이 튜토리얼에서는 다음을 살펴보게 됩니다:

세미틱 커널(Semantic Kernel)의 정의, 핵심 기능, 작동 방식.
MCP로 확장하면 더욱 강력해지는 이유.
세미틱 커널을 활용해 Bright Data Web MCP 통합으로 AI 에이전트를 구축하는 방법.

자, 시작해 보겠습니다!

세미틱 커널이란?

세미틱 커널은 마이크로소프트가 개발한 오픈소스 SDK로, AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 애플리케이션에 통합하여 AI 에이전트와 고급 생성형 AI 솔루션을 구축하는 데 도움을 줍니다. 이는 생산 환경에 바로 적용 가능한 미들웨어 역할을 하며, 다양한 AI 서비스에 대한 커넥터를 제공하고 의미론적(프롬프트 기반) 및 네이티브(코드 기반) 기능 실행을 모두 지원합니다.

이 SDK는 C#, Python, Java로 제공됩니다. 텍스트 생성, 채팅 완성 수행, 외부 데이터 소스 및 서비스 연결을 위한 유연한 솔루션입니다. 본 글 작성 시점 기준, 프로젝트의 GitHub 저장소는 26,000개 이상의 스타를 보유하고 있습니다.

주요 기능

Semantic Kernel이 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다:

AI 모델 통합: OpenAI 및 Azure OpenAI와 같은 서비스에 통합 인터페이스로 연결하여 채팅 완성, 텍스트 생성 등을 수행합니다.
플러그인 시스템: AI 기능을 확장하기 위해 의미론적 기능(프롬프트) 및 네이티브 기능(C#, Python 또는 Java)을 지원하는 플러그인을 제공합니다.
AI 에이전트: 사용자 요청을 해석하고 여러 플러그인과 서비스를 조정하여 복잡한 작업을 해결하는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
계획 및 함수 호출: 에이전트가 적절한 플러그인이나 함수를 선택하여 다단계 작업을 분해하고 실행하도록 지원합니다.
검색 강화 생성(RAG): 검색 및 데이터 커넥터를 사용하여 실제 데이터를 프롬프트에 통합하여 보다 정확하고 최신 응답을 제공합니다.

시맨틱 커널의 작동 방식

라이브러리 작동 방식을 이해하려면 주요 구성 요소를 알아두면 도움이 됩니다:

코어 커널: AI 서비스와 플러그인을 조정합니다.
AI 서비스 커넥터: 공통 인터페이스를 통해 애플리케이션 코드를 다양한 AI 모델 및 서비스에 연결합니다.
플러그인: 에이전트의 기능을 확장하는 의미론적 및 네이티브 기능을 포함합니다.
AI 에이전트: 커널 위에 구축되어 플러그인을 활용해 요청을 처리하고 워크플로를 실행합니다.

MCP 통합으로 의미론적 커널을 확장해야 하는 이유

시맨틱 커널은 모델에 구애받지 않는 SDK로, 복잡한 AI 에이전트, 워크플로우, 심지어 다중 에이전트 시스템까지 구축, 조정 및 배포할 수 있게 합니다. 아키텍처가 아무리 정교해져도 이러한 워크플로우와 에이전트는 여전히 기능을 수행하기 위한 기본 AI 모델이 필요합니다.

OpenAI, Azure OpenAI 또는 다른 LLM이든 모든 모델은 동일한 근본적인 한계를 공유합니다: 그들의 지식은 정적입니다…

LLM은 특정 시점의 스냅샷을 나타내는 데이터로 훈련되므로, 그 지식은 빠르게 구식이 될 수 있습니다. 더 중요한 것은, LLM이 기본적으로 실시간 웹사이트나 외부 데이터 소스와 상호작용할 수 없다는 점입니다.

