Augment Code + Bright Data MCP: 웹 접근이 가능한 AI 에이전트

이 가이드에서 배우게 될 내용:

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 무엇이며 AI 에이전트에 중요한 이유
Bright Data의 MCP 서버를 Augment Code로 구성하는 방법
웹 검색, 마크다운 스크래핑 및 SERP API 도구 사용 방법
스크래핑 브라우저를 사용한 동적 웹사이트 탐색 방법
실용적인 워크플로우를 위해 AI 코딩과 실시간 웹 데이터를 결합하는 방법

설정에 들어가기 전에 연결할 두 기술을 이해하는 것이 도움이 됩니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?

MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스에 연결하는 표준화된 방식입니다. MCP를 LLM의 USB-C 포트라고 생각하세요. USB-C가 단일 표준으로 모든 주변기기를 모든 장치에 연결할 수 있게 하듯, MCP는 통합 프로토콜을 통해 AI 모델이 모든 데이터 소스나 도구에 연결할 수 있게 합니다.

MCP 이전에는 LLM을 외부 도구와 연결하려면 각 조합마다 맞춤형 통합을 구축해야 했습니다. Claude 기반 에이전트가 웹 검색을 하길 원하나요? 통합을 구축하세요. GPT로 전환하나요? 다시 구축하세요. 새로운 데이터 소스를 추가하나요? 더 많은 맞춤형 코드가 필요합니다.

MCP는 이러한 복잡성을 제거합니다. AI 모델이 외부 도구를 발견하고 호출하며 결과를 수신하는 표준 방식을 정의합니다. MCP 서버를 한 번 구축하면 모든 MCP 호환 클라이언트가 이를 사용할 수 있습니다.

더 깊은 기술적 이해를 원하신다면, 웹 스크래핑을 위한 MCP 서버 가이드를 확인해 보세요.

이제 MCP가 도구 연결을 어떻게 표준화하는지 이해하셨으니, 웹 접근성을 통해 강화할 AI 코딩 어시스턴트를 살펴보겠습니다.

Augment Code란 무엇인가요?

Augment Code는 대규모 복잡한 코드베이스를 위해 설계된 AI 코딩 어시스턴트입니다. 줄 단위 자동완성에 집중하는 도구와 달리, Augment Code는 전체 프로젝트를 색인화하고 파일 간 의존성을 이해합니다.

핵심 차별화 요소는 컨텍스트 엔진입니다. 단순히 큰 컨텍스트 창(20만 토큰 이상)을 제공하는 대신, 코드베이스를 능동적으로 색인화하고 프로젝트 아키텍처를 지속적으로 파악합니다. 함수 리팩토링을 요청하면, 해당 함수를 임포트하고 업데이트가 필요한 다른 파일을 식별합니다.

주요 기능

전체 코드베이스 인덱싱. Augment는 여러 저장소 간 종속성을 포함해 프로젝트 전체를 인덱싱합니다. 질문 시 코드베이스 어디에서든 관련 컨텍스트를 추출합니다.
에이전트 모드. 채팅 및 자동 완성 외에도 Augment는 다단계 작업을 자율적으로 실행할 수 있습니다. 모든 API 호출에 오류 처리를 추가하라고 지시하면, 코드베이스의 파일을 하나씩 순차적으로 적용합니다.
IDE 유연성. VS Code, 모든 JetBrains IDE(IntelliJ, PyCharm, WebStorm), Vim/Neovim과 호환되며 터미널 워크플로를 위한 Auggie라는 CLI 도구를 제공합니다.
보안 인증. SOC 2 Type II 인증 획득 및 ISO/IEC 42001 준수.

Augment Code는 코드베이스 이해에 탁월하지만 한 가지 중요한 한계가 있습니다: 실제 웹에서 발생하는 상황을 파악할 수 없다는 점입니다. 바로 여기에 Bright Data가 필요합니다.

Bright Data MCP와 Augment Code를 결합해야 하는 이유

Augment Code의 컨텍스트 창과 에이전트 기능은 복잡한 다단계 작업에 효과적입니다. 하지만 자체적으로 라이브 웹에 접근할 수는 없습니다. 지난주 API 엔드포인트 변경 여부 확인, 최신 라이브러리 버전 검증, 경쟁사 정보 수집 등이 불가능합니다.

Bright Data의 MCP 서버가 이 공백을 메웁니다. MCP 서버는 웹 접근을 위한 60개 이상의 도구를 제공합니다. Bright Data 문서에 따르면, 여기에는 195개국에 걸친 1억 5천만 개 이상의 주거용 IP 접근이 포함됩니다.

