기'와 같은

[01:29] 매우 구체적인 동작이 가능합니다.

[01:31] GPT-4와 Claude 3.7 Sonnet과 같은

[01:33] 다양한 모델을 지원하며

[01:36] 주석이 달린 스크린샷을 통한

[01:38] 비전 지원까지 제공하여

[01:40] 이 프로젝트를 진정한

[01:42] 최첨단 솔루션으로 만듭니다.

[01:44] 이는 단순한 브라우징이 아닙니다.

[01:46] AI에게 디지털 세계와의

[01:48] 새로운 차원의 이해와 상호작용을 제공하는 것입니다.

[01:50] 두 번째 프로젝트,

[01:52] MCP 서버 Playwright입니다.

[01:55] 브라우저 자동화로 LLM에 힘을 실어주는

[01:58] 게임체인저를 소개합니다.

[02:00] MCP 서버 Playwright는

[02:02] Playwright를 사용하여

[02:04] 브라우저 자동화 기능을 제공하는

[02:06] 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

[02:08] 이 도구를 특별하게 만드는 것은

[02:10] 대규모 언어 모델(LLM)이 완전한 기능의 브라우저 환경에서

[02:14] 실시간 웹 페이지와 직접

[02:16] 상호작용할 수 있다는 점입니다.

[02:17] 정적 콘텐츠 분석은 잊으세요.

[02:19] MCP 서버 Playwright를 사용하면

[02:22] AI가 지정한 모든 URL로 이동할 수 있어

[02:25] 동적 정보의 세계를 열어줍니다.

[02:27] LLM이 버튼과 링크를 클릭하고

[02:29] 마치 실제 사용자처럼 웹 앱과

[02:32] 원활하게 상호작용할 수 있습니다.

[02:34] 복잡한 데이터 입력 작업을

[02:36] 자동화하는 양식 작성도 가능합니다.

[02:38] 하지만 이게 전부가 아닙니다.

[02:41] 이 놀라운 도구는 LLM이 브라우저에서

[02:43] JavaScript를 직접 실행하여

[02:45] 고급 기능에 접근하고

[02:47] 동적으로 생성된 콘텐츠를

[02:49] 활용할 수 있게 합니다.

[02:52] 스크린샷 캡처가 아주 쉽게 가능하며,

[02:53] 전체 페이지나 특정 요소의 스크린샷을

[02:56] 캡처할 수 있어 웹 인터페이스에 대한

[02:58] 풍부한 이해가 가능합니다. 개발자들에게는

[03:00] 브라우저 콘솔 로그를 모니터링하는

[03:02] 기능이 제공되어 웹사이트 동작에 대한

[03:05] 귀중한 통찰을 제공합니다. 이러한 전례 없는

[03:07] 수준의 브라우저 자동화가 LLM을 통해

[03:09] 모델 컨텍스트 프로토콜로 직접 접근 가능하여,

[03:11] MCP 서버 Playwright를

[03:14] AI 기반 웹 상호작용의 미래를 위한

[03:16] 강력하고 독특한 도구로 만듭니다.

[03:18] 프로젝트 3번: Browser-use-MCP-server는

[03:20] AI 파워를 활용하여 코드 에디터에서 직접

[03:22] 웹을 탐색할 수 있게 해줍니다.

[03:25] Cursor나 다른 개발 환경에서

[03:27] AI 에이전트를 통해 웹 브라우저를

[03:29] 제어하고 싶었던 적이 있나요?

[03:31] 바로 이것이 Browser-use-MCP-server가

[03:33] 제공하는 것으로, 개발자 생태계에서

[03:35] 독특한 도구로 자리매김합니다.

[03:37] 이 혁신적인 프로젝트는 MCP 서버로 작동하며

[03:39] AI 에이전트가 웹 브라우저를

[03:42] 특별한 browser-use 메커니즘을 통해

[03:44] 직접 제어할 수 있게 해주는 브릿지 역할을 합니다.

[03:46] 특히 주목할 만한 점은

[03:48] 이중 전송 기능으로,

[03:49] SSE(Server-Sent Events)와

[03:52] stdio(표준 입출력) 프로토콜을 모두 지원하여

[03:56] AI 에이전트가 브라우저와 통신하고

[03:58] 제어하는 방식에 유연성을 제공합니다.

[04:00] VNC 스트리밍 기능 덕분에

[04:02] AI의 실시간 동작을 직접 볼 수 있어

[04:05] 자동화 프로세스에 대한

[04:07] 전례 없는 가시성을 제공합니다.