이 점에서 Semantic Kernel의 플러그인 기반 확장성이 결정적인 차이를 만듭니다. Bright Data의 Web MCP와 통합하면 AI 에이전트를 정적 지식의 한계를 넘어 확장하여 웹에서 직접 최신 고품질 데이터를 수집할 수 있게 합니다.

오픈소스 Web MCP 서버는 Bright Data의 웹 상호작용 및 데이터 수집 인프라를 기반으로 하는 60개 이상의 AI 지원 도구에 대한 접근을 제공합니다.

무료 계정에서도 AI 에이전트가 두 가지 강력한 도구를 즉시 활용할 수 있습니다:

도구	설명
`search_engine`	Google, Bing 또는 Yandex에서 JSON 또는 Markdown 형식의 검색 결과를 가져옵니다.
`scrape_as_markdown`	봇 탐지 및 CAPTCHA를 우회하여 모든 웹 페이지를 깔끔한 마크다운 형식으로 스크랩합니다.

그 외에도 Web MCP는 Amazon, LinkedIn, Yahoo Finance, TikTok 등 다양한 플랫폼에서 구조화된 데이터 수집을 위한 수십 가지의 전문 도구를 제공합니다. 자세한 내용은 공식 GitHub 페이지에서 확인하세요.

요약하자면, Semantic Kernel과 Web MCP를 결합하면 정적인 워크플로우를 실시간 웹사이트와 상호작용하고 웹 데이터에 접근하여 현실 세계에 기반한 인사이트를 생성할 수 있는 동적인 AI 에이전트로 전환할 수 있습니다.

Bright Data의 Web MCP에 연결되는 Semantic Kernel AI 에이전트 구축 방법

이 가이드 섹션에서는 Bright Data의 Web MCP를 C#으로 작성된 Semantic Kernel AI 에이전트에 연결하는 방법을 배웁니다. 특히 이 통합을 활용하여 다음과 같은 기능을 수행하는 Reddit 분석기 AI 에이전트를 구축할 것입니다:

Bright Data Web MCP 도구를 활용하여 Reddit 게시물에서 정보를 검색합니다.
OpenAI GPT-5 모델을 사용하여 검색된 데이터를 처리합니다.
결과를 마크다운(Markdown) 형식의 보고서로 반환합니다.

참고: 아래 코드는 .NET 9 기반 C#으로 작성되었습니다. 그러나 지원되는 다른 두 프로그래밍 언어인 Python 또는 Java로도 쉽게 변환할 수 있습니다.

시작하려면 아래 단계를 따르세요!

필수 사항

시작하기 전에 다음을 준비하세요:

로컬에 설치된.NET 8.0 이상 버전 (본 튜토리얼에서는 .NET 9를 기준으로 설명합니다)
OpenAI API 키
API 키가 준비된 Bright Data 계정

Bright Data 계정 설정은 후속 단계에서 안내해 드리므로 걱정하지 마십시오.

1단계: .NET C# 프로젝트 설정

다음 명령어로 SK_MCP_Agent라는 새 .NET 콘솔 프로젝트를 초기화합니다:

dotnet new console -n SK_MCP_Agent

다음으로 프로젝트 폴더로 이동합니다:

cd SK_MCP_Agent

이제 다음과 같은 파일 구조를 확인할 수 있습니다:

SK_MCP_Agent/
├── Program.cs
├── SK_MCP_Agent.csproj
└── obj/
    ├── project.assets.json
    ├── project.nuget.cache
    ├── SK_MCP_Agent.csproj.nuget.dgspec.json
    ├── SK_MCP_Agent.csproj.nuget.g.props
    └── SK_MCP_Agent.csproj.nuget.g.targets

자세한 내용으로, Program.cs에는 현재 기본 “Hello, World” 프로그램이 포함되어 있습니다. 이 파일에 세미틱 커널 AI 에이전트 로직을 배치하게 됩니다.