이를 연결하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

카테고리	기능	예시 도구
웹 검색	검색 엔진에 프로그래밍 방식으로 쿼리 전송	search_engine, search_engine_batch
페이지 스크래핑	URL에서 콘텐츠 추출	scrape_as_markdown, scrape_as_html
브라우저 자동화	탐색, 클릭, 입력, 스크롤	scraping_browser_navigate, scraping_browser_click_ref
구조화된 추출	60개 이상의 플랫폼에서 깔끔한 JSON 얻기	web_data_amazon_product, web_data_linkedin_profile

스크래핑 브라우저 도구는 주목할 만합니다. 단순한 페치 요청과 달리, 이 도구들은 자바스크립트 렌더링, 로그인 흐름, 무한 스크롤, 다단계 탐색을 처리하는 실제 브라우저를 제어합니다. 이는 현대 웹 애플리케이션과 상호작용해야 하는 에이전트 시스템에 중요합니다.

이 설정을 처음 테스트할 때, OpenAI API의 최근 속도 제한 변경 사항을 확인하도록 Augment에 요청했습니다. 약 8초 만에 현재 문서를 가져와 로컬에 캐시한 내용과 비교한 후, GPT-4 Turbo 엔드포인트의 분당 토큰 제한이 변경되었음을 알려주었습니다. 이 단일 쿼리 덕분에 프로덕션 환경에서 속도 제한에 걸릴 코드를 배포하는 것을 막을 수 있었습니다.

이점이 명확해진 만큼, 실제 설정 과정을 살펴보겠습니다.

Bright Data와 Augment 코드 연결

필수 조건

시작하기 전에 다음을 준비하세요:

Node.js 18 이상 설치
VS Code(또는 선호하는 IDE)에 Augment Code 확장 프로그램 설치
Bright Data 계정 (아래에서 설정 방법 안내)

아직 Bright Data API 토큰이 없더라도 걱정하지 마세요. 다음 섹션에서 생성 방법을 안내해 드리겠습니다.

1단계: Bright Data 계정 생성 및 API 토큰 획득

시작하려면 Bright Data 계정과 MCP 서버 인증용 API 토큰이 필요합니다. 약 2분이 소요됩니다.

brightdata.com으로 이동하여 “무료 체험 시작”을 클릭하여 계정을 만드세요.
대시보드에 로그인한 후 왼쪽 사이드바의 설정(기어 아이콘)으로 이동한 다음 API 토큰을 클릭하세요.
“토큰 생성”을 클릭하고 “Augment Code MCP”와 같이 설명적인 이름을 지정하세요.
생성된 새 토큰을 복사하여 안전하게 보관하세요. 다음 단계에서 필요합니다.

2단계: Augment Code에서 Bright Data MCP 설정하기

이 튜토리얼은 Visual Studio Code용 Augment Code 확장 프로그램을 사용합니다.
Augmentcode-vs-code
Augment는 MCP 서버 추가를 위해 세 가지 방법을 지원합니다: Easy MCP(원클릭 설정), 설정 패널 GUI, JSON 임포트. 구성 옵션을 완전히 제어할 수 있는 JSON 임포트를 사용하겠습니다.

VS Code를 열고 활동 표시줄(왼쪽 사이드바)에서 Augment Code 아이콘을 클릭하세요.
Augment 패널에서 오른쪽 상단 모서리에 있는 톱니바퀴 아이콘(설정)을 클릭하세요. 새 탭에서 Augment 설정 페이지가 열립니다.
MCP 서버 섹션을 클릭하세요.
“JSON에서 가져오기”를 클릭합니다.

이제 설정을 붙여넣을 차례입니다. 아래 JSON을 복사하고 <YOUR_API_TOKEN> 을 1단계에서 생성한 Bright Data 토큰으로 대체하세요:

{
  "mcpServers": {
    "Bright Data": {
      "command": "npx",
      "args": ["@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": ""
      }
    }
  }
}

MCP 서버가 제대로 초기화되도록 VS Code를 재시작하면, Augment가 Bright Data의 웹 스크래핑 인프라에 완전히 접근할 수 있게 됩니다.

대안: 원격 서버 구성

로컬에서 아무것도 실행하지 않으려면 SSE(서버 전송 이벤트)를 사용하여 Bright Data의 호스팅 서버에 직접 연결할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "Bright Data": {
      "url": "https://mcp.brightdata.com/sse?token=&pro=1",
      "type": "sse"
    }
  }
}

이 원격 방식은 로컬 설정이 전혀 필요하지 않습니다. MCP 서버는 Bright Data 인프라에서 완전히 실행되므로, npm 패키지를 설치할 수 없는 환경에서 작업하거나 로컬 종속성을 최소화하려는 경우 유용합니다.

3단계: 연결 확인

연결을 확인하기 위해 고급 기능으로 넘어가기 전에 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해 보겠습니다.

