이 블로그 글을 마치면 여러분은 다음을 알게 될 것입니다:
- Microsoft Copilot Studio가 무엇이며 AI 에이전트 개발에 어떤 기능을 제공하는지.
- AI 에이전트를 Bright Data Web MCP와 통합하면 기업용 사례 지원에 도움이 되는 이유.
- 단계별 안내 섹션을 통해 Copilot Studio의 AI 에이전트에 Web MCP를 연결하는 방법.
자, 시작해 보겠습니다!
Microsoft Copilot Studio란 무엇인가요?
Copilot Studio는 맞춤형 AI 기반 에이전트를 구축, 테스트 및 배포할 수 있도록 지원하는 Microsoft 플랫폼입니다. 이러한 에이전트는 질문에 답하고, 작업을 자동화하며, Microsoft Copilot의 기능을 확장할 수 있습니다.
Copilot Studio의 에이전트는 조직의 데이터를 기반으로 구축될 수 있으며, 외부 도구에 접근하도록 구성될 수 있습니다. 이는 오픈 API 사양( Copilot Studio에서 SERP API 통합 가이드에 설명된 바와 같이)을 통해서이거나 MCP(Model Context Protocol)를 통해서입니다. 본 튜토리얼에서는 MCP 연결 방식을 시연해 보겠습니다!
Copilot Studio에서 기업용 AI 에이전트 구축에 Bright Data Web MCP가 핵심인 이유
AI 에이전트의 두뇌로 어떤 LLM을 선택하든, 그 지식은 훈련 과정에서 습득한 내용으로 제한됩니다. 즉, 에이전트는 최근 사건, 최신 뉴스, 훈련 종료 후 발생한 어떤 일도 인지하지 못합니다.
문제는 LLM이 필요한 지식이 부족할 때에도 답을 추론하려 한다는 점입니다. 이러한 행동은 부정확하거나 허구적인 응답으로 이어집니다. 기업 환경에서는 특히 위험합니다. 따라서 AI는 실제 데이터와 최신 정보를 기반으로 해야 합니다.
일반 AI 에이전트의 또 다른 한계는 LLM이 웹사이트와 기본적으로 상호작용할 수 없다는 점입니다. 구체적으로, 페이지를 탐색하거나 링크를 따라가거나 웹 페이지에서 실시간 데이터를 추출할 수 없습니다.
이러한 한계는 웹 스크래핑, 데이터 액세스 피드, 웹 상호작용을 위한 도구를 AI 에이전트에 장착함으로써 모두 극복할 수 있습니다. 바로 이것이 Bright Data의 Web MCP가 제공하는 솔루션입니다!
기업용 MCP 서버는 Bright Data의 웹 상호작용 및 데이터 수집 인프라를 기반으로 60개 이상의 AI 지원 도구를 Copilot 에이전트에 확장 적용합니다. 여기에는 브라우저 상호작용 도구와 Amazon, LinkedIn, TikTok, Google Maps, Yahoo Finance 등 다양한 플랫폼의 구조화된 데이터 피드를 위한 수십 가지 전문 도구가 포함됩니다.
이제 Copilot Studio에서 AI 에이전트에 Web MCP를 통합하는 방법을 알아볼 시간입니다!
Web MCP를 통해 60개 이상의 도구로 Copilot Studio AI 에이전트 확장하기
이 단계별 섹션에서는 Microsoft Copilot Studio의 AI 에이전트에 Bright Data Web MCP를 통합하는 방법을 살펴봅니다. 이를 통해 에이전트가 60개 이상의 기업용 웹 도구에 접근할 수 있게 되어 다양한 기업용 사용 사례를 지원할 수 있습니다.
예시로, 일반적인 “슈퍼차지드 웹 에이전트”를 생성하고 브랜드 평판 모니터링 애플리케이션에서 테스트해 보겠습니다. 이 통합은 다른 다양한 사용 사례에도 적용 가능하다는 점을 기억하세요!
필수 조건
이 가이드를 따라하려면 다음이 필요합니다:
- Microsoft Copilot Studio 계정.