이제 Visual Studio 또는 Visual Studio Code와 같은 .NET C# IDE에서 프로젝트 폴더를 엽니다. IDE의 터미널에서 다음 명령어로 필요한 종속성을 설치하세요:

dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.EnvironmentVariables
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets  
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel --prerelease
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core --prerelease
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease
dotnet add package System.Linq.AsyncEnumerable --prerelease

필요한 NuGet 패키지는 다음과 같습니다:

Microsoft.Extensions.Configuration.*: 환경 변수 및 .NET 사용자 비밀에서 설정을 읽기 위한 키-값 기반 구성을 제공합니다.
Microsoft.SemanticKernel.*: AI 대규모 언어 모델(LLM)을 기존 프로그래밍 언어와 통합하기 위한 경량 SDK로, 에이전트 개발 도구를 포함합니다.
ModelContextProtocol: Bright Data Web MCP에 연결하는 데 사용될 공식 MCP C# 클라이언트입니다.
System.Linq.AsyncEnumerable: IAsyncEnumerable<T>에 대한 전체 LINQ 확장 메서드 세트를 노출합니다.

참고: dotnet add package의 --prerelease 플래그는 .NET CLI에 NuGet 패키지의 최신(프리릴리즈) 버전을 설치하도록 지시합니다. 일부 패키지는 아직 개발 중이거나 실험 단계에 있으므로 이 옵션이 필요합니다.

완료! Bright Data Web MCP 통합을 통해 Semantic Kernel을 사용한 C# AI 에이전트 구축을 위한 .NET 개발 환경이 설정되었습니다.

2단계: 시크릿 로딩 구성

AI 에이전트는 OpenAI 모델 및 Bright Data Web MCP 서버와 같은 타사 구성 요소에 의존합니다. 두 통합 모두 API 키 토큰을 통한 인증이 필요합니다. 코드에 키를 직접 노출하지 않으려면 .NET 사용자 시크릿 저장소 시스템이나 환경 변수를 사용하여 안전하게 저장하세요.

이를 구성하려면 먼저 구성 패키지를 임포트하세요:

using Microsoft.Extensions.Configuration;

그런 다음 다음 코드로 시크릿을 구성 객체에 로드합니다:

var config = new ConfigurationBuilder()
    .AddUserSecrets<Program>()
    .AddEnvironmentVariables()
    .Build();

이제 코드에서 다음과 같이 시크릿에 접근할 수 있습니다:

config["<비밀_이름>"]

프로젝트 폴더에서 다음 명령을 실행하여 사용자 비밀 저장소를 초기화하세요:

dotnet user-secrets init

이렇게 하면 비밀 정보(예: API 키)를 위한 안전한 로컬 저장소가 생성됩니다.

잘하셨습니다! 이제 C# 프로그램에서 소스 코드에 노출하지 않고도 민감한 자격 증명을 안전하게 처리할 수 있습니다.

3단계: Bright Data의 Web MCP 테스트

에이전트에서 Bright Data의 웹 MCP에 연결하기 전에 먼저 해당 머신에서 MCP 서버를 실행할 수 있는지 확인하세요.

아직 Bright Data 계정이 없다면 새로 생성하세요. 계정이 있다면 로그인하세요. 빠른 설정을 위해 대시보드의 “MCP” 섹션으로 이동하여 안내를 따르세요:

The “MCP” section in your Bright Data account

그렇지 않은 경우, Bright Data API 키 생성을 먼저 시작하세요. 이후 곧 필요할 것이므로 안전한 장소에 보관하십시오. 본 섹션에서는 Web MCP 통합 과정을 간소화하기 위해 API 키가 관리자 권한을 가진다고 가정합니다.

시스템에 Web MCP를 전역으로 설치하려면 다음 명령어를 실행하세요:

npm install -g @brightdata/mcp

다음으로 로컬 MCP 서버가 작동하는지 확인하려면 다음을 실행하세요:

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

또는 Linux/macOS에서는 동일하게 다음을 실행합니다:

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

<YOUR_BRIGHT_DATA_API> 를 실제 Bright Data API 토큰으로 대체하세요. 이 명령어는 필수 API_TOKEN 환경 변수를 설정하고 @brightdata/mcp 패키지를 통해 웹 MCP를 실행합니다.

