엔터프라이즈 및 AI 통합

이 문서에서는 Udemy Business AI 커넥터에 대한 일반적인 질문의 답변을 제공합니다. 
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 통한 Udemy Business AI 커넥터는 AI Assistant 및 에이전트를 Udemy Business 계정에 연결해 기업의 학습 데이터를 실시간으로 안전하게 사용하도록 해줍니다. 

이 연결을 통해 AI Assistant는 카탈로그를 조회하고 강의 및 러닝 패스 세부 정보를 뽑아내 테넌트의 최신 정보를 토대로 권장 사항을 마련할 수 있습니다. 

• Udemy Business AI 커넥터와 귀하의 AI 도구를 통합하는 방법에 대해 알아보세요.

목차

• Udemy Business AI 커넥터란 무엇인가요?
• 기업에서 어떻게 MCP를 통한 AI 커넥터를 시작할 수 있나요?
• Udemy Business AI 커넥터는 어떻게 작동하나요?
• 어떤 AI 도구가 AI 커넥터와 함께 작동하나요?
• Udemy Business AI 커넥터의 도구와 기능은 무엇인가요?
• 어떤 언어가 지원되나요?
• AI 커넥터는 얼마나 안전한가요?
• 우리 기업이 AI 커넥터로 내부 ChatGPT 내에서 독점 데이터를 외부에 공유하지 않고 사용할 수 있나요?
• 우리 기업이 자체 AI 에이전트를 만들고 사용자 지정할 수 있나요?
• Udemy는 에이전트 설정에 대한 지원을 제공하나요?
• 사용자 지정 에이전트는 최종 사용자 경험에서 어떻게 나타나나요?
• AI 커넥터 지식 기반에는 어떤 내용이 포함되어 있나요?
• 우리 기업이 지식 기반에 자체 콘텐츠를 추가할 수 있나요?
• 기술적 문제가 발생했습니다. 어떻게 해야 하나요?
• 피드백을 제공하려면 어떻게 하나요?

Udemy Business AI 커넥터란 무엇인가요?

Udemy Business AI 커넥터는 MCP 호환 AI Assistant와 에이전트가 Udemy Business 데이터를 안전하게 사용하여 관련 학습 콘텐츠를 주문형으로 제공하도록 지원합니다. 개방형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 하는 이 서버는 Assistant가 기업에서 액세스할 수 있는 콘텐츠를 찾기 위해 호출할 수 있는 도구를 제공합니다.

기업에서 어떻게 AI 커넥터를 시작할 수 있나요?

기업은 Udemy Business 기업체 서비스를 보유해야 하며, Udemy Business AI 커넥터 애드온을 구매해야 합니다.

기존 Udemy Business 고객은 고객 서비스 담당자 또는 Udemy Business 지원팀에 문의해야 합니다. 신규 기업의 경우 Udemy Business 영업팀에 문의하거나 Udemy Business 웹사이트를 방문하여 자세한 내용을 확인하면 됩니다.

• Udemy Business AI 커넥터를 사용하기 위한 모든 필요 조건 목록을 확인하세요. 

Udemy Business AI 커넥터는 어떻게 작동하나요?

AI Assistant는 액세스 가능한 데이터에 따라 지원 수준이 달라집니다. 실시간 테넌트 인식 연결이 없으면 일반적이거나 오래된 학습 제안을 제공하는 경향이 있습니다. 

Udemy Business AI 커넥터는 기업이 액세스할 수 있는 콘텐츠를 실시간으로 검색할 수 있는 안전한 방법을 MCP 호환 Assistant에 제공하므로 권장 사항이 Udemy Business 데이터를 기반으로 마련됩니다. 