VS Code에서 활동 표시줄의 Augment 아이콘을 클릭하여 Augment Code 패널을 엽니다.
새 채팅을 시작하고 웹 액세스가 필요한 간단한 요청을 입력합니다. 예를 들어:

“웹에서 ‘Python 3.13 new features’를 검색하고 상위 결과를 요약해 주세요.”

Augment Code가 search_engine 도구를 호출하여 최신 검색 결과를 반환하는지 확인하세요.

실시간 웹에서 가져온 검색 결과가 표시되면, 축하합니다! Bright Data MCP 연결이 정상 작동 중입니다.

Augment Code에 웹 검색을 요청하면 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다:

Augment Code가 요청을 분석하여 웹 데이터가 필요함을 판단합니다
MCP 클라이언트(Augment 내장)가 Bright Data MCP 서버에 사용 가능한 도구를 조회합니다
MCP 서버가 search_engine을 포함한 도구 목록을 반환합니다
Augment Code가 검색어와 함께 search_engine을 호출합니다
Bright Data는 자체 SERP API를 통해 검색을 실행하며, 지리적 타겟팅 및 봇 방지 조치를 자동으로 처리합니다
결과는 MCP를 통해 Augment 코드로 다시 전달되며, Augment 코드가 결과를 형식화합니다

이 모든 과정은 몇 초 안에 완료됩니다. IDE를 떠날 필요가 없습니다.

연결이 확인되면, 이제 이 도구들이 실제로 무엇을 할 수 있는지 살펴볼 준비가 되었습니다.

클래식 Bright Data MCP 도구 사용하기

연결이 설정되었으므로, Rapid Mode(무료)와 Pro Mode 모두에서 작동하는 기본 도구를 살펴보겠습니다.

`search_engine을` 사용한 웹 검색

search_engine 도구는 Google, Bing 또는 Yandex에 쿼리를 보내 구조화된 결과를 반환합니다. 다음에 완벽합니다:

최신 엔드포인트가 필요한 경우 현재 API 문서 조사
익숙하지 않은 라이브러리에 대한 최신 튜토리얼이나 Stack Overflow 답변 찾기
의존성 추가 전 패키지의 최신 버전 확인
유사한 제품이나 서비스에 대한 경쟁 정보 수집

예를 들어, Augment에 다음과 같이 지시하면:

최신 Next.js 15의 중대한 변경 사항을 검색하여 나열해 줘

Augment Code는 search_engine을 호출하고 결과를 처리하여 소스 코드와 함께 호환성 문제 요약 정보를 제공합니다. 탭 전환 없이 바로 확인 가능.
search_engine-at-work
일괄 검색(한 번에 최대 10개 쿼리)을 위해 Pro Mode는 search_engine_batch를 제공합니다.

`스크레이프_애즈_마크다운을` 통한 페이지 스크래핑

특정 페이지의 전체 콘텐츠가 필요할 때, scrape_as_markdown이 해당 콘텐츠를 가져와 HTML을 깔끔한 마크다운으로 변환합니다. 이 도구는 CAPTCHA 및 봇 방지 조치를 자동으로 우회하는 Web Unlocker 기술을 사용합니다.

예시 프롬프트:

https://stripe.com/docs/api의 Stripe API 문서를 스크래핑하고 인증 방법을 설명하세요

도구는 페이지 콘텐츠를 마크다운으로 반환하며, Augment Code가 이를 분석 및 요약합니다. 복잡한 문서를 직접 읽지 않고도 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

웹 데이터 API를 통한 구조화된 데이터

인기 플랫폼의 경우 HTML을 수동으로 파싱할 필요가 없습니다. 프로 모드에는 깔끔한 구조화된 JSON을 반환하는 사전 구축된 추출기가 포함됩니다.

예시 프롬프트:

이 아마존 상품의 상세 정보를 가져오세요: https://www.amazon.com/dp/B0CHX3QBCH

web_data_amazon_product 도구는 제목, 가격, 평점, 리뷰, 사양 등을 포함한 구조화된 데이터를 반환합니다. 파싱 코드가 필요하지 않습니다.

사용 가능한 추출기는 60개 이상의 플랫폼을 지원하며 다음을 포함합니다:

전자상거래: 아마존, 월마트, 이베이, 에츠이, 베스트바이, 구글 쇼핑
소셜: LinkedIn, Instagram, Facebook, TikTok, X/Twitter, YouTube, Reddit
비즈니스: 크런치베이스, 줌인포, 질로우, 구글 맵스
금융: 야후 파이낸스, 로이터

전체 목록은 MCP 도구 문서에서 확인하세요.

다양한 도구를 사용할 수 있으므로, 상황에 맞는 도구를 선택하는 것이 업무 효율을 높이는 데 도움이 됩니다.