성공 시 다음과 유사한 로그가 표시됩니다:

첫 실행 시 웹 MCP는 Bright Data 계정에 두 개의 기본 영역을 자동 생성합니다:

mcp_unlocker: 웹 언로커용 영역.
mcp_browser: 브라우저 API용 영역.
MCP 서버는 60개 이상의 모든 도구를 구동하기 위해 이 두 영역에 의존합니다.

존이 생성되었는지 확인하려면 Bright Data 대시보드에 로그인하세요. “프록시 및 스크래핑 인프라”페이지로 이동하면 존 테이블에서 해당 존을 확인할 수 있습니다:

The mcp_unlocker and mcp_browser zones created by the Web MCP at startup

API 토큰에 관리자 권한이 없는 경우 해당 영역이 생성되지 않습니다. 이 경우 대시보드에서 수동으로 영역을 생성하고 환경 변수를 통해 이름을 구성해야 합니다(자세한 내용은 GitHub 페이지를 참조하세요).

중요: 기본적으로 MCP 서버는 search_engine 및 scrape_as_markdown 도구(및 해당 배치 버전)만 노출합니다. 이 도구들은 Web MCP 무료 계층에 포함됩니다.

브라우저 자동화 및 구조화된 데이터 피드와 같은 고급 도구를 사용하려면 Pro 모드를 활성화해야 합니다 . 이를 위해 Web MCP 실행 전에 PRO_MODE="true" 환경 변수를 설정하세요:

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

또는 Linux/macOS의 경우:

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

프로 모드는 60개 이상의 모든 도구를 사용할 수 있게 하지만, 무료 계층에는 포함되지 않으며 추가 요금이 부과됩니다.

성공! 이제 웹 MCP 서버가 여러분의 머신에서 실행되는지 확인했습니다. 다음 단계에서 세미틱 커널 에이전트를 구성하여 서버를 실행하고 연결할 예정이므로 MCP 프로세스를 종료하세요.

단계 #4: 웹 MCP 통합 구성

이제 컴퓨터에서 웹 MCP를 실행할 수 있으므로, 먼저 이전에 가져온 Bright Data API 키를 사용자 비밀에 추가하세요:

dotnet user-secrets set "BrightData:ApiKey" "<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>"

<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY> 자리 표시자를 실제 API 키로 대체하세요. 이 명령어는 키를 프로젝트의 시크릿 저장소에 안전하게 저장합니다.

환경 변수로 API 키를 설정해도 동일한 결과를 얻을 수 있습니다:

$Env:BrightData__ApiKey="<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>"

또는 macOS/Linux의 경우:

export BrightData__ApiKey="<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>"

참고: Microsoft.Extensions.Configuration은 BrightData__ApiKey를 자동으로 BrightData:ApiKey로 변환합니다.

다음으로 ModelContextProtocol 패키지의 McpClientFactory를 사용하여 MCP 클라이언트를 정의하고 웹 MCP에 연결합니다:

await using var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(new StdioClientTransport(new()
{
    Name = "BrightDataWebMCP",
    Command = "npx",
    Arguments = ["-y", "@brightdata/mcp"],
    EnvironmentVariables = new Dictionary<string, string?>
    {
        { "API_TOKEN", config["BrightData:ApiKey"] },
        // { "PRO_MODE", "true" }, // <-- 선택 사항: Pro 모드 활성화
    }
}));

위의 구성은 이전 설정 단계에서 확인한 것과 동일한 npx 명령어와 필수 환경 변수를 생성합니다. PRO_MODE는 선택 사항이며, API_TOKEN은 앞서 정의한 BrightData:ApiKey 시크릿에서 읽혀진다는 점에 유의하십시오.