[04:09] 더불어 브라우저 작업을

[04:11] 비동기 태스크로 처리하여

[04:12] 효율적이고 논블로킹 실행을 보장합니다.

[04:15] 여러 서버를 관리하는 사용자를 위해

[04:17] 이 프로젝트는 agent-browser를 통한

[04:19] 개발 워크플로우 단순화 방법도 제시합니다.

[04:21] AI 에이전트를 통해

[04:23] 브라우저 제어를 개발 워크플로우에

[04:25] 깊이 통합할 수 있는 이 기능은

[04:27] 다양한 통신 및 모니터링 기능과 함께

[04:29] Browser-use-MCP-server를

[04:31] 개발자와 AI 애호가들을 위한

[04:33] 강력하고 혁신적인 도구로 만듭니다.

[04:36] 프로젝트 4번:

[04:38] Playwright MCP 서버 -

[04:40] 선호하는 IDE에서 AI로 브라우저와

[04:42] API를 자동화하세요.

[04:45] AI로 웹 애플리케이션을 개발하거나

[04:47] 테스트할 때 코드 에디터와 브라우저를

[04:49] 번갈아 전환하는 것이 지겹나요?

[04:50] Playwright MCP 서버가

[04:52] 혁신적인 해결책을 제시합니다.

[04:55] 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로 기능하여

[04:58] 대규모 언어 모델(LLM)이 웹 브라우저와

[05:00] 직접 상호작용할 수 있게 해줍니다.

[05:02] 이는 단순한 자동화를 넘어서

[05:04] Cloud Desktop, CLI, Cursor IDE와 같은

[05:06] 환경에서 AI 에이전트가

[05:09] 실시간 스크린샷 촬영,

[05:11] 현재 웹 컨텍스트 기반의

[05:13] 테스트 코드 동적 생성,

[05:15] 웹 페이지에서 직접

[05:17] 유용한 데이터를 효율적으로 스크래핑하고

[05:19] 실시간 브라우저 환경에서

[05:22] 커스텀 JavaScript를 실행하는 등

[05:24] 정교한 작업을 수행할 수 있습니다.

[05:26] 이 서버는 강력한 브라우저 자동화 라이브러리인

[05:28] Playwright의 기능을 활용하여

[05:31] MCP를 통해 AI 에이전트에게 그 기능을

[05:33] 제공합니다. 특히 주목할 만한 점은

[05:36] 개발 워크플로우에 완벽하게 통합된다는 것입니다.

[05:38] 개발 워크플로우에 통합되어

[05:39] LLM의 지능을 활용하여

[05:41] 익숙한 코딩 환경을 벗어나지 않고도

[05:43] 브라우저 기반 작업을 수행할 수 있습니다

[05:45] 설치는 매우 간단하며

[05:47] npm, mcpget, smithery 등 다양한 방법을 지원하고

[05:50] VS Code와 Cloud Desktop을 위한

[05:52] 전용 설치 가이드도 제공됩니다

[05:55] 웹 페이지를 시각적으로 이해하고

[05:57] AI 어시스턴트가 컨텐츠를 기반으로

[05:59] 테스트를 작성하거나 특정 정보를

[06:02] 추출할 수 있는 가능성을 상상해보세요

[06:04] 모든 것이 코드 에디터 내에서

[06:06] 조율됩니다 이러한 수준의

[06:08] AI 기반 브라우저 상호작용은

[06:10] Playwright MCP 서버를 현대 웹 개발과

[06:13] 자동화에 있어 독보적이고 강력한 도구로 만듭니다

[06:15] 프로젝트 넘버 5:

[06:17] Browser Control MCP - AI에 직접적인 브라우저 접근 권한 부여

[06:20] AI 어시스턴트가 직접

[06:22] 웹과 상호작용하면서

[06:24] 사람처럼 작업을 수행하되

[06:26] LLM의 속도와 지능을 가진다면 어떨까요?

