2025 구글 크롬 DevTools MCP 활용법: AI 코딩 에이전트 성능 10배 끌어올리는 실전 경험과

지난해부터 관심을 받기 시작한 Chrome DevTools MCP가 구글의 공개 프리뷰로 출시되면서 실제 코딩 환경에서 큰 변화를 이끌고 있습니다. 최근 직접 사용해 본 경험을 토대로, 이 기능이 AI 코딩 에이전트와 브라우저 디버깅을 어떻게 결합하는지, 그리고 실질적으로 어떻게 쓸 수 있는지 정리했습니다.

Chrome DevTools MCP란 무엇인가

구글은 2024년 말, Chrome DevTools Model Context Protocol(MCP) 서버의 공개 프리뷰를 시작했습니다. 이 MCP는 기존 AI 코딩 도구들이 갖고 있던 한계를 직접 해결해줍니다. 그동안 코딩 에이전트는 브라우저에서 코드를 실행할 때 실제 상황을 볼 수 없었습니다. 즉, 직접 브라우저에서 디버깅이 불가능한 상태였던 것입니다.

하지만 Chrome DevTools MCP를 적용하면 코딩 에이전트가 DevTools를 통해 웹페이지와 직접 상호작용하고, 오류를 진단하며, 성능까지 분석할 수 있습니다. 브라우저 콘솔의 실시간 로그나 네트워크 상태 등 구체적인 정보를 직접 보고, 그에 맞춰 코드 개선까지 진행하기에 실제 프로젝트에서는 효율성이 크게 올라갑니다.

실제 사용 경험: AI 코딩 생산성 극대화

MCP가 공개된 이후 여러 AI 에이전트와 연동해서 테스트해보았습니다. Claude Code with GLM이나 Gemini CLI, 그리고 Kilo 등과 접목시킬 때 각각의 특징이 더 확실히 드러납니다.

Gemini CLI와 MCP의 결합은 서비스가 무료라는 점 때문에 연구와 반복 작업에 손쉽게 활용할 수 있습니다. 특히 AI 에이전트에게 단순한 연구나 정보 탐색 작업을 맡길 때 안정성 면에서 유리합니다.
Kilo와 MCP를 함께 사용할 경우, GLM 4.6 모델과 코딩 플랜을 적용해서 DevTools MCP의 확장 기능들을 더 넓게 활용할 수 있습니다. 실제로 Kilo의 설정 메뉴에서 프로젝트별 또는 전체 MCP 설정에 직접 MCP 설정 값을 붙여넣고, 여러 프로젝트를 동시에 관리했습니다.

예를 들어, KingBench 앱을 직접 실행하며, MCP로 성능 점검을 시행해보면 다음과 같은 절차로 진행됩니다. 먼저 앱을 로컬에서 실행하고, MCP 기능을 활성화합니다. 이후 MCP가 브라우저를 켜고 로컬 앱에 접속해 DevTools 기반 성능 체크를 돌립니다. 결과로 받은 리포트를 바탕으로 구체적인 개선점을 파악했고, 코드 수준에서 바로 반영했습니다.

MCP를 활용한 자동 디버깅과 테스팅

MCP를 연동한 상태에서는 실시간으로 콘솔 에러, 경고, 네트워크 문제까지 손쉽게 진단할 수 있습니다. 에이전트에게 '지금 앱을 실행해서 문제가 있는지 확인해달라'고 요청하면 자동으로 앱을 켜고, 콘솔 로그를 분석해 필요한 부분을 수정하게 됩니다.

이외에도 반복 작업 자동화 측면이 두드러집니다. 폼 입력, 사용자 플로우 테스트, 버그 재현 등 일일이 손으로 해야 했던 작업도 MCP가 단독으로 처리할 수 있습니다.

실제로 특정 규칙 파일을 만들어, 코드 수정 이후에는 반드시 MCP를 호출해 프론트엔드 오류와 성능 지표를 자동 확인하도록 세팅하였습니다. 예를 들어 '마인드스위퍼 게임을 만들어줘'라고 요구하면, 코드 작성 후 MCP를 통해 해당 페이지를 직접 테스트하고, 오류와 개선 포인트까지 정리해줍니다.

DevTools MCP 도입시 세팅 방법과 주의점

Kilo와 MCP 연동 세팅은 매우 간단했습니다. Kilo의 프로젝트 또는 전역 설정 메뉴에서 MCP 관련 설정값을 직접 붙여넣으면 바로 시작할 수 있습니다. 각 코딩 플랜과 모델(GML 4.6 등)도 선택해서 활용할 수 있습니다.

주의할 부분은, 에이전트마다 MCP 호환성이 다르며 설정값이 정확히 들어가야 원활하게 동작합니다. 특히 Gemini CLI는 MCP에 맞춰 사전 튜닝이 되어있기에, 간단한 작업에는 Gemini 중심으로 운용하는 것도 좋은 선택이었습니다.

기타 참고 기능: Context 7와 Bite Rover

저는 MCP와 함께 Context 7, Bite Rover도 병행해 사용 중입니다. Context 7은 참고문서 자동 가져오기, Bite Rover는 중요 정보와 프로젝트 아키텍처 변화를 기억하고 팀 단위로 동기화해주는 기능입니다. Bite Rover의 기억은 팀원들이 실시간으로 수정하거나, 깃(Git)처럼 아키텍처 흐름을 추적하는 데 활용도가 높았습니다.

서비스별 부가 팁

최근 인기 있는 Ninja Chat 역시 다양한 AI 모델(GPT-40, Claude Sonnet, Gemini 2.5 Pro) 통합과 별도의 비교 기능, 마인드 맵 자동화 등 부가 서비스가 많아 빠르게 작업할 때 유용했습니다. 월 11달러로 1,000 메시지/30 이미지/5 동영상까지 쓸 수 있어, 범용 테스트용으로 충분했습니다.

정리: 2025 MCP 활용 트렌드

Chrome DevTools MCP의 등장은 AI 기반 코딩에 완전히 새로운 패러다임을 가져왔습니다. 실제로 브라우저 내 테스트와 성능 개선, 코드 변경의 실시간 검증, 반복 업무 자동화, 팀 내 정보 메모리 관리 등 다양한 분야에서 직접 효율성을 느끼고 있습니다.

설치와 적용 과정은 어렵지 않았으며, 구글이 직접 지원하는 만큼 앞으로도 기능이 계속 추가될 전망입니다. 특히 Gemini CLI와의 결합이나 Kilo 연동이 쉽고, 팀 단위로도 빠르게 동기화할 수 있어 프론트엔드와 웹 테스트, 코드 리뷰까지 가능한 것이 큰 장점입니다. 직접 써보니, 2025년에도 MCP를 활용하는 개발 환경이 필수가 되고 있다는 것을 확실히 실감합니다.

출처 및 참고 :