다음으로 사용 가능한 모든 도구 목록을 로드합니다:

var tools = await mcpClient.ListToolsAsync().ConfigureAwait(false);

스크립트는 npx 명령어를 실행하여 Web MCP를 로컬 프로세스로 시작하고 연결하여 노출된 도구에 접근합니다.

모든 도구를 로깅하여 Web MCP 연결이 정상적으로 작동하고 해당 도구에 접근할 수 있는지 확인할 수 있습니다:

foreach (var tool in tools)
{
    Console.WriteLine($"{tool.Name}: {tool.Description}");
}

지금 스크립트를 실행하면 다음과 유사한 출력이 표시됩니다:

이는 무료 티어에서 웹 MCP가 제공하는 기본 도구 2개(+배치 버전 2개)입니다. 프로 모드에서는 60개 이상의 모든 도구를 사용할 수 있습니다.

훌륭합니다! 위 출력은 Web MCP 통합이 완벽하게 작동함을 확인시켜 줍니다!

단계 #5: MCP 도구 접근이 가능한 커널 구축

세미틱 커널에서 커널은 AI 애플리케이션 실행에 필요한 모든 서비스와 플러그인을 관리하는 의존성 주입 컨테이너 역할을 합니다. 커널에 서비스와 플러그인을 제공하면 AI가 필요할 때마다 이를 활용할 수 있습니다.

이제 MCP를 통한 도구 호출을 지원하는 OpenAI 통합용 커널을 생성할 차례입니다. 사용자 비밀에 OpenAI API 키를 추가하는 것으로 시작하세요:

dotnet user-secrets set "OpenAI:ApiKey" "<YOUR_OPENAI_KEY>"

앞서 언급한 바와 같이, 이 값을 OpenAI__ApiKey라는 환경 변수로 설정할 수도 있습니다.

다음으로 OpenAI에 연결하는 새 커널을 정의합니다:

var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.Services
    .AddOpenAIChatCompletion(
        modelId: "gpt-5-mini",
        apiKey: config["OpenAI:ApiKey"]
    );
Kernel kernel = builder.Build();

이 예시에서 커널은 사용자 비밀에 저장된 API 키를 사용하여 gpt-5-mini 모델에 연결합니다(다른 OpenAI 모델도 구성 가능).

그런 다음 도구 사용을 위해 커널에 플러그인을 추가합니다:

kernel.Plugins.AddFromFunctions("BrightData", tools.Select(aiFunction => aiFunction.AsKernelFunction()));

이 코드 줄은 MCP 도구를 지정된 AI 모델에서 호출할 수 있는 커널 호환 함수로 변환합니다.

이 섹션에 필요한 임포트는 다음과 같습니다:

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;

완벽합니다! 이제 세미틱 커널 AI 애플리케이션의 핵심인 커널이 완전히 구성되었습니다.

6단계: AI 에이전트 정의

SemanticKernel에서 Agents 클래스를 임포트하는 것으로 시작합니다:

using Microsoft.SemanticKernel.Agents;

다음으로 커널을 사용하여 도구를 자동으로 호출하도록 구성된 새 AI 에이전트를 초기화합니다:

var executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings()
{
    FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto() // LLM에 대한 자동 함수 호출 활성화
};

var agent = new ChatCompletionAgent()
{
    Name = "RedditAgent",
    Kernel = kernel,
    Arguments = new KernelArguments(executionSettings),
};

기본적으로 여기서 생성된 에이전트는 Bright Data Web MCP가 노출하는 도구를 실행할 수 있습니다. 이는 AI 모델이 입력 프롬프트에 설명된 작업을 수행하기 위해 하나 이상의 도구가 필요하다고 판단할 때마다 발생합니다.