적합한 도구 선택하기

상황에 따라 적합한 도구가 다릅니다. 다음 표를 참고하여 적절한 도구를 선택하세요:

상황	권장 도구	이유
빠른 사실 확인	`검색 엔진`	빠르고, 구조화된 결과를 제공하며, 비용이 저렴함
전체 페이지 콘텐츠 필요	`스크래핑_마크다운`	봇 방지 조치 처리, 깨끗한 텍스트 반환
페이지에 자바스크립트 필요	`scraping_browser_navigate`	JS 렌더링, 동적 콘텐츠 대기
로그인 또는 다단계 흐름	스크래핑 브라우저 도구	클릭, 입력, 인증 처리 가능
Amazon, LinkedIn 등	`web_data_*` API	구조화된 JSON 반환, 파싱 불필요
동시에 여러 검색 가능	`search_engine_batch`	최대 10개 쿼리, 더 효율적

기본 원칙: 작동할 수 있는 가장 간단한 도구부터 시작하세요. 더 간단한 방법이 실패할 때만 브라우저 자동화로 전환하세요.

적절한 도구를 선택했더라도 가끔 문제가 발생할 수 있습니다. 가장 흔한 문제들을 진단하고 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

일반적인 문제 해결

문제가 발생하나요? 가장 흔한 문제에 대한 해결책은 다음과 같습니다:

“도구 미검출” 오류

Augment Code가 Bright Data 도구를 찾지 못하는 경우, 먼저 API 토큰이 올바르고 만료되지 않았는지 확인하세요. 다음으로 MCP 구성이 제대로 저장되었는지 확인하고, 단순히 재로드하는 대신 Augment Code를 완전히 재시작해 보세요. 문제가 지속되면 Augment 로그에서 연결 오류를 확인하세요.

느린 응답

브라우저 자동화는 단순 스크래핑보다 시간이 더 소요됩니다. 응답이 느리다면 다음 사항을 고려하세요. 스크래핑 브라우저는 페이지와 상호작용하기 전에 완전히 렌더링해야 하므로 JavaScript 렌더링에 시간이 걸립니다. 상호작용 요소가 많은 복잡한 페이지는 더 큰 스냅샷을 필요로 하여 처리 시간도 증가합니다.

상호작용이 필요 없는 단순한 페이지의 경우, 더 빠른 대안으로 scrape_as_markdown 사용을 고려해 보십시오.

요청 제한

속도 제한에 걸렸다면, Bright Data 대시보드에서 사용량을 먼저 확인하세요. 요청 빈도를 더 잘 관리하기 위해 구성에서 RATE_LIMIT 환경 변수를 조정할 수도 있습니다. 더 높은 제한이 필요한 까다로운 프로젝트의 경우 플랜 업그레이드를 고려하세요.

기술적 문제 외에도, AI 에이전트를 웹에 연결할 때는 염두에 두어야 할 보안 고려 사항이 있습니다.

보안 모범 사례

AI 에이전트를 웹에 연결할 때는 보안이 중요합니다. 다음 원칙을 명심하세요:

스크랩된 콘텐츠는 신뢰할 수 없는 것으로 간주하십시오. 스크랩된 페이지의 코드를 실행하거나 원시 콘텐츠를 eval()에 전달하지 마십시오.
가능한 경우 구조화된 추출을 사용하십시오. web_data_* 도구는 검증된 JSON을 반환하므로 원시 HTML 파싱에 비해 주입 위험을 줄입니다.
API 토큰을 안전하게 저장하십시오. 코드베이스에 하드코딩된 값이 아닌 환경 변수를 사용하십시오.
에이전트 동작을 검토하십시오. 특히 프로덕션 환경에서 에이전트의 활동을 모니터링하십시오.

이러한 관행을 적용하면 구축을 시작할 준비가 된 것입니다.

결론

Bright Data의 MCP 서버는 Augment Code를 코드 중심의 보조 도구에서 실시간 정보 수집이 가능한 웹 인식 에이전트로 변모시킵니다. 검색, 스크래핑, 브라우저 자동화, 구조화된 추출을 위한 60개 이상의 도구(1억 5천만 개 이상의 주거용 IP와 99.95% 성공률 지원)를 통해 AI 코딩 보조 도구는 이제 다음을 수행할 수 있습니다:

최신 문서 및 실시간 API 조사
경쟁 정보 자동 수집
복잡한 데이터 수집 워크플로우 자동화
다단계 상호작용이 필요한 동적 웹사이트 탐색

스크래핑 브라우저 도구는 특히 에이전트 시스템에 강력합니다. ARIA 스냅샷과 안정적인 요소 참조를 활용하여, 에이전트는 단순한 스크래핑 방식으로는 처리하기 어려운 로그인 흐름, 다단계 양식, 동적 콘텐츠를 처리합니다.

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