브라우저 자동화 도구 비교: Playwright vs Kapture vs Browserbase

브라우저 자동화 도구 비교

개요

브라우저 자동화는 웹 작업을 프로그래밍 방식으로 제어하고 실행하는 기술입니다. MCP(Model Context Protocol) 생태계에서 세 가지 주요 도구를 비교합니다.

🎭 Playwright MCP (현재 사용중)

핵심 특징

• 프로그래밍 방식 제어: 코드 기반 브라우저 자동화
• 멀티 브라우저: Chromium, Firefox, WebKit 지원
• 로컬 실행: 사용자 환경에서 직접 실행
• 개발자 도구: 네트워크 캡처, 디버깅 기능

주요 기능

• 브라우저 네비게이션 및 상호작용
• 스냅샷/스크린샷 캡처
• DOM 셀렉터 기반 엘리먼트 조작
• JavaScript 실행
• 네트워크 요청 모니터링
• 다중 탭/컨텍스트 관리
• 폼 작업 (클릭, 타이핑, 업로드 등)

장점

• ✅ 정밀한 제어 가능
• ✅ 로컬 실행으로 보안 우수
• ✅ 무료 오픈소스
• ✅ 강력한 테스팅 기능
• ✅ 네트워크 레벨 디버깅

단점

• ❌ 셀렉터 지식 필요 (학습 곡선)
• ❌ 코드 작성 필요
• ❌ 세션 기록 기능 없음
• ❌ 환경 설정 필요

사용 시나리오

• 웹 앱 자동 테스팅
• 데이터 스크래핑
• 복잡한 DOM 조작
• 네트워크 레벨 분석
• 헤드리스 브라우저 작업

📹 Kapture MCP

핵심 특징

• 세션 녹화: 브라우저 활동 전체 녹화
• AI 친화적: 자연어 기반 제어
• 학습 기능: 작업 패턴 저장 및 재현
• 로우코드: 최소한의 기술 지식 필요

주요 기능

• 브라우저 세션 녹화 및 재생
• AI 기반 스냅샷 자동 생성
• 워크플로우 패턴 학습
• 자연어 명령 처리
• 작업 이력 추적
• 컨텍스트 자동 수집

장점

• ✅ 노코드/로우코드 접근
• ✅ AI와의 자연스러운 통합
• ✅ 작업 재현성 (녹화/재생)
• ✅ 학습 곡선 낮음
• ✅ 반복 작업 자동화 우수
• ✅ 사용자 행동 패턴 문서화

단점

• ❌ 세밀한 제어 부족 가능
• ❌ 녹화 파일 저장공간 필요
• ❌ 성능 오버헤드
• ❌ Playwright보다 유연성 낮음

사용 시나리오

• 반복적인 브라우저 작업
• PM 워크플로우 자동화
• 사용자 행동 패턴 학습
• 자연어 기반 브라우저 제어
• 작업 이력 문서화
• 비개발자용 자동화

☁️ Browserbase MCP (현재 사용중)

핵심 특징

• 클라우드 기반: 원격 브라우저 인프라
• Stagehand 통합: Anthropic의 AI 브라우저 에이전트
• 관리형 서비스: 브라우저 유지보수 불필요
• 스케일러블: 대규모 병렬 실행 가능

주요 기능

• 클라우드 브라우저 세션 생성/관리
• Stagehand를 통한 AI 기반 네비게이션
• 자동 스케일링
• 세션 재사용 (stateful)
• 캡차 우회, 프록시 지원
• 스크린샷/녹화 기능
• API 기반 제어

장점

• ✅ 인프라 관리 불필요
• ✅ AI 에이전트(Stagehand) 통합
• ✅ 병렬 실행 가능
• ✅ 캡차/봇 감지 우회
• ✅ 클라우드 리소스 활용
• ✅ 세션 상태 유지
• ✅ 개발 환경 독립적

단점

• ❌ 유료 서비스 (API 비용)
• ❌ 네트워크 지연 존재
• ❌ 로컬 파일 접근 제한
• ❌ 외부 의존성
• ❌ 보안/프라이버시 고려 필요

사용 시나리오

• 대규모 웹 스크래핑
• 지리적 분산 테스팅
• 봇 감지 회피 필요 시
• 인프라 관리 최소화
• AI 에이전트 기반 자동화
• 클라우드 CI/CD 통합