이 튜토리얼은 레딧 중심 에이전트 구축에 초점을 맞추고 있으므로 에이전트 이름을 “RedditAgent”로 지정했습니다. 다른 목적으로 시맨틱 커널 AI 에이전트를 생성하는 경우 프로젝트에 맞게 이름을 변경하세요.

좋아요! 다음 단계는 에이전트를 사용하여 프롬프트를 실행하는 것입니다.

단계 #7: 에이전트에서 작업 실행

Bright Data Web MCP가 제공하는 도구로 강화된 AI 에이전트의 웹 데이터 검색 기능을 테스트하려면 적절한 프롬프트가 필요합니다. 예를 들어, 다음과 같이 특정 서브레딧에서 정보를 검색하도록 AI 에이전트에 요청할 수 있습니다:

var prompt = @"
다음 서브레딧의 페이지를 스크래핑하세요:
https://www.reddit.com/r/webscraping/

스크래핑된 콘텐츠에서 다음을 포함하는 마크다운 보고서를 생성하세요:
- 서브레딧의 공식 설명 및 주요 통계(커뮤니티 유형, 생성 날짜)
- 최근 게시물 약 10개의 URL 목록
";

이는 웹 검색 능력을 테스트하기에 이상적인 작업입니다. 표준 OpenAI 모델은 실시간 데이터를 가져오기 위해 프로그래밍 방식으로 Reddit 페이지에 접근할 수 없기 때문에 이러한 프롬프트를 요청하면 실패합니다:

참고: 위 출력은 신뢰할 수 없습니다. 대부분의 내용이 허위이거나 완전히 조작되었기 때문입니다. OpenAI 모델은 Bright Data와 같은 외부 도구 없이는 웹에서 최신 데이터를 안정적으로 가져올 수 없습니다.

Web MCP를 통해 제공되는 도구 덕분에 에이전트는 필요한 Reddit 데이터를 검색하여 정확한 결과를 제시할 수 있습니다. 다음 명령어로 작업을 실행하고 터미널에 결과를 출력하세요:

ChatMessageContent response = await agent.InvokeAsync(prompt).FirstAsync();
Console.WriteLine($"nn응답:n{response.Content}");

단일 프롬프트 테스트에는 이 정도면 충분합니다. 실제 환경에서는 일반적으로 이전 상호작용을 추적하기 위해 메모리를 활용한 REPL 루프를 구현하여 에이전트를 지속적으로 실행하고 컨텍스트를 인식하도록 유지하는 것이 일반적입니다.

이제 완성되었습니다! Semantic Kernel로 구축하고 Bright Data Web MCP와 통합한 Reddit 전문가 AI 에이전트가 완전히 작동합니다.

8단계: 모든 것 통합하기

Program. cs의 최종 코드는 다음과 같습니다:

using Microsoft.Extensions.Configuration;
using ModelContextProtocol.Client;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel.Agents;

// API 키를 위한 사용자 비밀 및 환경 변수 로드
var config = new ConfigurationBuilder()
    .AddUserSecrets<Program>()
    .AddEnvironmentVariables()
    .Build();

// Bright Data Web MCP 서버용 MCP 클라이언트 생성
await using var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(new StdioClientTransport(new()
{
    Name = "BrightDataWebMCP",
    Command = "npx",
    Arguments = ["-y", "@brightdata/mcp"],
    EnvironmentVariables = new Dictionary<string, string?>
    {
        { "API_TOKEN", config["BrightData:ApiKey"] },
        // { "PRO_MODE", "true" }, // <-- 선택 사항: 프로 모드 활성화
    }
}));

// Bright Data Web MCP 서버에서 사용 가능한 도구 목록 가져오기
var tools = await mcpClient.ListToolsAsync().ConfigureAwait(false);

