이 가이드는 Bright Data Web MCP를 Google의 Vertex AI Agent Builder와 연결하여 실시간 웹 접근이 가능한 AI 시장 조사 에이전트를 생성하는 방법을 보여줍니다.
중요한 점은 이 모든 작업을 Google Cloud Console UI 내에서 수행하며, Python 코드, YAML 구성, 서버 배포가 필요하지 않다는 것입니다.
이 가이드에서는 다음을 배우게 됩니다:
- Vertex AI Agent Designer를 사용하여 대화형 AI 에이전트 생성
- 에이전트 빌더 도구 UI를 사용하여 Bright Data의 Web MCP를 네이티브로 연결하는 방법.
- 대화형 미리보기 시뮬레이터에서 에이전트의 실시간 웹 스크래핑 기능 테스트하기.
Vertex AI 에이전트 빌더란?
Google의 Vertex AI Agent Builder는 개발자와 기업이 생성형 AI 에이전트를 신속하게 구축, 배포 및 확장할 수 있도록 설계된 관리형 로우코드 플랫폼입니다. 복잡한 오케스트레이션 코드를 작성하거나 자체 인프라를 관리할 필요 없이 Agent Builder는 시각적인 “Agent Designer” 콘솔을 제공합니다.
Vertex AI Agent Builder는 핵심적으로 다음과 같은 세 가지 대규모 엔지니어링 과제를 처리합니다:
- 상태 및 메모리 관리: 대화 기록과 사용자 요청의 컨텍스트를 자동으로 추적합니다.
- 도구 오케스트레이션: 기본 LLM(예: Gemini 2.5 Flash)이 사고 과정을 일시 중지하고, 외부 시스템(API 또는 MCP 연결을 통해)에 접근하여, 실제 데이터가 반환될 때까지 기다린 후 응답할 수 있도록 합니다.
- 거버넌스: 내장된 안전 제어, 그라운딩 및 배포 인프라를 제공합니다.
Vertex AI 에이전트에게 질문하면 단순히 답을 추측하지 않습니다. 추론 루프에 진입합니다. 사용자가 허용한 도구를 검토하고, 사실 수집에 도움이 될 도구가 있는지 판단한 후 해당 도구를 실행하고 응답을 생성합니다.
sequenceDiagram
participant User
participant Agent as Vertex AI Agent
participant LLM as Gemini Model
participant MCP as Bright Data MCP
User->>Agent: "최신 AI 코딩 도구 기능은 무엇인가요?"
Agent->>LLM: 요청 분석 및 도구 필요 여부 판단
LLM 주석: 모델이 실시간 데이터 부족을 감지함
LLM->>Agent: MCP 검색 도구 요청 생성 일시 중지
에이전트->>MCP: 실시간 웹 검색 실행
MCP-->>에이전트: 검색 결과 반환
에이전트->>LLM: 검색 결과를 컨텍스트로 재전송
LLM 주석: 모델이 실시간 데이터 합성
LLM-->>에이전트: 최종 근거 기반 응답 생성
에이전트-->>사용자: "현재 데이터 기준 주요 기능은..."Bright Data의 웹 MCP를 Vertex AI Agent Builder에 통합해야 하는 이유
Gemini 2.0 Flash와 같은 강력한 모델조차도 지식의 한계가 존재합니다. 에이전트가 가격, 경쟁사 동향, 새로 발표된 보고서와 같은 최신 시장 데이터를 요청받을 때, 허위 정보를 생성하지 않으려면 실제 실시간 웹을 참조해야 합니다.
Bright Data 웹 MCP는 실시간 웹 검색 및 마크다운 기반 스크래핑을 표준 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 도구로 제공합니다. Vertex AI 에이전트 빌더가 MCP 서버 연결을 기본 지원하므로, Bright Data를 단 몇 초 만에 에이전트 도구 상자에 바로 추가할 수 있습니다.
Bright Data의 Web MCP를 활용한 Vertex AI Agent Builder에서 AI 시장 조사 에이전트 구축 방법
기능적인 시장 조사 에이전트를 구축하려면 Google Cloud 환경을 Bright Data의 강력한 스크래핑 인프라와 연결해야 합니다. 전체 과정은 코딩이 전혀 필요하지 않으며 네 가지 핵심 단계로 나눌 수 있습니다:
- API 토큰 생성: Bright Data에서 인증 토큰을 가져옵니다.
- 에이전트 생성: 에이전트 디자이너에서 새로운 시장 조사 AI 페르소나를 스캐폴딩합니다.
