【개발 효율화】테스트 시간 80% 절감! Amazon 신규 AI 도구 Kiro×Playwright MCP의 활용법

배고픈코알라·2025년 7월 23일

E2E 테스트 KIRO Playwright MCP amazon 테스트 자동화

서론

안녕하세요, 민수입니다. 테스트 자동화라고 하면 복잡한 코드와 오랜 학습이 필요하다는 이미지가 있지 않나요? 저도 그렇게 생각했습니다.

하지만, 테스트 자동화 세계에 혁명이 일어나고 있습니다. Amazon사가 개발한 'Kiro'라는 AI IDE와 그 확장 기능인 'Playwright MCP'의 조합이 테스트 자동화의 상식을 뒤엎는 새로운 가능성을 열고 있습니다.

오늘은 이 혁신적인 도구의 조합이 어떻게 테스트 자동화를 극적으로 간단하게 만드는지, 실용적인 예를 통해 설명하겠습니다. 프로그래밍 초보자부터 베테랑까지, 모든 개발자에게 유용한 내용이 될 것입니다.

Kiro란?

"또 새로운 AI 도구? ChatGPT로 코드 생성하면 충분하지 않나?"

처음에는 저도 그렇게 생각했습니다. 하지만, Kiro는 단순한 코드 생성 AI가 아닙니다. Amazon이 개발한 Agentic IDE(에이전트형 통합개발환경)입니다.

Kiro의 가장 큰 특징은 'Vibe Coding'(분위기로 코딩)에서 한 걸음 더 나아가 실제 환경에서 사용할 수 있는 시스템 개발까지 지원한다는 것입니다. '아이디어에서 실제 릴리스까지' 한 번에 지원하는 개발 파트너입니다.

kiro-IDE

Kiro의 핵심 기능

Specs(명세서): 간단한 지시에서 상세한 명세서를 자동 생성. "사용자 등록 기능 만들어줘"라고 말하는 것만으로도 필요한 API, UI, 데이터베이스 설계까지 제안해 줍니다.
Hooks(훅): 파일 저장 등의 이벤트를 트리거로 자동으로 테스트 코드 생성이나 문서 업데이트 등의 작업을 실행합니다.
Agentic Chat(에이전트 채팅): 프로젝트의 맥락을 이해한 상태에서 대화가 가능합니다. "이 API의 테스트 작성해줘"라고 말하는 것만으로도 프로젝트에 최적화된 테스트를 제안해 줍니다.
MCP Servers(MCP 서버): Model Context Protocol을 통해 외부 도구와 연계. 이번에 소개하는 Playwright MCP도 이 구조로 작동하고 있습니다.

"흠, 대단해 보이지만, 결국 어렵지 않을까?"라고 생각하시죠? 저도 처음에는 그렇게 생각했습니다. 하지만, 실제로 사용해보면 그 사용 편의성에 놀라게 될 것입니다.

테스트 자동화의 고민에서 해방되는 Playwright MCP

앱 개발을 하다 보면, "사용자가 실제로 사용할 때 제대로 작동할까?"라는 불안이 따라다니죠. 엔드투엔드 테스트(E2E 테스트)는 UI에서 API까지 전체 흐름을 테스트할 수 있는 훌륭한 방법이지만, 솔직히 말해서 기존 방식은 정말 힘들었습니다.
Playwright-MCP

복잡한 코드를 작성하거나 테스트 시나리오를 고민하거나... 특히 저와 같은 신입 프로그래머에게는 높은 벽이었습니다. 하지만, Playwright MCP의 등장으로 이 상황이 극적으로 바뀌었습니다!

Playwright MCP의 가장 큰 매력은 자연스러운 한국어 명령으로 브라우저 조작이나 API 테스트가 가능하다는 것입니다. 더 이상 복잡한 코드를 작성할 필요가 없습니다. 기술에 익숙하지 않은 팀원들도 쉽게 테스트를 만들 수 있게 되었습니다. 이것은 혁명적인 변화라고 생각하지 않으세요?

Playwright MCP란? 초보자도 이해하기 쉽게 설명

Playwright MCP는 Microsoft가 개발한 강력한 브라우저 자동화 도구인 'Playwright'와 Amazon의 'Kiro'가 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 결합한 것입니다.

간단히 말하면, 일반적인 언어로 테스트를 작성하면 그것이 자동으로 브라우저를 조작하는 코드로 변환되는 마법 같은 도구입니다!

예를 들어, "Google에 접속해서 검색창에 'Playwright MCP'라고 입력하고 검색 버튼을 클릭한다"와 같은 지시를 한국어로 작성하는 것만으로도 실제로 브라우저가 그대로 작동합니다. 놀랍지 않나요?