[06:28] 이것이 바로 Browser Control MCP의 특별한 점입니다

[06:30] 이 혁신적인 프로젝트는 MCP 서버와

[06:33] 브라우저 확장 프로그램으로 구성되어

[06:35] Cloud Desktop과 같은

[06:37] 대규모 언어 모델에게

[06:40] 로컬 Firefox 브라우저에 대한

[06:42] 전례 없는 제어 권한을 부여합니다

[06:44] 다른 자동화 도구와 달리

[06:46] 이 설정은 AI가 탭을 열고 닫는 것뿐만 아니라

[06:49] 더 깊은 수준의 통합을 가능하게 하여

[06:51] 탭을 재정렬하거나

[06:53] 비활성 탭을 관리할 수 있습니다

[06:55] AI에게 특정 주제에 대한

[06:57] 오래된 기사를 브라우저 기록에서 찾거나

[06:59] 지난주에 방문했던

[07:01] 모든 연구 논문을 열어달라고

[07:03] 요청하는 것을 상상해보세요

[07:05] 더 나아가 AI는 웹 페이지의

[07:07] 텍스트 내용과 링크를 읽고

[07:10] 탭 내에서 특정 정보를

[07:12] 찾아 강조할 수 있습니다 진정한 특별함은

[07:14] 각각의 열린 브라우저 탭을

[07:16] 직접적인 MCP 리소스로 노출시키는 것입니다

[07:18] 이는 AI가 표시된 콘텐츠를

[07:20] 맥락적으로 이해하고 행동할 수 있다는 의미로

[07:22] 웹 리서치와 데이터 추출부터

[07:24] 복잡한 브라우징 워크플로우까지

[07:27] 모든 것을 수행할 수 있는

[07:29] 강력한 도구가 됩니다

[07:31] 선택한 LLM의 지능으로 모든 것이 조율되죠

[07:33] AI와 브라우저 기능 사이의

[07:35] 이러한 직접적인 지능형 연결이

[07:37] Browser Control MCP를

[07:40] 개발자와 AI 애호가들에게

[07:41] 진정으로 독특하고 가치 있는 자산으로 만듭니다

[07:44] 프로젝트 넘버 6:

[07:46] YouTube Transcript Server - AI 워크플로우에서

[07:48] 직접 YouTube 동영상 자막을 활용하세요

[07:51] YouTube 트랜스크립트 서버의 특별한 점은

[07:53] 전용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로서

[07:55] YouTube 자막 검색 기능을

[07:58] AI 워크플로우에

[08:00] 원활하게 통합한다는 것입니다

[08:02] 일반적인 웹 스크래핑 도구와 달리

[08:04] 이 서버는 AI 에이전트들에게

[08:07] 직접적이고 구조화된 방식으로

[08:09] 특히 Cloud Desktop과 같은 환경에서

[08:11] 비디오 자막과 자막에 접근할 수 있게 해줍니다

[08:13] AI에게 YouTube 튜토리얼의

[08:16] 핵심 포인트를 요약하거나

[08:18] 대화 내용을 분석하도록 요청할 수 있습니다

[08:20] AI 작업 공간을 벗어나지 않고도 비디오의

[08:22] 내용을 분석할 수 있습니다. 이는 서버의

[08:25] 간단한 인터페이스를 통해 가능해졌는데,

[08:27] YouTube 비디오 URL이나 비디오 ID만으로도

[08:29] 자막을 추출할 수 있습니다.

[08:31] 게다가 영어에만 국한되지 않고

[08:34] 서버는 특정 언어의 자막

[08:35] 추출을 지원하여 원하는 언어 코드를

[08:38] 지정할 수 있습니다.

[08:39] 응답에 상세한 메타데이터가 포함되어

[08:42] AI가 더 많은 맥락을 파악하는 데

[08:43] 도움이 됩니다.

[08:46] Smithery와 같은 도구를 통한

[08:48] 간편한 설치가 가능하며, 특히 클라우드 데스크톱과

[08:49] 일반 MCP get 명령줄 도구를 통해

[08:52] 개발자 편의성과 통합에 중점을 둡니다.

[08:54] MCP 프로토콜을 통한 이러한 직접적인

[08:56] AI 중심 접근 방식으로 YouTube 자막에

[08:59] 접근하고 활용하는 것이

[09:01] 가능해졌습니다.

[09:03] 이는 개발자와 AI 애호가들이

[09:05] 자신의 프로젝트에서 비디오 콘텐츠를

[09:07] 활용하고자 할 때 특별히 가치있는

[09:10] 도구가 됩니다.

[09:11] 프로젝트 7번: 웹 검색 MCP 서버 -

[09:14] AI 워크플로우에서 직접 무료 구글 검색을

[09:16] 활용할 수 있습니다.

[09:19] 웹 검색 MCP 서버가 특별한 이유는

[09:21] API 키나 인증 없이도 구글 검색 기능을

[09:23] AI 워크플로우에 직접 통합할 수 있다는

[09:25] 점입니다.

[09:27] 이 혁신적인 프로젝트는

[09:29] 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로 작동하여

[09:31] VS Code의 Cloud Dev 확장과 Cloud Desktop과 같은

[09:35] 환경에서 AI 에이전트와의 원활한 통합을

[09:37] 가능하게 합니다.