- Microsoft Power Apps 계정.
- API 키가 준비된 Bright Data 계정. (설정 방법은 안내될 예정이니 당장 Bright Data를 설정할 필요는 없습니다.)
Copilot Studio 계정 생성에는 몇 가지 추가 전제 조건이 필요하다는 점을 유의하세요. 가입 시 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다:
“현재 귀하의 직장 또는 학교 계정에서는 Microsoft Copilot Studio를 사용할 수 없습니다”
이 경우 Microsoft 365 비즈니스 스탠다드 무료 평가판을 활성화해 보세요. 이렇게 하면 <사용자 이름>@<회사>.onmicrosoft.com 형식의 계정이 생성되며, 이 계정으로 Copilot Studio에 가입할 수 있습니다. 또는 공식 Microsoft 포럼의 안내를 따르세요.
MCP의 작동 방식 과 Web MCP에서 사용 가능한 도구에 대한 사전 지식이 있으면 도움이 됩니다(필수 사항은 아님).
1단계: Copilot Studio에서 새 에이전트 추가하기
시작하려면 Copilot Studio에 로그인하세요. 로그인 후 메인 대시보드로 이동합니다:
왼쪽 메뉴에서 “Create(생성)” 버튼을 클릭한 후 “New agent(새 에이전트)”를 선택하세요:
이제 AI 에이전트 생성 양식에 접근하게 됩니다. 범용 웹 지원 에이전트를 구축하는 것이 목표이므로 양식을 다음과 같이 작성하세요:
- 이름: “슈퍼차지드 웹 에이전트”
- 설명: “이 에이전트는 웹사이트에서 데이터를 탐색 및 추출하고, 웹 페이지와 상호작용하며, 실시간 데이터 피드에 접근하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.”
- 지침: “에이전트는 Bright Data의 Web MCP 도구를 활용하여 웹을 원활하게 검색, 추출 및 탐색하며, 주어진 지침을 정확히 실행하는 동시에 차단 사항을 회피합니다.”
양식 작성을 완료한 후 오른쪽 상단의 “생성”을 클릭하여 AI 에이전트 생성을 완료하세요:
“에이전트 설정 중” 메시지가 표시됩니다. Copilot Studio에서 AI 에이전트를 생성하는 데 몇 분이 소요될 수 있으니 기다려 주세요. 시간이 오래 걸릴 경우, 에이전트 준비 완료 시 계정 생성 시 사용한 이메일 주소로 알림이 발송됩니다.
설정이 완료되면 새 AI 에이전트가 왼쪽 메뉴에서 접근 가능한 “에이전트” 페이지에 표시됩니다:
(위 이미지와 같이 “콘텐츠 연관성 분석기” 에이전트를 생성하는 방법은가이드를 참조하세요.)
이것으로 끝입니다! 이제 Copilot Studio에서 새로운 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.
2단계: AI 에이전트 구성 완료
“에이전트” 페이지에서 해당 에이전트 항목을 클릭하세요. “슈퍼차지드 웹 에이전트” 페이지의 “개요” 탭으로 이동합니다:
이 인터페이스에서 에이전트의 동작을 미세 조정하고 설정을 완료할 수 있습니다. 또한 오른쪽 채팅 패널을 통해 직접 테스트할 수도 있습니다.
기본적으로 Copilot Studio는 일반적인 사용 사례에 최적화된 사전 선택된 AI 모델을 각 에이전트에 할당합니다. 이 예시에서는 플랫폼이 GPT-4.1 AI 모델을 할당했습니다.
에이전트에 적용된 LLM을 변경하려면“에이전트 모델” 필드의 “…” 메뉴를 열고 “편집” 옵션을 선택하세요:
추가 맞춤 설정 및 조정을 위해 오른쪽 상단의 “설정” 버튼을 클릭하여 아래 페이지로 이동하세요:
이 페이지에서 에이전트의 응답 형식, 어조, 보안 옵션 및 기타 고급 설정을 필요에 맞게 조정할 수 있습니다.