환경 구축: 처음이라도 쉽게 설정

Playwright MCP를 시작하기 위한 환경 구축은 의외로 간단합니다. 저도 처음에는 불안했지만, 다음 절차로 문제없이 설정할 수 있었습니다:

Node.js 설치: 아직 Node.js를 사용해 본 적이 없다면, 공식 사이트에서 다운로드하여 설치하세요.
Playwright MCP 서버 설치: 터미널을 열고 다음 명령어를 실행합니다.
```
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
```
Kiro 데스크톱 클라이언트 설정: Kiro 데스크톱 앱을 사용하는 경우, .kiro/settings/mcp.json 파일에 다음 설정을 추가합니다.
```
```json
{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
    }
  }
}
```
```

자세한 설정 방법은 Kiro의 공식 문서를 참조하세요.

Kiro 데스크톱 클라이언트 실행: 설정이 완료되면 Kiro를 실행하고, Playwright MCP 서버가 인식되는지 확인합니다.

이제 준비 완료! 생각보다 쉽죠? 저도 처음에는 "어려울 것 같은데..."라고 생각했지만, 실제로 해보니 의외로 쉽게 할 수 있었습니다.

Kiro 웨이팅 리스트를 건너뛰는 방법 (바로 다운로드 가능)
1.Windows:https://prod.download.desktop.kiro.dev/releases/202507162021-Kiro-win32-x64.exe
2.Mac(intel):https://prod.download.desktop.kiro.dev/releases/202507162010-Kiro-dmg-darwin-x64.dmg
3.Mac(arm):https://prod.download.desktop.kiro.dev/releases/202507161958-Kiro-dmg-darwin-arm64.dmg
4.Linux:https://www.techspot.com/downloads/7778-amazon-kiro.html

UI 테스트를 만들어 보자! 실용적인 예로 설명

Playwright MCP의 진가는 실제로 사용해 보면 알 수 있습니다. 먼저 간단한 UI 테스트부터 시작해 봅시다.

예를 들어, 웹사이트에 접속해서 제목을 확인하는 테스트는 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

https://github.com/로 이동하고, 제목에 "github"가 포함되어 있는지 확인한다

이것만으로도 Playwright MCP는 브라우저를 실행하고, 지정된 URL에 접속하여 제목을 확인합니다. 제가 처음 이것을 시도했을 때는 "어, 이게 전부?"라고 놀랐습니다.

조금 더 복잡한 예로, 로그인 폼 조작도 살펴봅시다:

사용자 이름 필드에 "abc123"을 입력한다
비밀번호 필드에 "cba321"을 입력한다
텍스트 "로그인"의 버튼을 클릭한다

이것만으로도 사용자 이름과 비밀번호를 입력하고 로그인 버튼을 클릭하는 테스트가 완성됩니다. 기존의 테스트 코드와 비교하면 압도적으로 읽기 쉽죠?

저희 팀에서는 테스트 담당이 아닌 기획 담당자도 이 간단한 작성법으로 바로 테스트를 만들 수 있게 되었습니다. 이것은 정말 획기적인 일이라고 생각합니다.

API 테스트도 간단! 백엔드 검증의 새로운 형태

UI뿐만 아니라 API 테스트도 Playwright MCP라면 놀라울 정도로 직관적입니다. 기존의 API 테스트 도구에서는 요청 구성, 응답 분석, 어설션 설정 등 많은 코드가 필요했습니다. 하지만, Playwright MCP에서는 자연어만으로 완결됩니다.

예를 들어, 인증 API를 테스트하는 경우:

https://api.myservice.com/auth에 POST 요청을 보내고, 본문에 {"username":"testuser","password":"secure123"}를 포함하며, 응답에 "token"이 포함되어 있는지 확인한다

또한, 사용자 프로필 API의 검증도 간단합니다:

https://api.myservice.com/profile에 GET 요청을 보내고, 헤더에 {"Authorization":"Bearer {{token}}"}를 포함하며, 상태가 200인지 확인하고, 응답에 "email"과 "username"이 포함되어 있는지 확인한다

💡 실무에서 사용할 수 있는 테크닉: 본격적인 프로젝트에서는 Apidog 와의 연계가 위력을 발휘합니다. 저희 개발 팀에서는 Apidog에서 작성한 API 컬렉션을 Playwright MCP에서 호출하는 워크플로우를 구축했습니다. 이를 통해 Apidog의 강력한 목업 기능과 스키마 검증을 활용하면서 Playwright MCP의 자연어 인터페이스로 E2E 테스트를 실행할 수 있습니다. 특히 여러 환경(개발, 스테이징, 프로덕션)을 아우르는 테스트에서는 Apidog의 환경 변수 관리와 Playwright MCP의 조합이 개발 효율을 2배 이상 높였습니다.

