AI 터미널을 위한 Bright Data Web MCP와 Forge Code

이 블로그 게시물에서 배울 내용:

Forge Code란 무엇이며, AI 기반 개발 도구로서 어떤 독특한 특징을 가지는지.
Bright Data의 Web MCP를 통합하면 더 풍부한 AI 기능으로 터미널 워크플로우가 어떻게 향상되는지.
Forge 내에서 Web MCP를 사용하여 AI 코딩 에이전트에 더 많은 기능과 유연성을 부여하는 방법.

바로 시작해 봅시다!

Forge Code란?

Forge Code(Forge 또는 ForgeCode라고도 불림)는 터미널에서 직접 실행되는 오픈소스 AI 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트입니다. 기존 환경을 벗어나지 않고 코딩 워크플로우를 강화하는 것을 목표로 합니다.

Forge는 CLI와 직접 통합되어 코드에 대한 완전한 제어권을 유지하면서 실시간 지원을 제공합니다. 이 AI 터미널 개발 도구는 IDE 및 코딩 솔루션과 함께 작동하며, 더 나은 개발 경험을 제공하기 위해 이를 보완합니다.

이 글을 작성하는 시점에서 GitHub 저장소는 4,600개 이상의 스타를 보유하고 있으며, 개발자 커뮤니티의 강력하고 지속적인 관심을 반영합니다.

Forge를 특히 흥미롭게 만드는 것은 멀티 에이전트 아키텍처, 컨텍스트 인식, 유연한 AI 공급자 통합의 조합입니다. 프로젝트 파일, Git 기록, 의존성, 환경을 이해하여 지능적인 제안, 코드 분석, 효율적인 작업 관리를 제공합니다.

더 스마트한 AI 기반 터미널 개발 환경 경험

Forge는 300개 이상의 LLM 및 AI 모델과 통합됩니다. 그러나 이들 모두는 근본적인 한계를 공유합니다: 정적 지식입니다. 결국, LLM은 학습된 데이터를 기반으로만 답변을 생성할 수 있습니다.

문제는 LLM 학습 데이터가 과거의 스냅샷이라는 점입니다. IT처럼 빠르게 진화하는 세계에서는 가장 발전된 LLM조차 구식 코딩 관행이나 더 이상 사용되지 않는 문서를 제안할 수 있습니다.

Forge는 MCP를 통해 외부 시스템에 연결을 지원함으로써 이 한계를 극복합니다. 예를 들어, Forge와 Bright Data의 Web MCP를 통합하면 AI 코딩 에이전트가 튜토리얼, 문서, 가이드에 실시간으로 접근할 수 있습니다.

더 구체적으로, Forge + Web MCP 시스템은 AI 코딩 에이전트에게 다음을 가능하게 합니다:

튜토리얼 및 문서 페이지를 가져와 학습합니다.
정확하고 최신 정보를 위해 웹을 검색합니다.
분석, 처리 또는 모킹을 위해 실제 웹사이트를 스크래핑하고 데이터를 수집합니다.
웹 애플리케이션과 상호 작용하고 워크플로우를 자동화합니다.
훨씬 더 많은 것을 처리합니다…

이것이 가능한 이유는 Web MCP가 60개 이상의 AI 준비 도구를 제공하여 자동화된 웹 데이터 수집, 구조화된 데이터 추출, 브라우저 상호 작용을 가능하게 하기 때문입니다.

무료 티어에서도 두 가지 유용한 도구(배치 버전 포함)를 제공합니다:

도구	설명
`search_engine`	Google, Bing 또는 Yandex 결과를 JSON 또는 Markdown 형식으로 검색합니다.
`scrape_as_markdown`	안티봇 조치를 우회하여 웹페이지를 깔끔한 Markdown으로 스크래핑합니다.

하지만 [Pro 모드에서 Web MCP는 진정한 빛을 발합니다](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#-pricing, modes). Amazon, LinkedIn, YouTube, TikTok, Yahoo Finance, Zillow, Google Maps 등의 플랫폼에서 구조화된 추출을 위한 프리미엄 도구를 잠금 해제할 수 있습니다.

Bright Data Web MCP를 Forge에 통합하는 방법을 알아봅시다!