// 시맨틱 커널 생성 및 MCP 도구 커널 함수 등록
var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.Services
    .AddOpenAIChatCompletion(
        modelId: "gpt-5-mini",
        apiKey: config["OpenAI:ApiKey"]
    );
Kernel kernel = builder.Build();
// MCP 도구로 플러그인을 생성하고 커널의 플러그인 컬렉션에 추가
kernel.Plugins.AddFromFunctions("BrightData", tools.Select(aiFunction => aiFunction.AsKernelFunction()));

// LLM에 대한 자동 함수 호출 활성화
var executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings()
{
    FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
};

// MCP 통합을 사용한 AI 에이전트 정의
var agent = new ChatCompletionAgent()
{
    Name = "RedditAgent",
    Kernel = kernel,
    Arguments = new KernelArguments(executionSettings), // MCP 도구 호출을 위한 설정 전달
};

// 서브레딧 스크래핑 프롬프트로 AI 에이전트 테스트
var prompt = @"
다음 서브레딧의 페이지를 스크래핑하세요:
https://www.reddit.com/r/webscraping/

스크래핑된 콘텐츠로 다음을 포함하는 마크다운 보고서를 생성하세요:
- 서브레딧의 공식 설명 및 주요 통계(커뮤니티 유형, 생성 날짜)
- 최근 게시물 약 10개의 URL 목록
";

ChatMessageContent response = await agent.InvokeAsync(prompt).FirstAsync();
Console.WriteLine($"nn응답:n{response.Content}");

와! 단 65줄 정도의 C# 코드로 Bright Data Web MCP 통합 기능을 갖춘 시맨틱 커널 AI 에이전트를 구축했습니다.

에이전트 실행 명령어:

dotnet run

출력 결과는 다음과 유사할 것입니다:

에이전트가 /about 페이지를 스크래핑하여 서브레딧 정보를 얻고, /new 페이지를 스크래핑하여 최근 게시글을 가져오는 방식을 확인하세요.

출력된 모든 데이터는 정확합니다. 서브레딧의 /about 페이지를 방문하여 확인할 수 있습니다:

The /about page of the r/webscraping subreddit

AI 에이전트 출력 데이터는 이 페이지에 표시된 내용과 정확히 일치합니다. 서브레딧의 /new 페이지에서 확인할 수 있는 최신 게시물도 마찬가지입니다.

유일한 차이는 게시물 순서인데, 이는 레딧 프론트엔드에서 결정되며 본질적으로 중요하지 않습니다.

Reddit은 자동화된 요청을 차단하는 봇 방지 시스템으로 보호되어 있기 때문에스크래핑이 어렵습니다. Bright Data Web MCP 서버가 제공하는 봇 방지 우회 기능을 통한 웹 스크래핑 능력 덕분에, AI 에이전트는 웹 데이터 검색, 상호작용 및 탐색을 위한 강력한 도구 세트를 활용할 수 있습니다.

이 예시는 가능한 수많은 시나리오 중 하나를 보여줍니다. Semantic Kernel을 통해 제공되는 다양한 Bright Data 도구를 활용하면 다른 많은 사용 사례에 적응하는 더 복잡한 에이전트를 구축할 수 있습니다.

자, 이제 C# 기반 Semantic Kernel AI 에이전트 내에서 Bright Data Web MCP 통합의 강력한 성능을 직접 경험해 보셨습니다.

결론

이 블로그 포스트에서는 Semantic Kernel로 구축한 AI 에이전트를 Bright Data의 Web MCP(이제 무료 티어가 제공됩니다!)에 연결하는 방법을 살펴보았습니다. 이 통합을 통해 에이전트는 웹 검색, 데이터 추출, 실시간 상호작용 등 향상된 기능을 활용할 수 있습니다.

더 진보된 AI 에이전트를 구축하려면 Bright Data의 AI 인프라 제품군을 살펴보세요. 이 도구들은 다양한 AI 워크플로우와 에이전트 활용 사례를 지원하도록 설계되었습니다.

지금 바로 Bright Data 무료 계정에 가입하고 AI 지원 웹 데이터 솔루션을 실험해 보세요!

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