본 안내는 데모 설정용이므로 당분간 기본값을 유지해도 무방합니다.
실제 운영 환경에서는 기업 요구사항에 맞춰 에이전트 구성을 맞춤 설정하세요.
잘하셨습니다! 이제 Copilot Studio에 맞춤 설정된 AI 에이전트가 생성되었습니다.
3단계: Bright Data 웹 MCP 원격 서버 시작하기
Bright Data의 Web MCP를 Microsoft Copilot Studio에 통합하려면 먼저 연결 URL을 가져와야 합니다. 공식 Bright Data 문서를 따르거나 아래 단계를 사용할 수 있습니다.
아직 Bright Data에 가입하지 않았다면 가입하세요. 기존 계정이 있다면 로그인하세요. 로그인 후 왼쪽 상단 메뉴의 “MCP” 섹션으로 이동하세요:
이 페이지에서는 Bright Data Web MCP에 로컬 및 원격으로 연결하는 방법과 함께 다양한 기술을 활용한 통합 예시 및 쇼케이스 프로젝트를 확인할 수 있습니다.
이 경우 Bright Data Web MCP 원격 서버를 사용해야 합니다( @brightdata/mcp 패키지를 통해 Copilot Studio 환경에서 Web MCP를 로컬에 설치하는 것은 불가능합니다). Web MCP 원격 서버는 무제한 확장성을 보장하므로 성능에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
이 통합을 최대한 활용하고 웹 데이터 추출, 브라우저 상호작용 등을 위한 60개 이상의 Web MCP 도구에 접근하려면 Pro 모드를 활성화해야 합니다. Pro 모드에서 원격 연결 URL을 얻으려면:
- “Remote” 버튼을 선택하세요.
- “고급 설정” 드롭다운을 확장합니다.
- “Pro” 모드를 선택하세요.
다음으로 연결 URL에 집중하세요. MCP에서 지원하는 최신 전송 프로토콜인“스트리밍 가능 HTTP” 옵션을 선택하세요. (자세한 내용은 SSE 대 스트리밍 가능 HTTP 심층 분석을 참조하세요.)
참고: SSE 전송 방식은 더 이상 사용되지 않으므로, Copilot Studio는 2026년 8월부터 MCP용 SSE 지원을 중단할 예정입니다.
다음과 같은 연결 URL이 생성됩니다:
https://mcp.brightdata.com/mcp?token=<YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN>&pro=1 위 URL에서 <YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN> 자리 표시자를 귀하의 Bright Data API 키로 대체하십시오. 새 키 생성은 공식 가이드를 참조하십시오. Pro 모드를 활성화하는 &pro=1 쿼리 매개변수를 유의하십시오.
참고: Pro 모드에서 Web MCP를 사용하면 요금이 부과되므로 Bright Data 계정에 충분한 잔액이 있는지 확인하세요.
훌륭합니다! 이 연결 URL만 있으면 Web MCP를 Pro 모드로 Copilot Studio AI 에이전트에 통합할 수 있습니다.
4단계: Web MCP 연결용 도구 생성
Copilot Studio의 AI 에이전트가 Bright Data의 Web MCP 서버에 접근할 수 있도록 하려면 MCP 연결을 생성하고 구성해야 합니다.
Copilot Studio에서 “도구” 탭으로 이동한 후 “도구 추가”를 클릭하세요:
열린 모달에서 “새 도구” 버튼을 클릭하세요:
마법사의 다음 단계에서 “모델 컨텍스트 프로토콜” 카드를 선택하세요:
아래와 같이 “모델 컨텍스트 프로토콜 서버 추가” 양식을 작성하세요:
- 서버 이름: “Bright Data Web MCP”
- 설명: “웹 검색, 웹사이트 탐색, 작업 수행 및 웹 데이터 수집을 위한 올인원 도구”
- 서버 URL:
https://mcp.brightdata.com/mcp - 인증: “API 키” 옵션을 선택한 후 다음 옵션을 선택하세요:
- 유형: “쿼리”
- 라벨: “token”
중요: 본 문서 작성 시점 기준, Copilot Studio는 “서버 URL” 필드에 지정된 쿼리 매개변수를 무시합니다. 토큰 쿼리 매개변수는 인증 설정을 통해 추가됩니다. 대신 pro=1 쿼리 매개변수를 설정하고 Pro 모드를 활성화하려면 특별한 사용자 설정을 적용해야 합니다(다음 단계에서 확인할 수 있음).