엔드-투-엔드 흐름

1. Udemy Business AI 커넥터에 연결된 AI Assistant에게 학습 관련 질문을 합니다. 예: "실습이 포함된 Python 교육이 필요합니다."

2. AI Assistant가 MCP 서버에서 노출된 도구에 접근하여 실시간 학습 추천을 받을 수 있음을 감지합니다.

3. AI Assistant가 도구 스키마를 이해하고 Udemy Business MCP 서버에 적절한 도구 호출을 형성합니다. 

4. MCP 서버가 도구 호출을 검증하고 Udemy Business 테넌트로 도구 실행 범위를 지정하여 결과가 기업의 라이선스 및 액세스 권한을 준수하도록 합니다.

5. MCP 서버가 도구 실행에서 구조화된 읽기 전용 결과를 반환합니다(예: 제목, 설명, 링크 및 가능한 경우 기간 또는 평가와 같은 세부 정보가 포함된 강의 추천). 이는 Assistant가 해당 컨텍스트를 보강하고 쿼리에 답하는 데 사용할 수 있습니다. 

6. Assistant는 이러한 결과를 토대로 답변을 작성한 후 직접 링크를 통해 권장 사항을 제시하므로, 수강생이 앱을 전환하지 않고도 바로 참여할 수 있습니다.

참고: LLM은 적응형이며, 서로 다른 모델은 도구를 사용하고 답변을 구성하는 방식이 다를 수 있습니다. AI 도구에서 사용되는 LLM이 기대하는 대로 응답하거나 결과를 형식화하지 않는다는 것을 확인하면, 종종 원하는 방식으로 행동하도록 명시적으로 프롬프트를 제공함으로써 이를 해결할 수 있습니다.

어떤 AI 도구가 Udemy Business AI 커넥터와 함께 작동하나요?

MCP는 개방형 표준이므로 Assistant의 MCP 클라이언트 구현 여부에 따라 호환 가능성이 달라집니다. 

현재 Udemy Business AI 커넥터는 OAuth 및 동적 또는 정적 클라이언트 자격 증명을 사용하여 MCP 사양의 2025-11-25 버전을 구현하고 있습니다. 따라서 이러한 MCP 사양을 지원하는 AI Assistant 또는 에이전트는 연결하여 도구를 호출할 수 있습니다. 실제로 여기에는 MCP 서버를 등록하고 자격 증명을 구성할 수 있는 많은 데스크톱 Assistant, 코파일럿 및 사용자 지정 서버측 에이전트가 포함됩니다.

MCP에서 동적 또는 정적 클라이언트 자격 증명을 사용하는 OAuth 2.1 흐름을 지원하는 AI 도구가 작동합니다. 예를 들어, ChatGPT, Claude, Cursor, Microsoft Copilot 및 기업이 구축하는 모든 사용자 지정 에이전트는 위의 사양 요구 사항에 부합합니다.

Udemy Business AI 커넥터의 도구와 기능은 무엇인가요?

Udemy Business AI 커넥터는 MCP 호환 Assistant가 기업의 Udemy Business 테넌트에 범위 지정된 적절한 콘텐츠를 찾기 위해 호출할 수 있는 도구 세트를 제공합니다. 

각 도구는 서로 다른 검색 요구 사항을 지원하며 대상 지정된 필터를 지원하므로 정확한 권장 사항을 적시에 제시할 수 있습니다. 사용 가능한 도구 및 샘플 프롬프트의 전체 목록을 참조하세요.

어떤 언어가 지원되나요?

강의 검색 및 강의 검색 도구는 AI 에이전트 내의 LLM이 이러한 MCP 도구를 호출할 때 언어 매개변수를 설정할 수 있도록 합니다. 그 결과, 강의 및 강의 검색 도구는 해당 언어로 콘텐츠가 제공되는 경우 요청된 언어로 결과를 반환합니다.

참고: 사용자가 AI 도구 내에서 LLM과 나누는 대화는 MCP 도구에서 지원하는 언어와는 독립적입니다. 대부분의 경우, LLM은 사용자의 의도와 대화에 따라 언어 및 검색 쿼리에 대한 올바른 매개변수가 설정된 도구 호출을 수행합니다. AI 도구의 LLM이 언어를 올바르게 설정하지 않고 있다는 것을 확인하면, 더 명확하게 프롬프트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, "제품 관리 기초를 배우기 위한 스페인어 과정을 제안해 주세요"라고 말할 수 있습니다.

Udemy Business MCP 서버는 얼마나 안전한가요?