Forge Code AI 터미널 에이전트를 Bright Data의 Web MCP에 연결하는 방법

이 튜토리얼 섹션에서는 Forge를 Bright Data Web MCP의 로컬 인스턴스에 연결하는 방법을 배웁니다. 이 설정을 통해 터미널에서 직접 강화된 AI 개발 경험을 얻을 수 있습니다.

아래 지침을 따라 시작하세요!

사전 요구 사항

이 튜토리얼을 따라하려면 다음이 필요합니다:

Node.js 16+ 로컬 설치.
API 키가 있는 Bright Data 계정(계정 설정은 전용 단계에서 안내됩니다).
지원되는 LLM 공급자 중 하나의 API 키(여기서는 OpenRouter 사용) 또는 Forge 계정.

MCP 프로토콜과 Web MCP 서버가 제공하는 도구에 대한 기본적인 이해도 도움이 됩니다.

1단계: Forge 설치 및 실행

Forge Code를 설정하는 방법은 두 가지입니다. 가장 쉬운 방법은 아래 npx 명령을 사용하여 즉시 실행하는 것입니다:

npx forgecode@latest <PATH_TO_YOUR_PROJECT_FOLDER>

이 명령은 지정된 디렉토리에서 Forge AI 터미널 개발 에이전트를 초기화합니다.

또는 두 개의 명령을 사용하여 실행할 수 있습니다:

cd <PATH_TO_YOUR_PROJECT_FOLDER>
npx forgecode@latest

참고: 이 튜토리얼에서 프로젝트 폴더 이름은 forge-project입니다. 따라서 다음 스크린샷에서 이 이름을 볼 수 있습니다.

두 번째 방법으로, 매번 npx forgecode@latest를 입력하지 않으려면 Forge Code를 전역으로 설치하세요:

npm install -g forgecode@latest

전역으로 설치한 후 다음 명령으로 시작할 수 있습니다:

forge

그렇지 않으면 프로젝트 폴더에서 다음 명령으로 시작해야 합니다:

npx forgecode@latest

잘 하셨습니다! 이제 프로젝트 폴더에서 Forge가 로컬로 실행되고 있습니다.

2단계: LLM 공급자 구성

처음으로 Forge를 실행하면 다음 화면이 표시됩니다:

보시다시피, Forge는 처음에 AI 공급자를 구성하도록 요청하며, 지원되는 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다. Forge 계정에 연결할 수도 있으며, 공식 문서에 설명된 대로 진행하면 됩니다.

이 튜토리얼에서는 OpenRouter 모델을 사용한다고 가정합니다(다른 지원 LLM도 동일한 과정입니다).

“OpenRouter” 항목을 선택하고 OpenRouter API 키를 붙여넣으면 사용 가능한 모델 중 하나를 선택하라는 메시지가 표시됩니다:

원하는 모델(이 예시에서는 qwen/qwen3-coder:free)을 검색하고 Enter를 눌러 선택합니다:

qwen/qwen3-coder:free는 “Qwen3 Coder 480B A35B (무료)”의 식별자로, 코딩 작업에 특화된 강력한 무료 LLM입니다. 이 모델은 Forge AI 터미널 개발 에이전트를 구동하기에 이상적인 선택입니다.

Qwen과의 다른 Bright Data 통합을 알아보려면 다음 리소스를 참조하세요:

LLM 통합이 올바르게 작동하는지 확인하려면 “Hey!”와 같은 간단한 프롬프트를 실행해 보세요. “안녕하세요! 오늘 어떻게 도와드릴까요?”와 유사한 응답을 받아야 합니다.

훌륭합니다! 구성된 LLM 공급자와의 통합이 완벽하게 작동하고 있음을 확인했습니다.

3단계: Forge CLI 인터페이스 익히기

Forge는 많은 CLI 명령을 지원하며, 이를 잘 이해해야 최대한 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 /help 명령을 실행하여 모든 명령과 기능의 전체 목록을 확인하세요:

각 명령에 대한 추가 정보는 공식 문서를 확인하세요.

훌륭합니다! 이제 Forge 사용 방법을 알게 되었습니다.