“생성”을 클릭하여 계속 진행하세요. 그러면 “도구 추가” 모달이 표시됩니다. 여기서 “연결되지 않음” 드롭다운을 열고 “새 연결 생성”을 누르세요:
이렇게 하면 웹 MCP 서버 도구에 대한 연결이 정의됩니다. 쿼리 인증 방법으로 토큰을 구성했으므로 “토큰” 입력을 요청하는 메시지가 표시됩니다. Bright Data API 키를 붙여넣고 “생성”을 클릭하세요:
이제 MCP 연결 URL의 토큰 쿼리 매개변수가 Bright Data API 키로 설정됩니다. 이를 통해 원격 웹 MCP 서버에 대한 연결 인증이 가능해집니다.
연결 생성 후 “추가 및 구성” 버튼을 통해 에이전트에 도구를 추가하세요:
“Supercharged Web Agent” 관리 페이지 내 “Bright Data Web MCP” 도구 섹션으로 이동됩니다:
현재 웹 MCP 도구는 4가지 도구만 제공합니다. 이는 웹 MCP 무료 계층에 포함된 도구와 정확히 일치합니다. 이제 모든 60개 이상의 도구에 접근할 수 있도록 도구를 프로 모드로 설정해 보겠습니다!
단계 #5: 프로 모드 설정
Copilot Studio에서 왼쪽 메뉴를 열고 “도구” 옵션을 선택하세요. 페이지에서 “Bright Data Web MCP” 항목을 찾아 클릭하세요:
Microsoft Power Apps의 “Bright Data Web MCP” 커넥터 편집 페이지로 이동합니다:
이 서비스에서 도구 커넥터를 맞춤 설정할 수 있습니다. 목표는 프로 쿼리 매개변수를 추가하고 값을 1로 설정하는 것입니다. 가장 쉬운 방법은 Swagger 사양을 통해 도구 구성을 직접 편집하는 것입니다.
따라서 “Swagger 편집기” 토글을 클릭하세요:
아래와 유사한 Swagger 2.0 정의 가 표시됩니다:
다음 YAML 구성으로 Swagger 설정을 업데이트하세요:
swagger: '2.0'
info:
title: Bright Data Web MCP
description: >-
웹 검색, 웹사이트 탐색, 작업 수행 및 웹 데이터 추출을 위한 올인원 도구.
version: 1.0.0
host: mcp.brightdata.com
basePath: /
schemes:
- https
paths:
/mcp:
post:
responses:
'200':
description: 즉시 응답
x-ms-agentic-protocol: mcp-streamable-1.0
operationId: InvokeServer
summary: Bright Data Web MCP
description: >-
웹 검색, 웹사이트 탐색, 작업 수행 및 웹 데이터 수집을 위한 올인원 도구입니다.
parameters:
- name: pro
in: query
description: 프로 모드 활성화 (1 = 켜기, 0 = 끄기)
required: false
type: integer
default: 1
securityDefinitions:
api_key:
type: apiKey
in: query
name: token
security:
- api_key: []다음 섹션에 특히 주의하십시오:
매개변수:
- 이름: pro
입력: query
설명: 프로 모드 활성화 (1 = 켜기, 0 = 끄기)
필수: false
유형: 정수
기본값: 1이는 pro 인수를 기본값 1의 선택적 쿼리 매개변수로 정의합니다. 이 구성으로, 연결 URL(앞서 설명한 토큰 로직 고려 시)은 자동으로 다음과 같이 표시됩니다:
https://mcp.brightdata.com/mcp?token=<YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN>&pro=1 이 URL 형식이 바로 Bright Data Web MCP에 Pro 모드로 연결하는 데 필요한 형식입니다.