Udemy Business MCP 서버에는 AI Assistant가 민감한 정보에 액세스하거나 필요 이상의 권한을 부여하지 않고 안전하게 콘텐츠를 검색할 수 있도록 하는 보안 기능이 내장되어 있습니다. Udemy MCP 엔드포인트로 향하는 모든 트래픽은 TLS 1.2 이상을 사용하여 HTTPS를 통해 암호화됩니다.

인증 및 권한 부여

• OAuth 2.1은 안전한 표준 기반 액세스에 사용됩니다.
• 서버는 특정 콘텐츠에 대한 READ 액세스 범위의 클라이언트 자격 증명을 사용하여 앱 수준 인증을 지원합니다. 
• 사용자는 AI 에이전트가 도구에 접근하기 위해 자신의 Udemy Business 계정에 연결할 수 있도록 동의를 제공함으로써 MCP 서버에 연결할 때 여전히 제어할 수 있습니다.

데이터 취급 및 개인정보 보호

• 요청과 응답에는 검색을 수행하는 데 필요한 메타데이터만 포함됩니다(예: 제목, 설명, 기간, 기능). 
• 사용자가 AI 도구에서 LLM과 나누는 실제 대화는 MCP 서버로 전송되지 않습니다. LLM은 일반적으로 사용자의 의도를 이해하고 콘텐츠를 가져오기 위한 검색 쿼리를 작성합니다.
• 작동 로그는 Udemy Business 정책에 따라 신뢰성, 보안 및 오용 감지를 위해 사용됩니다.
• 외부 AI Assistant는 자체 데이터 보존 설정을 가질 수 있습니다. 의도하지 않은 데이터 저장을 방지하기 위해 Assistant 공급업체의 엔터프라이즈 제어 기능을 검토하세요.

관리자 제어

• MCP에 대한 Udemy Business 관리 설정 페이지에서 정적 클라이언트 자격 증명을 생성 및 삭제합니다.
• 기업의 정책에 따라 정적 자격 증명을 내부적으로 만들거나 사용할 수 있는 사용자를 Udemy Business 관리자 액세스 권한 부여를 통해 제한합니다.
• 참고: AI 커넥터를 Microsoft Copilot Studio에 연결하는 것은 관리자가 정적 클라이언트를 생성할 필요가 없는 동적 클라이언트 등록(DCR)을 사용합니다.

우리 기업이 AI 커넥터로 내부 ChatGPT 내에서 독점 데이터를 외부에 공유하지 않고 사용할 수 있나요?

MCP 서버를 사용하는 ChatGPT와 같은 AI 도구 내에서 독점 데이터를 공유할 때, 기본 LLM(GPT 모델)은 호출할 MCP 서버 도구와 해당 도구 호출 시 입력으로 전달할 매개변수를 결정합니다. Udemy는 이 의사 결정 과정에 대한 통제권이 없습니다.

모델이 도구 호출에서 일부 귀하의 독점 데이터를 전송하는 것이 올바른 정보를 검색하는 데 중요하다고 판단하는 경우, Udemy는 이를 막을 수 없습니다.

기업의 직원들이 AI 도구에 독점적이거나 민감한 데이터를 입력하지 않도록 명확한 정책, 관행 및 가이드라인을 수립할 것을 권장합니다. 이는 해당 정보가 AI 도구가 연결되는 다른 시스템과 공유될 가능성을 방지하기 위함입니다.

가장 안전한 접근 방식은 데이터 유출이 기업에 우려가 되는 경우 MCP 서버에 연결된 AI 도구에 독점 데이터를 입력하지 않는 것입니다.

우리 기업이 자체 AI 에이전트를 만들고 사용자 지정할 수 있나요?

예. 시스템 프롬프트 및 후속 질문을 포함하여 AI 에이전트에 대한 페르소나 및 상호작용 가이드라인을 정의할 수 있습니다.

Udemy는 에이전트 설정에 대한 지원을 제공하나요?

예. 이는 새로운 기술이기 때문에 Udemy에서는 고객이 에이전트 구성 및 샘플 프롬프트를 구축하는 것을 지원하기 위해 유료 서비스를 제공합니다. 이 지원은 프리미엄 지원을 통해 기술 계정 관리자에게서 제공됩니다. 

사용자 지정 에이전트는 최종 사용자 경험에서 어떻게 나타나나요?