4단계: Bright Data의 Web MCP 시작하기

Forge를 Bright Data의 Web MCP에 연결하기 전에 MCP 서버가 머신에서 실행되는지 확인해야 합니다.

먼저 Bright Data 계정이 필요합니다. 이미 계정이 있다면 로그인하세요. 빠른 설정을 위해 대시보드의 “MCP” 섹션에서 마법사를 따라 진행하세요:

추가 안내는 아래 지침을 참조하세요.

먼저 Bright Data API 키를 생성하세요. 그런 다음 안전하게 저장하세요. 곧 로컬 Web MCP 인스턴스를 계정과 인증하는 데 사용할 것입니다.

그런 다음 @brightdata/mcp 패키지를 사용하여 Web MCP를 전역으로 설치하세요:

npm install -g @brightdata/mcp

다음 명령으로 MCP 서버가 로컬에서 실행되는지 확인하세요:

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" npx -y @brightdata/mcp

또는 PowerShell에서 동일하게:

$Env:API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>"; npx -y @brightdata/mcp

<YOUR_BRIGHT_DATA_API>를 실제 Bright Data API 토큰으로 교체하세요. 이 (동일한) 명령들은 필수 API_TOKEN 환경 변수를 설정하고 Web MCP 서버를 로컬에서 실행합니다.

성공하면 다음과 유사한 출력이 표시됩니다:

첫 번째 실행 시 Web MCP 패키지는 Bright Data 계정에 두 개의 존을 자동으로 생성합니다:

mcp_unlocker: Web Unlocker용 존.
mcp_browser: Browser API용 존.

이 두 존은 Web MCP에서 사용 가능한 60개 이상의 도구를 구동합니다. 다른 존으로도 구성할 수 있으며, 문서에 설명된 대로 진행하면 됩니다.

존이 생성되었는지 확인하려면 Bright Data 대시보드의 “프록시 및 스크래핑 인프라” 페이지로 이동하세요. 테이블에 두 존이 나열되어 있어야 합니다:

시작 시 Web MCP가 생성한 mcp_unlocker 및 mcp_browser 존

이제 Web MCP 무료 티어에서는 search_engine과 scrape_as_markdown 도구(및 배치 버전)만 사용 가능하다는 점을 기억하세요.

60개 이상의 모든 도구를 잠금 해제하려면 PRO_MODE="true" 환경 변수를 설정하여 Pro 모드를 활성화하세요:

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" PRO_MODE="true" npx -y @brightdata/mcp

또는 Windows에서:

$Env:API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>"; $Env:PRO_MODE="true"; npx -y @brightdata/mcp

Pro 모드는 무료 티어에 포함되지 않으며 [추가 요금이 부과됩니다](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#-pricing, modes).

훌륭합니다! Web MCP 서버가 머신에서 실행되는 것을 확인했습니다. 다음으로 Forge가 서버를 자율적으로 시작하고 연결하도록 구성합니다.

5단계: Web MCP 통합 구성

Forge는 MCP 서버와 통합하는 두 가지 방법을 제공합니다. 첫 번째 방법은 프로젝트 폴더에 다음 구조로 .mcp.json 파일을 생성하는 것입니다:

{
  "mcpServers": {
    "bright_data": {
      "command": "npx",
      "args": ["@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": "<YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN>",
        "PRO_MODE": "true"
      }
    }
  }
}

이 설정은 이전에 테스트한 npx 명령을 반영하며, 자격 증명 및 구성에 환경 변수를 사용합니다:

API_TOKEN: 필수. Bright Data API 키로 설정하세요.
PRO_MODE: 선택 사항. Pro 모드를 활성화하지 않으려면 제거하세요.

.mcp.json 파일 덕분에 MCP 통합은 현재 프로젝트 폴더에서만 로컬로 사용할 수 있습니다.

참고: 유사한 방식으로, 서버를 로컬에서 실행하는 대신 Streamable HTTP를 통해 원격 Bright Data Web MCP에 연결할 수 있습니다. 이 방법은 엔터프라이즈급 시나리오에 더 적합합니다.