[09:39] 더 이상 검색 결과를 수동으로 복사하여

[09:42] 붙여넣을 필요가 없습니다.

[09:44] 이 서버는 AI가 무료 구글 검색을 사용하여

[09:46] 웹을 검색하고 제목, URL,

[09:48] 설명을 포함한 정보를 즉시 사용

[09:50] 가능한 형식으로 받을 수 있는 구조화된

[09:52] 방법을 제공합니다.

[09:54] 각 검색에 대해 구성 가능한 제한을 통해

[09:57] 반환되는 결과 수를 제어할 수 있습니다.

[09:58] 쿼리와 선택적 결과 제한을 받아들이는

[10:00] 간단한 검색 도구를 제공함으로써

[10:02] AI를 위한 정보 수집 프로세스를

[10:04] 간소화합니다.

[10:06] 구글의 잠재적 속도 제한과

[10:08] HTML 구조에 대한 의존성과 같은

[10:09] 웹 스크래핑의 제한사항을 인지하는 것이

[10:12] 중요하지만,

[10:14] 무료 웹 검색의 편리함과

[10:16] AI 기반 개발 환경에 직접 통합되는

[10:18] 특성이 웹 검색 MCP 서버를

[10:20] 독특하고 가치 있는 도구로

[10:22] 만듭니다.

[10:24] 프로젝트 8번: MCP 브라우저 키트 -

[10:26] MCP 서버로 브라우저를 프로그래밍 방식으로

[10:29] 제어할 수 있습니다.

[10:30] MCP 브라우저 키트가 특별한 점은

[10:32] 브라우저 상호작용에 대한 혁신적인

[10:35] 접근 방식입니다.

[10:36] 전용 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)

[10:38] 서버로 작동하여,

[10:41] 일반적인 브라우저 자동화 도구와 달리

[10:43] 이 프로젝트는 MCP 클라이언트와

[10:46] 웹 브라우저 사이에 직접적인

[10:48] 통신 라인을 제공하며,

[10:49] 특별히 설계된 브라우저 확장을 통해

[10:51] 이루어집니다.

[10:53] 이러한 독특한 아키텍처는 더욱

[10:55] 통합되고 잠재적으로 상황 인식이 가능한

[10:57] 브라우징 활동 제어를 가능하게 합니다.