사용자 지정 에이전트는 기존 LLM(예: Microsoft Copilot, ChatGPT, Claude 및 Cursor) 내에서 사용 가능한 도구 또는 에이전트로 나타납니다. 관리자는 설정을 위한 별도의 내부 도구에 액세스할 수 있습니다.

AI 커넥터 지식 기반에는 어떤 내용이 포함되어 있나요?

MCP 응답에는 Udemy의 전체 카탈로그, 강의 커리큘럼, 강의 및 실습 학습 콘텐츠가 포함됩니다. AI 커넥터는 사용자 지정 강의를 포함해 고객의 Udemy Business 인스턴스 내 모든 콘텐츠를 지원합니다. 자세한 정보는 Udemy Business AI 커넥터와 AI 도구를 통합하는 방법을 참조하세요.

우리 기업이 지식 기반에 자체 콘텐츠를 추가할 수 있나요?

예. 시스템 훈련을 위해 내부 문서, 가이드라인 및 프레임워크와 같은 자체 콘텐츠를 추가할 수 있습니다.

기술적 문제가 발생했습니다. 어떻게 해야 하나요?

일반적인 질문은 기업의 Udemy Business 관리자에게 먼저 문의합니다. 

• AI Assistant가 Udemy Business MCP 서버에 성공적으로 연결되어 있는지 확인합니다. 지침 및 문제 해결 팁을 참조하세요. 
• 문제가 계속되면 AI Assistant 세션을 새로 고침해 봅니다.
• 그래도 문제가 지속되면 기업의 IT 지원팀이나 Udemy Business 지원팀에 문의하여 추가 기술 지원을 받으시기 바랍니다.

피드백을 제공하려면 어떻게 하나요? 

기존의 기업 지원 채널을 통해 경험과 피드백을 공유하여 AI 커넥터의 발전을 도울 수 있습니다.

이 문서에서는 AI 도구로 Udemy Business AI 커넥터를 구성하는 방법과 일반적인 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통한 Udemy Business AI 커넥터는 귀하의 AI 어시스턴트와 에이전트를 Udemy Business 계정에 연결하여 안전하게 기업의 학습 데이터를 실시간으로 사용할 수 있도록 합니다. 이 연결을 통해 어시스턴트는 카탈로그를 쿼리하고, 강의 및 패스 세부 정보를 가져오며, Udemy Business 테넌트에서 최신 정보를 바탕으로 추천을 제공하고, 기업의 Udemy Business 계정에서 직접 구조화된 러닝 패스를 생성할 수 있습니다. 자세한 정보는 Udemy의 AI 커넥터에 대한 자주 묻는 질문을 검토하세요. 

목차

• 사용 가능한 도구 및 기능
• 효과적으로 create_learning_path 사용
• 필요 조건
• Udemy Business AI 커넥터에 연결하는 방법
• (대체 방법) Udemy Business에서 정적 클라이언트 만들기
• 특정 AI 도구용 구성 지침 
• Microsoft Copilot으로 Udemy Business MCP 서버를 구성하는 방법
  • 필요 조건
  • 구성 단계
  • 새 도구에 액세스하기 위해 커넥터 새로 고침
• 문제 해결
  • 인증 또는 OAuth 관련 문제
  • MCP 클라이언트 관련 문제 
  • Microsoft Copilot 연결 관련 문제
  • 구성 후 내 AI 도구에 Udemy 도구가 나열되지 않는 이유는 무엇인가요?
• 샘플 시스템 프롬프트

사용 가능한 도구 및 기능 

다음 도구는 현재 Udemy Business AI 커넥터에서 사용할 수 있습니다. 모든 도구는 AI 커넥터 애드온 구독이 필요합니다. 대부분의 도구는 읽기 전용이며 Udemy Business 카탈로그에서 정보를 가져옵니다. create_learning_path는 계정에 기록하는 유일한 도구입니다. 이는 Udemy Business 계정에서 러닝 패스를 생성합니다.