두 번째 옵션으로, 전역 설정을 위해 다음 명령을 실행하세요:

forge mcp import, scope user '{
  "mcpServers": {
    "bright_data": {
      "command": "npx",
      "args": ["@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": "<YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN>",
        "PRO_MODE": "true"
      }
    }
  }
}'

참고: Forge를 전역으로 설치하지 않은 경우 forge를 npx forgecode@latest로 교체하세요.

이것은 프로젝트 수준 설정과 동일한 효과를 달성하지만, 모든 Forge 프로젝트에서 전역으로 MCP 구성을 사용할 수 있게 합니다.

이제 Forge는 npx 명령을 통해 Web MCP를 로컬에서 실행하고 연결합니다.

중요: Windows를 사용하는 경우 command 필드에서 npx를 npx.cmd로 교체하세요. 이는 “프로그램을 찾을 수 없음” 오류를 방지하기 위해 필요합니다:

훌륭합니다! Forge Code의 AI 기반 터미널 개발 에이전트가 이제 Bright Data Web MCP와 완전히 통합되었습니다.

연결이 작동하는지 확인할 시간입니다!

6단계: Web MCP 연결 로드

다음 명령을 실행하여 모든 MCP 서버를 다시 로드하세요:

forge mcp reload

또는 Forge를 전역으로 설치하지 않은 경우 다음을 입력하세요:

npx forgecode@latest mcp reload

Pro 모드로 Web MCP를 구성한 경우 출력은 다음과 유사해야 합니다:

Forge는 서버에 연결하여 60개 이상의 사용 가능한 도구를 표시하는 데 몇 초가 걸립니다. 무료 티어에서는 네 개의 무료 도구(search_engine과 scrape_as_markdown, 그리고 배치 버전)만 표시됩니다.

이것으로 Forge가 Bright Data Web MCP에 성공적으로 연결되었음을 확인합니다. 임무 완료!

7단계: 통합 테스트

Forge + Bright Data Web MCP 통합을 테스트하려면 Forge Code를 시작하고 AI 에이전트에게 다음과 같은 작업을 수행하도록 요청하세요:

Retrieve structured information from the following Best Buy product page URL: "https://www.etsy.com/listing/1876990811/personalized-baby-beanie-newborn-baby". Wait for the data to be retrieved, then store it locally in a JSON file, read it, and set up a simple Flask application with an endpoint that exposes this data.

이것은 표준 LLM이 단독으로 할 수 없는 작업입니다. 웹에서 최신 실시간 데이터를 가져와야 하기 때문입니다.

Forge에서 프롬프트를 실행하면 다음과 같은 일이 발생합니다:

보시다시피, AI 터미널 개발 에이전트는 자동으로

mcp_bright_data_tool_web_data_etsy_products를 목표 달성에 적합한 도구로 식별합니다. 이것은 제품 URL을 사용하여 Etsy에서 구조화된 제품 데이터를 검색하도록 설계된 프리미엄 Web MCP 도구입니다.

이 경우 도구는 프롬프트에 제공된 URL로 호출됩니다. 데이터가 검색되면 Forge는 스크래핑된 데이터가 포함된 product.json 파일을 생성합니다:

여기서 볼 수 있는 데이터는 AI가 생성하거나 환각한 콘텐츠가 아닌 실제로 라이브 스크래핑된 데이터임을 기억하세요. 대상 Etsy 제품 페이지를 방문하여 확인하세요:

Forge는 또한 간단한 app.py Flask 애플리케이션을 생성합니다. 이 애플리케이션은 JSON 파일을 읽고 /products 엔드포인트를 통해 데이터를 노출하여 모킹된 API 데이터로 제공합니다:

의존성을 설치하고(pip install flask) 애플리케이션을 실행하세요(python app.py). /products 엔드포인트를 호출하고 예상 데이터가 반환되는지 확인하세요:

완성입니다! 생성된 Flask 애플리케이션이 완벽하게 작동합니다(출력 응답의 필드는 알파벳순으로 정렬되었습니다).

이것은 간단한 예시에 불과하지만, Forge와 Bright Data의 Web MCP 서버를 결합하는 강력함을 명확하게 보여줍니다. 여기서부터 더 고급 프롬프트를 실험하고 실시간 웹 데이터로 구동되는 LLM 기반 데이터 워크플로우를 점점 더 정교하게 발전시킬 수 있습니다.