- MCP 서버 연결: Bright Data의 웹 MCP를 에이전트 작업 공간 내 네이티브 도구로 등록합니다.
- 미리보기 및 테스트: 시뮬레이터에서 실시간 웹 스크래핑 기능을 대화식으로 테스트합니다.
에이전트에 실시간 웹 접근 권한을 부여할 준비가 되셨나요? 설정 단계를 단계별로 살펴보겠습니다.
필수 사항
- 결제 기능이 활성화된 Google Cloud 계정.
- Bright Data 계정.
1단계: Bright Data API 토큰 생성
에이전트가 Bright Data 도구에 접근할 수 있는 권한이 필요합니다.
- Bright Data 대시보드로 이동합니다.
- 계정 설정을 열고, 사용자 및 API 키를 선택한 후 + 키 추가를 클릭하세요.
Bright Data 대시보드 → 계정 설정 → 사용자 및 API 키
- 기본값을 유지한 후 저장을 클릭하세요:
Bright Data 대시보드 → 기본 설정으로 API 키 추가 모달
- 토큰을 복사하세요. Google Cloud에서 MCP 연결을 인증하는 데 필요합니다.
사용할 MCP 엔드포인트 URL은 다음과 같습니다: https://mcp.brightdata.com/sse
2단계: Google Cloud에서 에이전트 생성
이제 작업의 핵심을 생성해 보겠습니다.
- Google Cloud 콘솔을 열고 Vertex AI > 에이전트 빌더로 이동합니다.
- 에이전트 디자이너를 클릭하세요.
- 중앙에 일반 에이전트 블록이 있는 빈 캔버스가 표시됩니다. 이를 클릭하면 오른쪽에 세부 정보 창이 열립니다.
Google 콘솔 → 에이전트 디자이너 세부 정보 창
- 이름 을
'Market Intelligence Pro‘로 설정하세요. - 지침 상자에 다음 페르소나와 제약 조건을 붙여넣으세요:
당신은 실시간 최신 시장 데이터를 찾아 명확하고 체계적인 보고서로 종합하는 AI 연구 에이전트 "Market Intelligence Pro"입니다.
필수 규칙 - 예외 없음:
응답을 작성하기 전에 반드시 도구를 사용하여 최신 출처를 찾아야 합니다.
훈련된 지식만으로 절대 답변하지 마십시오. 모든 응답에는 실시간 데이터가 필요합니다.
응답 방법:
1. 항상 검색 엔진(search_engine)으로 최신 출처를 찾으십시오.
2. 깊이 있는 분석을 위해 가장 관련성 높은 URL 3~5개에 스크랩_마크다운(scrape_as_markdown)을 적용하십시오.
3. 발견 사항을 명확한 섹션으로 구성된 체계적인 보고서로 종합하십시오.
4. 인라인으로 URL과 함께 출처를 인용하십시오.
5. 서론이나 사과 없이 가장 유용한 통찰력으로 시작하십시오.- 모델 드롭다운에서 Gemini 2.5 Flash (또는 선호하는 모델)를 선택하세요.
3단계: Bright Data MCP 서버 연결
여기서 마법이 일어납니다. 에이전트에 실시간 웹 도구를 연결할 것입니다.
- 에이전트 디자이너에서 오른쪽 창 하단의 도구 섹션을 확인하세요.
- 새 도구를 추가하려면
+아이콘을 클릭하세요. - 표시되는 메뉴에서 MCP 섹션을 찾아 MCP 서버 옆의
+를클릭하세요. - MCP 연결 세부 정보를 입력하세요:
- MCP 표시 이름:
Bright Data Web MCP - 인증: ‘없음‘으로 설정된 상태를 유지하세요. (콘솔에 표시된 대로, 네이티브 API 키/OAuth 지원은 현재 ‘출시 예정’으로 표시됨).
- 엔드포인트 URL: 네이티브 인증 UI가 준비 중이므로 보안 HTTPS 요청 URL에 토큰을 직접 전달해야 합니다. 다음과 같은 형식으로 작성하세요:
https://mcp.brightdata.com/mcp?token=YOUR_API_TOKEN_HERE&groups=advanced_scraping
(YOUR_API_TOKEN_HERE부분을 1단계에서 복사한 토큰으로 대체하세요).
- 추가를 클릭하세요.
Vertex AI는 즉시 Bright Data 엔드포인트와 협상합니다. 백그라운드에서 search_engine, scrape_batch, scrape_as_markdown 등의 도구를 발견하여 에이전트에 등록합니다.