효과적으로 create_learning_path 사용

검색 도구와는 달리, create_learning_path는 AI 에이전트가 여러 도구를 순차적으로 연결하도록 구성될 때 가장 잘 작동합니다. 잘 구성된 에이전트는

1. 지정된 스킬, 대상 및 숙련도 수준에 따라 search_courses(기술 분야 주제의 경우 선택적으로 search_labs)를 사용해 관련 강의를 검색합니다.
2. 강의를 패스에 포함하기 전에 get_course_curriculum를 사용하여 강의 커리큘럼을 검사해 내용의 관련성을 확인합니다.
3. 올바른 콘텐츠가 식별되면 create_learning_path를 사용하여 패스를 만듭니다.

이 연결 동작이 없으면, 에이전트는 먼저 콘텐츠를 확인하지 않고 패스를 생성하려고 할 수 있으며, 이로 인해 품질이 낮은 결과가 발생할 수 있습니다. 이 동작을 활성화하려면 에이전트의 시스템 프롬프트를 업데이트하여 다단계 프로세스에 대한 명시적인 지침을 포함해야 합니다. 아래의 샘플 시스템 프롬프트를 참조하여 추천 예제를 확인하세요.

create_learning_path에 대한 중요 참고 사항:

  • 승인 필요: 이 도구는 귀하의 Udemy Business 계정에 기록하기 때문에 대부분의 AI 시스템(Claude 및 ChatGPT 포함)은 실행하기 전에 사용자에게 확인을 요청합니다. 사용자는 패스가 생성되기 전에 승인 단계를 예상해야 합니다. 이는 예상된 동작이며, 오류가 아닙니다.

  • 기본적으로 비공개: AI 커넥터를 통해 생성된 패스는 비공개로 설정됩니다. 러닝 패스를 수강생에게 배정하거나 발견 가능하게 만들려면, Udemy Business 관리자 도구에서 러닝 패스를 열어야 합니다.

  • 새 도구 — 새로 고침 필요: Udemy Business AI 커넥터를 create_learning_path가 사용 가능하기 전에 연결한 경우, 새 도구가 나타나도록 AI 도구에서 커넥터를 새로 고치거나 다시 연결해야 합니다. 아래 새 도구에 액세스하기 위해 커넥터 새로 고침을 참조하세요.

필요 조건 

이 통합을 설정하기 전에 다음이 필요합니다.

• Udemy Business 기업체 서비스 및 AI 커넥터 애드온 구매.
  • 참고: 관리자 도구에서 MCP 서버 설정을 볼 수 없다면, 기업에 아직 액세스 권한이 없을 가능성이 높습니다. MCP 서버에 액세스할 수 있게 업그레이드하려면 고객 성공 담당자 또는 Udemy Business 지원팀에 문의하세요.
• ChatGPT Enterprise, Claude AI Enterprise, Cursor 또는 MCP 커넥터를 지원하는 사용자 지정 AI 에이전트와 같은 AI 도구에 대한 독립적인 액세스. 
  • 참고: AI 커넥터 라이선스가 배정된 사용자도 MCP 지원 AI 도구에 액세스할 수 있어야 합니다.

Udemy Business AI 커넥터에 연결하는 방법

AI 도구에서 AI 커넥터에 연결을 구성하는 실제 단계는 AI 도구에 따라 다릅니다. 일반적으로, 이 단계는 도구가 동적 클라이언트 등록(DCR)을 지원하는 경우 다음과 관련이 있습니다.

1. MCP 서버 엔드포인트 지정: https://api.udemy.com/mcp
2. 전송(가능한 경우)을 스트리밍 가능한 http로 선택합니다.
3. 인증을 OAuth/OAuth 2.1로 선택합니다.
4. 동적 클라이언트 등록(DCR) 사용을 클릭합니다.
   • 정적 클라이언트 자격 증명을 대신 사용하고 AI 도구가 이를 지원하는 경우, Udemy Business에서 클라이언트를 생성하는 방법에 대한 지침을 참조한 다음 클라이언트 ID와 클라이언트 암호를 붙여 넣습니다.
5. AI 도구에서 커넥터를 사용하기 위한 '약관'에 동의합니다.
6. 연결을 클릭하면 귀하의 기업에 따라 SSO 또는 이메일과 비밀번호를 통해 Udemy Business 계정에 로그인하는 것이 시작됩니다. 로그인하면 AI 도구가 귀하의 Udemy Business 계정에 액세스할 수 있도록 동의를 제공해야 합니다. 동의 요청 시 수락을 클릭합니다. 
   • 참고: Udemy Business AI 커넥터에 연결하는 AI 도구를 신뢰하는지 확인하세요.

