이 블로그 게시물에서 배울 내용:
- Boomi AI 에이전트란 무엇이며 Boomi AgentStudio가 제공하는 기능.
- 웹 액세스 없이 Boomi AI 에이전트가 제한되는 이유와 Bright Data Web MCP가 이를 해결하는 방법.
- 단계별 튜토리얼을 통해 Web MCP를 Boomi AI 에이전트에 연결하는 방법.
바로 시작해 봅시다!
Boomi AI 에이전트란?
Boomi는 분산된 시스템 전반에서 애플리케이션, API, 데이터 소스, 워크플로우를 연결하는 데 도움을 주는 클라우드 네이티브 iPaaS입니다. 특히 CRM, ERP, 데이터베이스와 같은 도구를 자동화하고 동기화할 수 있게 해줍니다.
Boomi는 또한 Boomi AgentStudio를 통해 AI 에이전트를 지원합니다. 이는 지능형 에이전트를 설계, 테스트, 배포 및 관리하기 위한 노코드 솔루션입니다. AgentStudio에서는 자연어를 사용해 에이전트 지침, 개성, 가드레일을 정의할 수 있습니다. 또한 에이전트를 외부 도구 및 엔터프라이즈 시스템에 연결하고, 관찰 기능을 통해 동작을 모니터링할 수 있습니다.
Boomi가 AI 에이전트 개발 및 관리를 위해 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 사전 구축된 AI 에이전트: 문서화, 문제 해결, 통합, 지식 검색을 위한 즉시 사용 가능한 에이전트에 액세스.
- 자연어 자동화: 일반 영어 지침을 통합, 워크플로우, API 정의 및 매핑으로 변환.
- 엔터프라이즈 통합: 내장 커넥터를 통해 에이전트를 앱, API, 데이터베이스 및 비즈니스 시스템에 연결.
- 대화형 메모리: 더 일관된 추론 및 작업 실행을 위해 상호작용 전반에서 컨텍스트 유지.
- 구조화된 입출력: 신뢰할 수 있는 자동화 및 에이전트 체이닝을 위해 예측 가능하고 기계가 읽을 수 있는 데이터 교환.
- 보안 및 거버넌스: 정책 시행, 결정 모니터링, 액세스 관리, 엔터프라이즈 규정 준수 요구사항 지원.
- 크로스 환경 배포: 데이터 주권 요구사항을 지원하기 위해 클라우드, 하이브리드, 온프레미스 환경에서 에이전트 실행.
일반 Boomi AI 에이전트의 문제점
Boomi AI 에이전트는 대부분의 LLM 기반 솔루션에 공통적인 한계를 공유합니다:
- 오래된 지식: LLM은 정적 데이터셋으로 학습되므로, 지식이 과거의 스냅샷을 나타내며 최근 이벤트를 반영하지 않습니다.
- 외부 세계와의 상호작용 불가: 도구 없이는 LLM이 기존 지식을 기반으로만 응답을 생성할 수 있습니다. 자체적으로 웹을 검색하거나 타사 서비스와 상호작용할 수 없습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 AI 에이전트는 그라운딩을 위한 웹 액세스 도구와 타사 시스템과의 통합이 필요합니다. 이것이 바로 Boomi가 외부 서비스에 대한 커넥터를 기본적으로 지원하는 이유입니다.
구체적으로, Boomi AI 에이전트를 실시간 웹 데이터 인프라에 연결함으로써 지식 격차와 웹 상호작용 한계를 모두 해결할 수 있습니다. 바로 이 지점에서 Bright Data가 등장합니다!
솔루션: Bright Data Web MCP
Bright Data는 공식 Web MCP 서버에 대한 원격 연결을 통해 Boomi를 지원합니다.
Web MCP는 Bright Data의 웹 데이터 인프라와의 상호작용을 간소화하도록 설계된 70개 이상의 도구를 제공합니다. 이 도구들은 웹 검색, 발견, 스크래핑, 브라우저 상호작용, 자동화 등을 가능하게 합니다.
