Playwright MCP 서버와 LLM을 활용한 웹 애플리케이션 테스트 자동화 가이드
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이 콘텐츠는 웹 애플리케이션의 크로스 브라우저 호환성 및 성능 보장을 위한 자동화 테스트 전략을 모색하는 웹 개발자, QA 엔지니어에게 특히 유용합니다. Playwright 및 LLM 기술에 대한 이해를 바탕으로 최신 웹 개발 워크플로우를 개선하고자 하는 미들 레벨 이상의 개발자에게 권장됩니다.
🔖 주요 키워드

핵심 기술
Playwright MCP (Model Context Protocol) 서버를 활용하여 LLM이 웹 페이지와 상호작용하고, 스크린샷 없이 접근성 스냅샷 기반으로 테스트 케이스를 자동 생성하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 웹 애플리케이션의 신뢰성과 성능을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다.
기술적 세부사항
- Playwright MCP 서버: LLM이 웹 페이지 콘텐츠에 구조화된 방식으로 접근할 수 있도록 하는 프로토콜 서버입니다.
- 접근성 스냅샷: 시각적 정보 대신 웹 페이지의 접근성 트리에 기반한 정보를 활용하여 LLM이 페이지를 이해하고 상호작용하게 합니다.
- Windsurf IDE 통합:
.windserf/rules
폴더에playwright-mcp-server-test-generator.md
파일을 생성하여 LLM의 테스트 생성 규칙을 설정합니다. - LLM 기반 테스트 생성: GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet 등 다양한 LLM 모델을 사용하여 시나리오에 맞는 Playwright TypeScript 테스트 코드를 생성합니다.
- 테스트 코드 작성 가이드라인:
@playwright/test
사용- 모든 로케이터는 클래스로 관리
getByRole
,getByLabel
등 권장 로케이터 사용- 웹 우선 어설션(
toBeVisible
,toHaveText
) 선호 devices
와 같은 내장 설정 활용- 하드코딩된 타임아웃 지양
- Playwright 로케이터 재사용
- playwright.dev 모범 사례 준수
- 주석 없는 코드 생성
- 테스트 데이터:
yourTestName.spec.ts
파일에 URL, 로그인 정보, 콘텐츠 등을 설정하여 테스트를 위한 기반 데이터를 마련합니다.
개발 임팩트
- LLM의 추론 능력을 활용하여 웹 애플리케이션 테스트 작성 과정을 자동화하고 효율성을 높입니다.
- 스크린샷 대신 접근성 정보를 사용하여 크로스 브라우저 호환성 테스트의 안정성을 확보할 수 있습니다.
- 새로운 LLM 모델의 테스트 생성 결과를 비교 분석하여 최적의 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.
커뮤니티 반응
본문에서 특정 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없으나, Playwright 및 LLM 통합은 개발자 커뮤니티에서 활발히 논의될 수 있는 최신 기술 트렌드입니다.
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