Playwright MCP 서버와 DeepSeek R1을 활용한 테스트 자동화

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

QA 엔지니어, DevOps 전문가, AI 테스트 자동화 개발자

난이도: 중간(Playwright 및 AI 모델 사용 경험 필요)

핵심 요약

• Playwright MCP 서버와 DeepSeek R1을 결합해 자동화 테스트 코드 생성 가능
• 생성된 테스트 코드는 CRUD 연동 테스트 구조로 구성 (예: test.describe('Article CRUD Operations', () => { ... }))
• 제한점: 확장성 부족, 추상화 레이어 미비, 대규모 테스트 스위트에 비효율적

섹션별 세부 요약

1. DeepSeek R1 모델 활용 설정

• Create a test case utilizing provided constants for navigating to the web app, login, create/edit/delete an article 프롬프트 실행
• 사용자 인증 및 아티클 CRUD 연동 테스트 시나리오 생성
• page.getByRole('button', { name: 'Publish Article' })와 같은 Playwright API 활용

2. 생성된 테스트 코드 구조

• test.describe 블록 내 beforeEach 헬퍼 함수로 로그인 동작 공유
• CRUD 테스트 흐름:

- Create: fill(TEST_ARTICLE.title) → click('Publish Article')

- Edit: fill(TEST_ARTICLE.updatedTitle) → click('Publish Article')

- Delete: click('Delete Article') → not.toBeVisible() 검증

• 테스트 대상 요소: getByRole('heading'), getByText() 등 Playwright의 selector API

3. 제한점 및 개선 방향

• 직접적인 DOM 조작으로 인한 추상화 레이어 부족
• 동일한 로직 반복 (예: Publish Article 버튼 클릭)
• 확장성 한계: 대규모 테스트 스위트에 비효율적

결론

• Playwright MCP + LLM 활용 시 테스트 POC 구축에 유리하지만, 추상화 레이어 추가와 테스트 템플릿화를 통해 확장성 개선 필요
• 다음 단계로 Claude 4 Opus/Sonnet 모델과의 비교 실험 예정
• 테스트 코드 생성 시 Publish Article 대신 Update Article 버튼 이름을 명시하는 등 LLM의 정확한 프롬프트 작성이 핵심