Playwright MCP 서버와 LLM을 활용한 자동화 테스트 생성: SWE-1 모델 적용 사례

핵심 기술

Playwright MCP 서버와 대규모 언어 모델(LLM)인 SWE-1을 연동하여, 실제 웹 애플리케이션의 기능(로그인, 글 작성/수정/삭제)을 자동으로 테스트하는 코드를 생성하는 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• Playwright MCP 서버: 웹 애플리케이션 자동화 및 테스트를 위한 Playwright의 기능을 활용합니다.
• LLM (SWE-1): 사용자의 요구사항(프롬프트)을 기반으로 Playwright 테스트 코드를 생성하는 데 사용됩니다. GPT-4 및 Claude 3 Sonnet과의 비교 및 통합을 시사합니다.
• ConduitApp 클래스: 웹 애플리케이션의 주요 기능(로그인, 기사 생성/수정/삭제)을 캡슐화하는 TypeScript 클래스로 정의됩니다.
  • Locators: 각 UI 요소에 대한 Playwright 로케이터를 정의하여 안정적인 요소 식별을 지원합니다.
  • Actions: goto(), login(), createArticle(), updateArticle(), deleteArticle() 등의 메서드를 통해 웹 애플리케이션과의 상호작용을 추상화합니다.
• 테스트 케이스 생성 프롬프트 예시: 웹 앱 탐색, 로그인, 글 작성/수정/삭제, 각 단계별 결과 검증을 포함하는 테스트 케이스 생성을 LLM에 요청합니다.
• 코드 개선점: 생성된 테스트 코드의 불필요한 부분 제거(개별 테스트 제거, 로그인 중복 방지), 특정 어설션 제거, .first() 추가 등 개선 사항을 설명합니다.
• 캡슐화의 이점: 외부에서의 직접적인 로케이터 접근 방지, 테스트 코드의 API 단순화, 로케이터 오용 방지 등을 강조합니다.
• 캡슐화의 단점: 테스트 유연성 저하(커스텀 어설션 어려움), 가시성 감소(요소 발견 어려움)를 언급합니다.

개발 임팩트

• LLM을 활용하여 테스트 코드 작성 시간을 단축하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
• 개발자가 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있도록 반복적인 테스트 코드 작성을 자동화합니다.
• 미래에는 더욱 발전된 LLM 모델(예: xAI-Grok-3)과의 통합을 통해 테스트 자동화의 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

커뮤니티 반응

• 원문에는 특정 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없으나, Skip to content, Navigation menu, Log in, Create account 등의 UI 요소들은 일반적인 웹 개발 커뮤니티에서 익숙한 구성입니다. 또한, Share to X, Share to LinkedIn 등은 콘텐츠 확산을 위한 커뮤니티 공유 메커니즘을 보여줍니다.