설정이 완료되면 “커넥터 업데이트” 버튼을 클릭하여 변경 사항을 저장하세요:
에이전트의 “Bright Data Web MCP” 도구 섹션으로 돌아가세요. 이제 프로 모드를 통해 이용 가능한 60개 이상의 모든 도구를 확인할 수 있습니다:
자, 이제 시작입니다! Copilot Studio 내에서 Bright Data Web MCP의 모든 기능을 성공적으로 활용할 수 있게 되었습니다.
6단계: Bright Data Web MCP 연결 활성화
Web MCP 연결이 제공하는 도구를 사용하려면 먼저 연결을 활성화해야 합니다. 에이전트 페이지에서 “설정” 버튼을 클릭하세요:
“설정” 페이지에서 “연결 설정” 섹션으로 이동하세요. 해당 섹션의 “Bright Data Web MCP” 항목에서 “연결” 링크를 클릭하세요:
“제출” 버튼을 클릭하여 연결을 확인하면 “연결됨” 상태가 표시됩니다:
축하합니다! 이제 AI 에이전트가 Bright Data 웹 MCP에 연결되었습니다.
7단계: 에이전트 테스트
이제 Copilot Studio에 Bright Data 기반 에이전트가 준비되었으니 테스트해 보세요. 에이전트가 모든 Web MCP 도구를 최대한 활용할 수 있는지 확인하기 위해 복잡한 브랜드 모니터링 작업을 시도해 봅시다.
귀사가 생산한 제품이나 서비스에 대해 전문가와 사용자들이 어떤 의견을 제시하는지 분석하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 단순화를 위해 해당 제품이 최신 아이폰이라고 가정하겠습니다. 다음 프롬프트로 목표를 달성하세요:
다음 작업을 수행하세요:
1. 구글에서 최신 아이폰 관련 최신 뉴스를 검색하세요.
2. 가장 관련성 높은 뉴스 기사를 선별하세요.
3. 각 뉴스 기사마다:
3.1. 콘텐츠를 스크래핑하고 분석하세요.
3.2. 약 50단어 분량의 요약문을 제공하세요.
3.3. 감정 분석 코멘트를 추가하세요.
4. 레딧에서 최신 아이폰에 대한 의견을 검색하십시오.
5. 상위 레딧 게시글을 선별하십시오.
6. 각 레딧 게시글에 대해:
6.1. 구조화된 형식으로 데이터를 접근하고 학습하십시오.
6.2. 가장 관련성 높은 발췌문을 선택하십시오.
7. 레딧 사용자들이 최신 아이폰에 대해 어떻게 생각하는지 종합하는 감정 분석 코멘트를 제공하십시오.
8. 모든 정보를 종합하여 최종 보고서를 작성합니다. 보고서에는 다음이 포함됩니다:
- 각 뉴스 기사의 제목, URL, 요약, 감정 분석.
- 관련 레딧 게시물 발췌문, 해당 게시물 URL, 사용자 의견에 대한 감정 분석.이 워크플로는 단순히 뉴스를 수집하는 것을 넘어, 완전한 브랜드 감정 분석을 위해 레딧의 실제 사용자 의견도 포착합니다. 이는 Bright Data의 Web MCP 통합이 지원하는 광범위한 기업용 사례 중 하나의 예시일 뿐입니다.
에이전트 페이지의 “에이전트 테스트” 섹션에 프롬프트를 붙여넣고 실행하세요. 다음과 같은 출력이 표시됩니다:
보시다시피 에이전트는 먼저 Bright Data 웹 MCP에 연결합니다. 그런 다음 search_engine 도구를 두 번 호출합니다: 첫 번째는 최신 아이폰 뉴스를 가져오고, 두 번째는 해당 뉴스(작성 시점 기준 아이폰 17)에 대한 레딧 게시글을 가져옵니다.