무료 티어에서도(월 5,000건 무료 요청) 다음과 같은 유용한 도구에 액세스할 수 있습니다:
| 도구 | 설명 |
|---|---|
search_engine + 배치 버전 |
JSON 또는 Markdown 형식으로 Google, Bing, Yandex 결과 검색 |
scrape_as_markdown + 배치 버전 |
안티 스크래핑 및 안티봇 보호를 우회하면서 모든 웹페이지를 깔끔한 Markdown으로 변환 |
discover |
순위가 매겨진 관련 결과와 함께 AI 기반 웹 검색 실행 |
그럼에도 불구하고, [Pro 모드](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#-pricing, modes)가 Web MCP의 전체 기능을 진정으로 활성화합니다. Amazon, LinkedIn, Yahoo Finance, YouTube, Zillow, GitHub, NPM, Google Maps와 같은 40개 이상의 플랫폼에서 구조화된 데이터 추출을 위한 고급 도구를 제공합니다. 또한 웹 페이지와 상호작용하기 위한 브라우저 자동화 기능도 포함됩니다.
이러한 도구들은 Boomi AI 에이전트의 기능을 크게 확장하여 LLM의 지식 및 웹 액세스 한계를 극복합니다.
Boomi 에이전트를 Bright Data Web MCP에 연결하는 방법
이 단계별 챕터에서는 Boomi 에이전트를 만들고 Bright Data Web MCP 원격 서버에 연결하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 에이전트에 웹 검색, 스크래핑, 자동화된 상호작용을 위한 70개 이상의 도구가 장착됩니다.
아래 지침을 따르세요!
사전 요구사항
이 튜토리얼 섹션을 따르려면 다음이 필요합니다:
- Boomi 계정(무료 체험도 가능).
- API 키가 구성된 Bright Data 계정. 자세한 안내는 공식 가이드를 참조하세요.
- Web MCP에서 제공하는 도구 및 모드에 대한 숙지.
- MCP 작동 방식에 대한 이해.
1단계: 새 Boomi AI 에이전트 만들기
Boomi 계정에 로그인하고 “Create AI Agent”를 클릭하여 시작합니다:
“Blank Template” 옵션을 선택하여 진행합니다:
설정 마법사를 통해 AI 에이전트를 구성하고 커스터마이즈할 수 있는 Boomi Agentstudio로 리디렉션됩니다:
잘 하셨습니다! 이제 Bright Data 통합을 위한 빈 Boomi AI 에이전트가 준비되었습니다.
2단계: AI 에이전트 프로필 구성
AI 에이전트에 명확한 목표를 부여하는 것부터 시작합니다. 이 경우 웹 관련 작업을 위한 범용 어시스턴트를 구축한다고 가정합니다. 예를 들어:
Research, retrieve, and analyze web information using connected tools to provide more accurate responses and support decision-making.다음으로 에이전트에 “Web Access Agent”와 같은 이름을 지정합니다.
더 세부적인 동작 구성을 위해 모델 구성 및 에이전트 모드를 변경하고, 개성, 음성, 대화 시작 문구를 설정하는 것을 고려하세요.
완료되면 하단 중앙의 “Save and continue” 버튼을 눌러 다음 단계로 진행합니다. 훌륭합니다!
3단계: Bright Data Web MCP 시작하기
설정 마법사의 “Tasks” 단계로 넘어가기 전에 잠시 Bright Data Web MCP 서버에 익숙해지세요. Boomi는 클라우드에서 실행되므로 Web MCP의 원격 버전에 연결해야 합니다.
중요: Bright Data Web MCP 원격 서버는 엔터프라이즈급입니다. 4억 개 이상의 IP를 보유한 주거용 프록시 네트워크를 기반으로 무제한 동시 연결 및 높은 확장성을 지원합니다.
Streamable HTTP 프로토콜을 통한 Bright Data Web MCP 원격 연결 URL은 다음과 같습니다:
https://mcp.brightdata.com/mcp?token=<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>&pro=1&pro=1 파라미터는 선택 사항입니다:
&pro=1포함: 70개 이상의 도구 전체 세트와 고급 기능에 액세스할 수 있지만 사용 요금이 적용됩니다.&pro=1미포함: Rapid 모드에서 무료 도구(월 5,000건 요청)에만 액세스할 수 있습니다.