[10:59] 현재 Brave와 Firefox 브라우저에서

[11:01] 매니페스트 v2 확장을 지원하는 MCP 브라우저

[11:04] 키트는 직접적인 메시징을 통해 작업을

[11:06] 수행합니다. MCP 클라이언트에서

[11:08] 명령을 보내는 것을 상상해보세요

[11:11] 예를 들어, MCP 브라우저 키트를 사용하여

[11:13] GitHub 저장소를 브라우저에서 열고

[11:15] 브라우저가 이를 실행하도록 하는 것입니다

[11:17] 이 직접적인 서버-클라이언트 확장 통신 모델은

[11:20] MCP 프로토콜을 활용하여

[11:22] 웹 브라우저를 프로그래밍 방식으로

[11:24] 제어하고 상호작용하는 독특한 방법을 제공하며

[11:26] 고급 자동화와 다른 MCP 기반 도구들과의

[11:28] 통합 가능성을 열어줍니다

[11:30] 이를 활용하기 위해서는 MCP 클라이언트

[11:32] 설정에 MCP 브라우저 키트를 추가하고

[11:35] 지원되는 브라우저에 제공된

[11:37] 확장 프로그램을 로드해야 합니다

[11:39] 이 직접적인 제어 메커니즘은

[11:41] MCP 서버와 브라우저 확장을 통해 이루어지며

[11:43] 이것이 MCP 브라우저 키트를

[11:46] 브라우저 자동화 분야에서

[11:48] 혁신적인 도구로 만드는

[11:50] 핵심 요소입니다

[11:52] 프로젝트 9번: Playwright MCP 서버 -

[11:54] 선호하는 IDE에서 AI를 통한 브라우저와 API 자동화

[11:57] Playwright MCP 서버가 특별한 점은

[12:00] 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로서

[12:02] Playwright의 접근성 트리를 독특하게 활용하여

[12:05] 대규모 언어 모델(LLM)을 위한

[12:07] 브라우저 자동화 기능을 제공한다는 것입니다

[12:09] 픽셀 기반 입력이나 스크린샷에 의존하는

[12:11] 전통적인 자동화 방식과 달리

[12:14] 이 서버는 구조화된 접근성 스냅샷을

[12:16] 사용하여 매우 빠르고 가벼운

[12:18] 작동을 가능하게 합니다

[12:20] 이 접근 방식은 순수하게 구조화된

[12:22] 데이터로 작동하기 때문에

[12:24] LLM 친화적이며

[12:26] 복잡한 비전 모델이 필요 없습니다

[12:29] 이는 더욱 결정론적인 도구 적용을

[12:31] 가능하게 하여

[12:32] 스크린샷 기반 상호작용에서 발생할 수 있는

[12:35] 모호성을 피할 수 있습니다

[12:36] AI 에이전트가 웹 페이지의

[12:39] 의미론적 구조를 이해하고

[12:41] 상호작용할 수 있게 되어

[12:43] 효율적인 웹 탐색이 가능해지고

[12:45] 원활한 양식 작성과

[12:47] 구조화된 콘텐츠에서 정확한

[12:50] 데이터 추출이 가능해집니다

[12:52] 이 모든 것이 LLM의 지능으로 구동됩니다

[12:54] 시각적 해석을 건너뛰어

[12:56] Playwright MCP 서버는 AI가

[12:59] 웹과 상호작용하는 더 강력하고

[13:01] 신뢰할 수 있는 방법을 제공하여

[13:03] 브라우저 자동화 워크플로우에

[13:05] AI를 깊이 통합하고자 하는

[13:06] 개발자들을 위한 독특하게 강력한 도구가 됩니다

[13:09] 프로젝트 10번: MCP IPFS 서버 -

[13:12] Stracha.net 네트워크에서 분산 저장소로

[13:14] AI를 강화합니다

[13:16] MCP IPFS 서버가 특별한 점은

[13:19] 모델 컨텍스트 프로토콜 서버로서

[13:22] 대규모 언어 모델(LLM)과

[13:24] Stracha.net 네트워크의 분산 저장소

[13:27] 플랫폼 사이의 간극을 메우도록

[13:29] 특별히 설계되었다는 점입니다

[13:32] 일반적인 IPFS 상호작용 방식과 달리

[13:34] 이 서버는 W3 명령줄 인터페이스를 독특하게 래핑하여

[13:37] web3 storage/W3 CLI를 통해 AI 에이전트와

[13:41] 다른 MCP 클라이언트에게 구조화된

[13:43] 방식으로 분산 저장소를

[13:45] 관리할 수 있게 합니다

[13:47] AI 어시스턴트가 직접

[13:49] IPFS에 데이터를 업로드하고

[13:52] 다운로드할 수 있으며

[13:53] 네트워크를 통해 저장 공간을 관리하고

[13:56] 위임과 증명도 처리할 수 있습니다

[13:58] 이는 단순한 MCP 명령어로 가능합니다

[14:00] 이는 단순히 파일에 접근하는 것을 넘어

[14:03] AI가 분산 저장소 생태계와

[14:05] 자연스럽게 상호작용할 수 있게 합니다

[14:07] 인증, 공간 관리,

[14:09] 그리고 청구 정보까지도

[14:11] W3 도구 세트를 통해 활용할 수 있습니다

[14:13] 이 서버는 중개자 역할을 하여

[14:16] MCP 요청을 W3 CLI 명령으로 변환하고

[14:18] AI가 이해할 수 있는 형식으로

[14:21] 출력을 반환합니다

[14:24] MCP 프로토콜을 통한

[14:26] Stracha.network의 기능들과의

[14:28] 직접적이고 포괄적인 통합은

[14:31] 이 서버를 개발자들에게

[14:33] 매우 강력한 도구로 만듭니다

[14:34] 분산 저장소 기능을

[14:36] AI 기반 애플리케이션에 통합하고자 하는

[14:39] 개발자들은 MCP 클라이언트를

[14:41] 간단한 설정으로 이 서버에

[14:43] 연결할 수 있으며, npx로 로컬 사용이나

[14:45] Docker를 통한 컨테이너화된 배포가 가능합니다

[14:47] 브라우저 자동화를 위한 MCP 서버에 대한

[14:49] 설명을 마무리하겠습니다. 이는 AI 에이전트를

[14:52] 더 스마트하고 강력하게 만드는

[14:54] 가장 흥미로운 방법 중 하나입니다

[14:56] 도움이 되었다면 좋아요, 댓글을 남기고

[14:59] AI Agent Studio를 구독하여 최신 도구와

[15:01] 오픈소스 AI 프로젝트에 대한

[15:03] 주간 비디오를 시청하세요

[15:05] AI와 함께 브라우저 자동화를 사용하고 계시다면

[15:07] 아래 댓글로 의견을 들려주세요

[15:09] 시청해주셔서 감사합니다

[15:11] 다음 영상에서 만나요