Playwright MCP 서버와 xAI-Grok-3를 활용한 LLM 기반 테스트 자동화 탐구

Playwright MCP 서버와 xAI-Grok-3를 활용한 LLM 기반 테스트 자동화

이 글은 Playwright MCP 서버를 사용하여 LLM(xAI-Grok-3)으로부터 테스트 케이스를 생성하는 과정을 탐구합니다. 특히 Page Object Model(POM) 패턴을 적용하여 코드의 재사용성과 유지보수성을 높이는 practical한 접근 방식을 제시합니다.

• 핵심 기술: Playwright MCP 서버와 대규모 언어 모델(xAI-Grok-3)을 결합하여 웹 애플리케이션의 기능을 자동 테스트하는 코드를 생성합니다.
• 기술적 세부사항:
  • Playwright MCP 서버를 통해 LLM에게 사용자 인터페이스(UI) 상호작용을 위한 프롬프트를 전달합니다.
  • ConduitApp 클래스는 Playwright Page 객체를 캡슐화하여 navigateToHome, login, createArticle, editArticle, deleteArticle과 같은 추상화된 액션을 제공합니다.
  • xAI-Grok-3를 사용하여 특정 애플리케이션 흐름(로그인, 게시글 생성/수정/삭제)에 대한 테스트 코드를 생성합니다.
  • 생성된 테스트 코드의 몇 가지 문제점을 수정하는 과정(잘못된 Assertion 제거, .first() 추가 등)을 통해 실제 적용 시 발생할 수 있는 디버깅 및 개선점을 보여줍니다.
  • POM 패턴의 장점(캡슐화, API 명확성, 유지보수성)과 단점(유연성 감소, 장황함)을 분석합니다.
• 개발 임팩트:
  • LLM을 활용하여 테스트 케이스 생성 시간을 단축하고 개발 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
  • POM 패턴 적용을 통해 테스트 코드의 품질과 관리 용이성을 높여 TCO(총소유비용)를 절감할 수 있습니다.
• 커뮤니티 반응: 본문에서는 특정 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없으나, 'next article' 예고를 통해 향후 다른 LLM(DeepSeek R1)과의 비교 분석을 예고하며 활발한 논의를 기대하고 있습니다.
• 톤앤매너: 전문적이고 분석적이며, 실제 개발 및 QA 업무에 적용할 수 있는 구체적인 방법론을 제시하는 기술 중심의 톤을 유지합니다.