특정 도구나 도구 그룹만 활성화하는 것과 같이 더 세밀한 제어를 원한다면 Bright Data 대시보드에서 직접 맞춤형 원격 MCP URL을 생성할 수 있습니다.
Bright Data 계정에 로그인하고 “AI Gateways > MCP” 페이지로 이동합니다. 설정 마법사를 따라 MCP 서버 액세스를 구성합니다. 프로세스 마지막에 아래 스크린샷과 같이 맞춤형 연결 URL을 받게 됩니다:
“Streamable HTTP” 연결 URL을 복사하세요. 곧 Boomi에서 Bright Data Web MCP 연결을 구성하는 데 필요합니다. 훌륭합니다!
3단계: Boomi에서 Web MCP 소스 추가
Boomi AgentStudio에서 Web MCP 도구에 대한 액세스를 제공하려면 먼저 새 MCP 소스를 정의해야 합니다. 이를 위해 에이전트 마법사를 열고 왼쪽의 “Sources” 아이콘을 클릭합니다:
참고: 마법사를 떠나는 것에 대해 걱정하지 마세요. 모든 구성은 진행하면서 자동으로 저장됩니다.
“Sources” 페이지에서 “Create New Source”를 클릭합니다:
“Model Context Protocol (MCP)” 옵션을 선택합니다:
다음과 같이 양식을 작성합니다:
- Name:
Bright Data Web MCP - Description:
An MCP server that gives AI agents real-time access to public web data - Transport Type:
Streamable HTTP - URL: 이전에 검색한 Web MCP 원격 URL 붙여넣기
- Authentication:
None
그런 다음 “Test Connection” 버튼을 누릅니다. 모든 것이 올바르게 설정된 경우 “Successfully connected” 메시지가 표시됩니다. 다음으로 “Discover Tools”를 클릭하여 원격 MCP 서버에서 도구를 로드합니다.
Pro 모드인 경우 70개 이상의 도구가 모두 표시됩니다. 그렇지 않으면 Rapid 모드에서 무료 도구만 표시됩니다. 어느 경우든 사용 가능한 모든 도구를 선택하고 “Continue”를 클릭하여 가져옵니다:
참고: 모든 페이지에서 모든 도구를 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 처음 10개만 선택됩니다.
마지막으로 정보를 검토하고 “Save”를 클릭합니다. Web MCP가 이제 소스로 표시됩니다:
훌륭합니다! 이제 Bright Data Web MCP 도구를 모든 Boomi 에이전트에서 통합에 사용할 수 있습니다.
4단계: 에이전트에 Web MCP 도구 연결
왼쪽 메뉴에서 “Agent” 페이지를 열고, 에이전트 이름을 클릭한 후 “Edit”을 선택하여 “Web Access Agent”로 돌아갑니다. 그런 다음 Tasks 탭으로 이동하여 “Add New Task”를 클릭합니다:
다음과 같이 작업 세부 정보를 작성합니다:
- Name:
Web access - Description:
Access the web via searching, scraping, web automation, and direct web data feeds. - Instructions:
Use the Bright Data Web MCP tools whenever you need to perform web-related tasks, such as:
- Fetching, reading, or scraping web pages
- Searching the web
- Extracting structured data from supported platforms
- Running browser or web automation workflows
- Handling any task involving URLs, links, or conducting research, investigations, fact-checking, and news lookups“Add Task”를 눌러 확인합니다:
“Web access” 작업이 이제 에이전트의 “Tasks” 섹션에 표시됩니다. “Manage Tools (0)” 버튼을 클릭하여 Bright Data Web MCP 도구에 연결합니다:
“Add New Tool”을 클릭한 다음 관련 Bright Data Web MCP 도구를 선택합니다:
참고: Boomi AI 에이전트는 최대 25개의 도구를 지원하므로 사용 사례에 유용한 도구만 선택하세요. 이 예에서는 범용 검색, 스크래핑, 발견, 웹 자동화를 위한 도구를 선택했습니다.
가져온 도구를 검토하고, 권한 및 데이터 통과 설정을 확인한 후 “Save”를 클릭합니다:
이제 Web MCP 도구가 작업에 연결되었습니다:
임무 완료! “Save and Continue”를 누르면 Boomi AI 에이전트에 Bright Data를 성공적으로 통합한 것입니다.