UI와 API를 결합한 본격적인 E2E 테스트

Playwright MCP의 진정한 힘은 UI와 API 테스트를 결합했을 때 발휘됩니다. 예를 들어, 이커머스 사이트의 구매 흐름을 테스트하는 경우:

https://shop.example.com으로 이동하고, "장바구니에 추가"라는 텍스트의 버튼을 클릭한다
https://api.shop.example.com/cart에 GET 요청을 보내고, 응답에 "itemId"가 포함되어 있는지 확인한다
id가 "promo"인 입력 필드에 "SAVE10"을 입력한다
"결제하기"라는 텍스트의 버튼을 클릭한다
https://api.shop.example.com/order에 POST 요청을 보내고, 본문에 { "userId": "123" }을 포함하며, 상태가 201인지 확인한다

이 시나리오에서는 UI에서의 조작(상품을 장바구니에 추가, 프로모션 코드 입력)과 API 검증(장바구니 내용 확인, 주문 전송)을 하나의 흐름으로 테스트하고 있습니다.

저희 프로젝트에서는 이러한 E2E 테스트를 도입함으로써 릴리스 전 중요한 버그를 여러 번 발견할 수 있었습니다. 특히 프론트엔드와 백엔드의 연계 부분의 버그는 이런 테스트가 없으면 찾기 어렵죠.

실제 개발 현장에서의 활용 사례

이론은 이해했지만, "실제 현장에서 어떻게 사용하나요?"라는 의문이 있을 것입니다. 저희 팀에서의 활용 사례를 소개합니다.

케이스 1: 비 엔지니어도 테스트 작성에 참여

이전에는 테스트 작성은 엔지니어의 일이었습니다. 하지만, Playwright MCP를 도입한 후에는 기획 담당자나 디자이너들도 테스트 시나리오를 작성할 수 있게 되었습니다.

예를 들어, 새 기능 릴리스 전에 기획 담당자가 "이런 조작을 하면 이렇게 될 것"이라는 시나리오를 한국어로 작성하고, 그것을 그대로 테스트로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 팀 전체의 테스트 품질이 향상되었습니다.

케이스 2: 회귀 테스트 자동화와 Apidog의 활용

새 기능을 추가할 때마다 "기존 기능이 손상되지 않았는지" 확인하는 회귀 테스트가 필요합니다. 이전에는 수동으로 확인했지만, Playwright MCP와 Apidog의 조합으로 자동화함으로써 릴리스 주기가 크게 단축되었습니다.

저희 팀에서는 Apidog을 사용하여 다음과 같은 워크플로우를 구축하고 있습니다:

API 설계와 문서화: Apidog에서 스키마 정의와 API 문서를 작성
목업 서버 구축: 백엔드 개발과 병행하여 Apidog의 목업 서버 기능으로 프론트엔드 개발 가속화
테스트 케이스 작성: Apidog에서 상세한 API 테스트 케이스를 작성하고 팀 전체에서 공유
E2E 테스트 자동화: Playwright MCP에서 Apidog의 테스트 컬렉션을 호출하여 UI와 API를 결합한 테스트 실행

이 방법의 가장 큰 장점은 백엔드가 미완성이어도 프론트엔드 개발과 테스트를 진행할 수 있다는 것입니다. 또한, Apidog의 환경 변수 기능을 사용하면 개발, 테스트, 프로덕션 환경의 전환도 쉽고, CI/CD 파이프라인과의 통합도 용이해졌습니다.

결론: Kiro, Playwright MCP, Apidog으로 실현하는 차세대 테스트 자동화

Playwright MCP는 테스트 자동화 세계에 혁명을 가져오고 있습니다. 자연어로 테스트를 작성할 수 있다는 특징은 기술자뿐만 아니라 프로젝트 전체의 커뮤니케이션을 개선하고 품질 향상에 크게 기여합니다.

저희 팀에서는 이 혁신적인 테스트 자동화 접근 방식을 채택한 이후 다음과 같은 성과를 얻을 수 있었습니다:

테스트 작성 시간이 기존의 1/3로 단축
비 엔지니어도 테스트 작성에 참여함으로써 테스트 커버리지가 50% 향상
릴리스 전 버그 발견률이 2배로 증가
릴리스 주기가 30% 단축

이러한 성과의 핵심이 된 것이 Apidog과 Playwright MCP의 연계입니다. Apidog의 직관적인 인터페이스로 API 설계, 테스트, 목업 작성을 수행하고, Playwright MCP의 자연어 인터페이스로 E2E 테스트를 자동화하는 조합은 개발 효율을 극적으로 향상시켰습니다.

AI와 테스트 자동화의 융합은 앞으로도 계속 진화할 것입니다. 더 직관적이고 효율적인 테스트 방법이 등장하고, 개발자의 부담은 더욱 경감될 것입니다. 그 변화에 뒤처지지 않도록 항상 새로운 기술에 관심을 가져야겠죠.

여러분도 꼭 Kiro, Playwright MCP, 그리고 Apidog의 강력한 조합을 시도해 보세요. 분명히 테스트 자동화에 대한 생각이 바뀔 것입니다!