Google Console → Brightdata MCP로 Vertex AI Agent Designer 설정 및 구성
4단계: 에이전트 미리보기 및 테스트
Vertex AI Agent Builder는 작업을 자동 저장합니다. 통합이 제대로 작동하는지 테스트하기 위해 별도의 애플리케이션을 배포할 필요가 없습니다.
- 에이전트 디자이너 캔버스 상단에서 스위치를 ‘흐름’에서 ‘미리 보기’로 전환하세요.
- UI가 대화형 채팅 인터페이스 시뮬레이터로 전환됩니다.
- 채팅 상자에 실시간 시장 조사 쿼리를 입력하세요. 예:
"2026년 상위 3개 AI 코딩 어시스턴트의 가격 모델을 비교해 주세요."
시뮬레이터를 관찰하세요. 에이전트가 실시간 데이터가 필요함을 인식하고, 자동으로 Bright Data Web MCP의 search_engine 도구를 호출한 후, scrape_as_markdown을 사용하여 결과를 읽어오는 과정을 확인할 수 있습니다.
실시간 데이터 수집이 완료되면, 깔끔하게 합성되고 출처가 명시된 시장 조사 보고서가 채팅 미리보기 창에 직접 출력됩니다.
Google Console → Market Intelligence Pro 에이전트 미리보기.
JavaScript가 많은 페이지 처리용 Web MCP 유료 도구 활용
정적 스크래핑은 대부분의 페이지에서 작동하지만, JavaScript로 콘텐츠를 렌더링하거나 무한 스크롤, 로그인 벽, 버튼 기반 모달과 같은 실제 사용자 상호작용이 필요한 사이트에서는 실패합니다. 이러한 경우 Bright Data Web MCP는 에이전트 관점에서 정확히 동일하게 작동하는 브라우저 자동화 도구를 제공합니다. 단순히 도구 세트에서 더 많은 도구를 발견할 뿐입니다.
에이전트 아키텍처는 전혀 변경되지 않습니다. 동일한 MCP 서버 연결이 모든 것을 처리합니다. 단지 사용 가능한 도구의 범위가 확장될 뿐입니다. 더 강력하고 생산 환경에 적합한 웹 상호작용을 원한다면, Bright Data의 클라우드 기반 에이전트 브라우저는 대규모로 동적 페이지를 탐색하고 클릭하며 상호작용해야 하는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계되었습니다.
이를 활성화하려면, Billing 메뉴를 통해 Bright Data 계정에 자금을 충전하세요. 그런 다음 MCP 섹션을 열고 Configure를 클릭하세요:
Bright Data 대시보드 → 구성 버튼이 있는 MCP 섹션
브라우저 자동화 활성화 후 ‘계속 설정’ 클릭:
Bright Data 대시보드 → 브라우저 자동화 토글 활성화
기본값을 유지한 상태에서 ‘복사 및 닫기’를 클릭하세요:
Bright Data 대시보드 → 저장된 확인 화면
Vertex AI 에이전트 빌더에서는 에이전트가 MCP 서버 엔드포인트에서 기능을 자동으로 탐지하므로 새로 사용 가능한 브라우저 도구를 자동으로 인식합니다. Google Cloud에서 구성 변경이 필요하지 않습니다. 스크랩_as_markdown이 자바스크립트 중심 페이지에서 불완전한 결과를 반환할 때 모델이 해당 도구를 사용하기 시작합니다.
결론
Vertex AI 에이전트 빌더 콘솔의 기본 제공 MCP 서버 통합을 활용하면 복잡한 인프라 설정과 백엔드 코딩을 완전히 생략할 수 있습니다.
에이전트 페르소나를 정의하고, Bright Data SSE URL을 붙여넣고, API 토큰을 제공하기만 하면 됩니다. Google Cloud UI가 복잡한 라우팅, 세션 관리, UI 렌더링을 처리하는 동안 Bright Data는 에이전트에게 실시간 웹을 관찰하고 읽을 수 있는 기능을 즉시 부여합니다. Google Cloud에서 Bright Data로 구축할 수 있는 다른 기능들을 살펴보려면, SERP API가 사실 확인 및 데이터 워크플로를 위해 Vertex AI Pipelines와 어떻게 통합되는지 확인해 보세요.
월 5,000회 요청이 제공되는 무료 Web MCP 티어로 시작하여 브라우저에서 바로 강력하고 연결된 AI 에이전트를 신속하게 프로토타이핑하세요.