🔄 3-Way 비교표

특성	Playwright	Kapture	Browserbase
실행 위치	로컬	로컬	클라우드
제어 방식	코드	자연어 + 녹화	API + AI 에이전트
학습 곡선	중~높음	낮음	낮음
비용	무료	무료(추정)	유료
세밀한 제어	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
AI 통합	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
재현성	코드 재실행	녹화 재생	API 재호출
메모리/학습	❌	✅	❌
인프라 관리	필요	필요	불필요
스케일링	수동	수동	자동
보안	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
오프라인	✅	✅	❌

🎯 사용 케이스별 추천

Playwright를 선택하는 경우

1. 웹 앱 테스팅: E2E, 통합 테스트
2. 데이터 스크래핑: 복잡한 DOM 탐색 필요
3. 네트워크 디버깅: HTTP 요청/응답 분석
4. 보안 중시: 로컬 실행 필수
5. 무료 솔루션: 비용 제약
6. 정밀 제어: 복잡한 시나리오

Kapture를 선택하는 경우

1. 반복 작업 자동화: 매일 같은 웹 작업
2. PM 워크플로우: 프로젝트 관리와 통합
3. 비개발자 사용: 코딩 없이 자동화
4. 작업 기록: 사용자 행동 패턴 문서화
5. 학습 기반: AI가 작업 패턴 학습
6. 메모리 통합: ~/claude-memory와 연동

Browserbase를 선택하는 경우

1. 대규모 스크래핑: 병렬 실행 필요
2. 봇 감지 회피: 캡차, 핑거프린팅 우회
3. 인프라 최소화: 브라우저 관리 부담 제거
4. AI 에이전트: Stagehand 활용
5. 클라우드 CI/CD: GitHub Actions 등과 통합
6. 지리적 분산: 여러 지역에서 테스트
7. 예산 있음: API 비용 감당 가능

🔧 통합 활용 전략

시나리오 1: 개발 및 테스팅

• 개발: Playwright (정밀 제어)
• CI/CD: Browserbase (클라우드 실행)
• 문서화: Kapture (작업 기록)

시나리오 2: PM 워크플로우 자동화

• 일상 작업: Kapture (반복 작업 녹화)
• 복잡한 작업: Playwright (세밀한 제어)
• 보고서 수집: Browserbase (병렬 실행)

시나리오 3: 데이터 수집

• 로컬 개발: Playwright (프로토타입)
• 프로덕션: Browserbase (스케일링)
• 분석: Kapture (패턴 발견)

💡 OpenCode 환경에서의 추천

현재 시스템 환경 (~/.config/opencode/opencode.jsonc):

• ✅ Playwright: 이미 활성화 (168~176줄)
• ✅ Browserbase: 이미 활성화 (212~218줄)
• ❓ Kapture: 미설치

추천 구성

# Kapture 추가 설치
npx -y kapture-mcp setup

각 도구의 역할 분담

1. Playwright: 기본 브라우저 자동화, 테스팅
2. Kapture: PM 에이전트와 연동, 워크플로우 학습
3. Browserbase: 대규모/클라우드 작업, AI 에이전트

📚 참고 자료

Playwright

• 공식 문서: https://playwright.dev
• MCP 서버: @playwright/mcp

Kapture

• 설치: npx -y kapture-mcp setup
• 특징: 세션 녹화, AI 통합

Browserbase

• 공식 사이트: https://browserbase.com
• Stagehand: Anthropic AI 브라우저 에이전트
• MCP 통합: 설정 파일 참조

🎬 결론

세 도구는 상호보완적입니다:

• Playwright = 프로그래머의 칼 (정밀 도구)
• Kapture = 학습하는 어시스턴트 (패턴 기록)
• Browserbase = 클라우드 인프라 (스케일링)

목적에 따라 선택하거나, 세 가지를 조합하여 최적의 워크플로우를 구성할 수 있습니다.

현재 환경에서는 Playwright + Browserbase가 활성화되어 있으므로, Kapture를 추가하면 PM 에이전트(~/claude-memory)와 통합하여 더욱 지능적인 브라우저 자동화가 가능할 것입니다.

메타데이터

• 작성일: 2025-11-21 금요일 12:28
• 작성자: AI Assistant (OpenCode)
• 컨텍스트: MCP 브라우저 자동화 도구 비교
• 디바이스: LAPTOP