5단계: 에이전트 정의 완성
“Guardrails” 섹션을 통해 Boomi AI 에이전트 마법사 설정을 완성합니다. 필요하지 않은 경우 비워 둘 수 있습니다.
그런 다음 에이전트에 대한 모든 정보를 볼 수 있는 “Review” 탭으로 이동합니다. 모든 것이 올바른지 확인하고 마지막으로 “Save”를 누릅니다:
놀랍습니다! 이제 웹 관련 작업으로 AI 에이전트를 테스트하는 것만 남았습니다.
6단계: 에이전트 테스트
Bright Data 기반 Boomi AI 에이전트는 다양한 사용 사례를 처리할 수 있습니다. Nike가 경쟁사이고 그들의 동향을 모니터링하고 싶다고 가정해 봅시다.
“Talk to your agent” 섹션에서 아래 프롬프트를 실행하여 AI 에이전트를 테스트합니다:
What are the latest news articles about Nike today? Search for the 3 most relevant news articles from trusted sources, access them, and provide a summary with original links to learn more.다음과 같은 결과를 얻어야 합니다:
에이전트의 추적을 검사하면 해당 결과로 이어진 워크플로우를 볼 수 있습니다:
- AI 에이전트는 목표를 달성하기 위한 계획을 수립합니다.
- Web MCP에서
search_engine도구를 호출하여 최신 Nike 뉴스를 검색합니다. 도구는 실제 Google SERP를 나타내는 구조화된 JSON을 반환합니다. - JSON 응답을 분석하고 가장 관련성 높은 세 개의 기사를 선택합니다.
scrape_as_markdown도구(Bright Data Web Unlocker API로 구동)를 사용하여 해당 기사를 스크래핑합니다.- 수집된 정보를 최종 보고서로 집계하고, 추가 읽기를 위한 원본 소스 링크를 포함합니다.
search_engine 도구 호출을 검사하면 다음과 같은 내용을 볼 수 있습니다:
도구가 반환한 JSON 구조화된 SERP 응답에 주목하세요. 이는 백그라운드에서 Bright Data SERP API에 연결됩니다.
이제 Nike의 최신 베스트셀러 제품에 대한 정보도 원한다고 가정해 봅시다. 다음 프롬프트를 시도해 보세요:
Now visit Nike's Women's Best Sellers page and return a report of the best-selling products of the month.이전과 마찬가지로 Boomi AI 에이전트는 Bright Data Web MCP 도구를 사용하여 작업을 완료합니다:
생성된 보고서에는 Nike 공식 “Womens Best Sellers” 페이지에 현재 나열된 것과 동일한 제품이 포함되어 있음을 확인할 수 있습니다:
보고서에는 가격 정보와 Nike 제품에 대한 직접 링크도 포함되어 있습니다.
중요: 이는 표준 LLM이 혼자서는 완료할 수 없는 작업들입니다. 웹 검색, 발견, 스크래핑 기능이 필요하기 때문입니다. 에이전트는 Bright Data Web MCP와의 통합 덕분에 이러한 작업을 처리할 수 있습니다.
짜잔! Boomi + Bright Data 통합이 완벽하게 작동합니다. 이것은 단지 하나의 예시일 뿐이므로, 다른 많은 웹 관련 시나리오로 AI 에이전트를 자유롭게 테스트해 보세요.
결론
이 블로그 게시물에서는 Boomi가 노코드 AgentStudio 솔루션을 통해 AI 에이전트 개발을 지원하는 방법을 배웠습니다. 특히 Bright Data Web MCP를 사용하여 Boomi AI 에이전트를 확장하는 방법과 이유를 살펴보았습니다.
이 통합은 Boomi 에이전트를 한 단계 더 발전시킵니다. 실시간으로 웹을 검색하고, 구조화된 데이터를 발견 및 추출하며, 실제 웹사이트와 상호작용할 수 있게 합니다.
오늘 무료 Bright Data 계정을 만들고 AI 준비된 웹 데이터 도구 통합을 시작하세요!
