AI가 일하는 시대,
강의를 사는 이유도 달라져요
어제 산 그 강의, 나는 하루만에 이해할 수 없지만
내 AI는 즉시 활용할 수 있어요.
강의를 다 듣고 나서가 아니라,
구매한 순간부터 써먹을 수 있어야 합니다
인프런 MCP는 온라인 강의의 가치 실현 순서를 앞당길 수 있어요.
차근차근 배워 내 것으로 만들어요
- 강의를 처음부터 차근차근 수강
- 실습하며 내용을 온전히 내 것으로
- 업무에서 하나씩 직접 적용
- 필요할 때 다시 찾아보며 복습
정공법으로 깊이 있게 익혀요. 다만 가치를 체감하기까지 시간이 좀 걸려요.
먼저 써먹고, 그때그때 필요한 판단을 배워요
- 지금 해결할 작업을 AI에 전달
- AI가 구매한 강의에서 기준을 검색
- 강의 기준으로 결과물을 만들고 검토
- 내 판단이 필요한 수업만 다시 학습
완강 전에도 바로 사용, 실제 맥락 속에서 효율적으로 배울 수 있어요.
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인프런 MCP를 활용한
새로운 학습 방법을 확인해보세요 -
Step 1
AI가 내 강의에서 기준을 찾아요
구매한 전문가 강의 속 판단 기준을 자동으로 검색해요.
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Step 2
그 기준으로 결과물을 개선해요
일반론이 아니라 지금 이 기획서에 바로 반영해요.
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Step 3
판단이 필요한 순간만 다시 배워요
AI가 대신 못 정하는 지점에서 관련 수업으로 이동해요.
onboarding-plan.md) 초안인데, 내가 들었던 강의 기준으로 방향 좀 검토해줘.onboarding-plan.md) 초안인데, 내가 들었던 강의 기준으로 방향 좀 검토해줘.내 강의에서 근거 찾는 중…
기능부터 나열된 기획이에요. 「문제 해결력」의 문제 정의 → 가설 → 지표 순서로 다시 잡으면:
문제 · 신규의 30%가 첫 주에 이탈 가설 · 첫 성공 경험까지 단계가 너무 길다 지표 · 1주차 활성화율 (현재 22%)「데이터 리터러시」 기준으론 성공 지표를 전환율(CVR) 하나로 좁히는 게 좋아요.
이 방향, 기획서에 바로 반영할까요?
단, 전환율을 무엇으로 정의할지는 제품마다 달라요. 이대로 두고 관련 수업으로 이동해 직접 판단하는 것도 가능해요. 어느 쪽으로 진행할까요?
필요한 분야의 강의를 연결해
즉시 내 AI를 전문가로 만들어요
그럴듯한 PRD가 아니라
문제가 선명한 PRD로
회고에서 나온 불만 12개를 진짜 문제와 증상으로 나눠줘.
Problem / Solution Space 기준으로 증상 9개를 묶고 먼저 해결할 핵심 문제 2개를 제안합니다.
PM·문제 정의 강의의 판단 기준
동작하는 코드가 아니라
운영 가능한 코드로
이 주문 조회 PR을 수강한 DB 성능 강의 기준으로 리뷰해줘.
쿼리 병목, 인덱스 선택, 페이지네이션 방식의 트레이드오프를 기준으로 변경안을 만듭니다.
데이터베이스 성능 강의의 리뷰 기준
예쁜 포트폴리오가 아니라
판단 과정이 보이는 포트폴리오로
이 케이스 스터디가 강의에서 지적한 약한 패턴에 걸리는지 봐줘.
현상과 문제 정의를 분리하고, 검증하지 않은 가정과 유도형 인터뷰 질문을 찾아 수정합니다.
프로덕트 디자인 포트폴리오 강의의 평가 기준
도구 사용법이 아니라
내 에이전트의 일하는 방식으로
내 CLAUDE.md를 강의의 권장 구성과 비교해서 직접 보완해줘.
출력 템플릿, 서브에이전트 역할, 금지 규칙을 보완하고 변경 이유를 함께 설명합니다.
Claude Code 강의의 운영 노하우
이제 강의는
사람만 보는 콘텐츠가 아니에요
나와 내 AI가 함께 사용하는 전문가의 지식 자산이에요.사람은 목표와 판단을 맡고 AI는 조사와 실행을 맡으며,
강의는 양쪽이 함께 사용할 기준을 제공해요.
강의 지식 전문가의 경험과 판단기준
사람
목표 설정 및 맥락 제공 등 중요한 판단을 담당
AI 에이전트
찾고 만들고 비교하는 등 실제 작업 수행
새로 배울 필요 없어요
MCP가 뭔지 몰라도 괜찮아요
클릭 한 번으로 내 AI에 연결하고,
'강의 기준으로' 피드백 요청 한마디면 돼요.
터미널에서 명령어 한 줄로 설치
Claude Code · Codex · Cursor 등 CLI 클라이언트는 아래 스크립트만 실행하면 인프런 MCP가 자동으로 등록돼요.
터미널을 열고 아래 명령어를 붙여넣은 뒤 Enter를 누르세요.
curl -fsSL https://inf.run/mcp | sh 시작 버튼 → PowerShell 실행 → 아래 명령어를 붙여넣은 뒤 Enter를 누르세요.
irm https://inf.run/mcp.ps1 | iex 직접 등록하기
MCP를 지원하는 도구라면, 아래 HTTPS URL을 MCP 주소로 직접 등록해서 사용할 수도 있어요.
https://mcp.inflearn.com/mcp 자주 묻는 질문
MCP가 뭔지 알아야 사용할 수 있나요?
아니요. 연결한 뒤 평소처럼 작업을 요청하면서 "내가 수강한 인프런 강의의 기준으로"라고 말하면 됩니다. MCP는 AI가 필요한 강의 내용을 가져올 수 있게 연결하는 방식입니다.
강의를 다 듣지 않아도 쓸 수 있나요?
네. 현재 작업에 필요한 수업을 먼저 참고해 결과물을 만들 수 있습니다. 다만 중요한 판단과 이해가 필요한 부분은 관련 수업으로 돌아가 배우는 방식이 가장 좋습니다.
AI가 대신 해주면 저는 무엇을 배워야 하나요?
모든 구현 절차를 외우기보다 문제를 정의하는 법, 좋은 결과를 판단하는 기준, 트레이드오프를 선택하는 법을 배웁니다. AI에게 맡길수록 이 기준이 더 중요해집니다.
추가 비용이 발생하나요?
인프런 MCP 오픈 베타 버전은 인프런의 모든 유저가 사용할 수 있습니다.
결제하지 않은 강의의 콘텐츠도 조회할 수 있나요?
아니요. 모든 도구는 OAuth 토큰의 권한 범위 안에서만 동작합니다.
본인이 수강 중인 강의의 콘텐츠만 가져올 수 있어요.
OAuth 로그인 화면이 열리지 않습니다
브라우저의 팝업 차단을 해제하거나, 사용 중인 인프런 계정이 활성화 상태인지 확인해주세요.
URL은 끝에 슬래시 없이 https://mcp.inflearn.com/mcp 그대로 입력되어야 합니다.