다음으로, 선택된 각 뉴스 기사의 가독성 있는 마크다운 버전을 추출하기 위해 scrape_as_markdown 엔드포인트를 반복적으로 호출합니다. (참고: 마크다운은 AI 데이터 수집에 이상적인 형식입니다.) 이후에는 식별된 레딧 게시물에서 구조화된 데이터를 가져오기 위해 web_data_reddit_posts 도구( Bright Data의 소셜 미디어 스크레이퍼 기반)도 활용합니다.
마지막으로 에이전트는 수집된 모든 정보를 정리하여 다음과 같은 보고서를 생성합니다:
출력물에는 URL이 포함된 실제 뉴스 기사, 요약, 감정 분석 코멘트, 레딧 토론 발췌문이 단일 보고서로 통합되어 제공됩니다.
전체 보고서 중 마지막 코멘트를 살펴보세요:
- 기본형 iPhone 17: 전반적으로 호의적. 사용자들은 가격 대비 성능, 가벼운 무게, 개선된 디스플레이를 높이 평가합니다. "대히트"로 묘사되지만, 일부는 추가 기능을 위해 Pro 모델을 선호합니다.
- iPhone 17 Pro/Pro Max: 혼합적에서 긍정적. 성능과 카메라를 칭찬하지만, 크기, 무게, 가격, 배터리 수명에 대한 비판이 있습니다.
- iPhone Air: 극단적으로 양극화됨. 초슬림 경량 디자인을 찬양하는 한편, 단일 카메라, 배터리 수명, 고가에 대한 불만이 제기되며 제품 존재 이유에 의문을 제기하고 생산 축소를 지적함.
- 전반적 분위기: 표준 iPhone 17에 대해 신중한 긍정, 실험적 모델(Air) 및 액세서리에 대한 회의적 시각, 가격 민감도 증가. 열정은 존재하나 가성비, 사양, 애플의 최근 제품 결정에 대한 우려로 인해 누그러짐.이를 통해 전문가와 사용자가 특정 제품에 대해 어떻게 생각하는지 데이터 기반의 명확한 이해를 얻을 수 있습니다. 복잡한 에이전트 구조나 수동 통합 없이 단일 프롬프트만으로 이처럼 설득력 있는 결과를 도출했습니다.
이 사례는 Copilot Studio의 Web MCP 통합이 기업 수준의 사용 사례를 확실히 지원한다는 점을 입증합니다. 결국, 해당 도구 없이는 일반 LLM이 이런 보고서를 만들어내는 것조차 불가능했을 테니까요!
다음 단계는? 에이전트를 공개하고 프로덕션에 배포하세요! 웹 MCP의 클라우드 네이티브 특성 덕분에 확장성은 문제가 되지 않을 것입니다.
이제 실시간 데이터 피드부터 동적 웹 스크래핑 및 브라우저 자동화에 이르기까지 다양한 프롬프트로 실험하며 다른 기업 시나리오를 탐색해 보세요.
자, 이제 Bright Data의 Web MCP를 Microsoft Copilot Studio AI 에이전트에 통합하여 웹 데이터 인텔리전스의 모든 잠재력을 활용할 수 있게 되었습니다.
결론
이 글에서는 비즈니스에 중요한 사용 사례를 위해 Copilot Studio 내 AI 에이전트에서 Bright Data의 Web MCP 도구를 활용하는 방법을 이해하셨습니다. 특히 60개 이상의 도구가 브랜드 평판 모니터링과 같은 다양한 시나리오를 어떻게 쉽게 지원할 수 있는지 확인하셨습니다.
이 통합을 통해 AI 에이전트에 웹 검색, 구조화된 데이터 추출, 실시간 웹 데이터 피드, 자동화된 웹 상호작용 등의 기능을 부여할 수 있으며, 동시에 엔터프라이즈급 확장성과 안정성을 보장합니다.
더 진보된 에이전트를 구축하려면 Bright Data의 AI 생태계 내에서 제공되는 전체 제품 및 서비스 제품군을 살펴보세요.
지금 바로 Bright Data 무료 계정에 가입하고 AI 활용이 가능한 웹 데이터 도구를 사용해 보세요!