(대체 방법) Udemy Business에서 정적 클라이언트 만들기

동적 클라이언트 등록 대신 정적 클라이언트 자격 증명을 사용하여 도구를 연결하려면, Udemy Business에서 MCP 클라이언트 만들기 단계를 수행하여 클라이언트 ID와 클라이언트 암호를 생성합니다.

1. Udemy Business에서 관리자 도구 > 설정 > MCP 서버로 이동합니다.

2. 새 클라이언트 만들기를 클릭합니다.

3. 드롭다운 메뉴에서 클라이언트 애플리케이션을 선택하거나 기타를 선택하여 사용자 지정 AI 도구 이름을 입력합니다. 

4. 콜백 URL 필드에 애플리케이션의 OAuth 콜백/리디렉션 URL을 입력합니다. AI 도구 제공업체에 확인하여 콜백/리디렉션 URL을 받습니다. 일부 표준 AI 도구의 경우, 이미 하나 이상의 콜백/리디렉션 URL이 입력되어 있습니다. 참고: 콜백/리디렉션 URL을 명시적으로 지정하면 승인된 애플리케이션만 리디렉션을 처리하게 되어 관련 애플리케이션의 무결성과 정체성을 유지할 수 있습니다.

5. 클라이언트 만들기를 클릭하면 클라이언트 ID와 클라이언트 암호가 제공됩니다. 이 자격 증명은 귀하의 앱이 Udemy Business MCP 서버에 연결할 수 있도록 허용합니다. 

중요 보안 참고 사항: 클라이언트 ID와 클라이언트 암호는 안전한 위치에 저장해야 합니다. 이는 AI 도구를 AI 커넥터에 연결하도록 구성할 때 필요합니다. 보안상의 이유로, 관리자 계정을 통해 클라이언트 암호를 다시 볼 수 없습니다. 클라이언트 암호를 분실하면, 클라이언트를 삭제하고 새로운 클라이언트를 생성하여 설정을 다시 시작해야 합니다.

6. 안전한 위치에 클라이언트 ID와 클라이언트 암호를 안전하게 저장한 후, 완료를 클릭합니다. 

특정 AI 도구용 구성 지침 

이 섹션은 AI 도구 샘플을 위한 AI 커넥터에 연결하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

참고: 이 구성 지침은 Udemy 외부 제품을 위한 것이며 예시로 제공됩니다. AI 도구의 사용자 인터페이스가 이러한 지침과 다를 경우, 해당 AI 도구에서 제공하는 프롬프트 및 문서를 대신 따르세요. 

ChatGPT

1. 설정 > 앱 및 커넥터 > 고급 설정으로 이동하여 ChatGPT 개발자 모드를 활성화합니다.

•  참고: 이는 ChatGPT 관리자에 의해 수행되어야 할 수 있습니다.

2. ChatGPT의 설정 -> 앱 및 커넥터 섹션에서 생성을 클릭합니다. 

3. AI 커넥터의 이름을 입력합니다(예: Udemy Business MCP).

4. AI 커넥터 엔드포인트를 입력합니다. https://api.udemy.com/mcp

5. 동적 클라이언트 등록(DCR)을 선택한 다음 연결을 클릭합니다.

6. 이렇게 하면 귀하의 기업에 따라 SSO 또는 이메일과 비밀번호를 통해 Udemy Business 계정에 로그인하는 것이 시작됩니다. 로그인하면 AI 도구가 귀하의 Udemy Business 계정에 액세스할 수 있도록 동의를 제공해야 합니다. 동의 요청 시 '수락'을 클릭합니다.

7. 연결되면 AI 커넥터의 일부로 사용할 수 있는 도구 목록이 표시됩니다.

8. ChatGPT 관리자로서 귀하는 이후에 기업 내 모든 ChatGPT 사용자에게 커넥터를 게시할 수 있습니다. 사용자는 자신의 ChatGPT 설정 페이지에서 Udemy Business AI 커넥터를 확인할 수 있으며, 연결을 클릭하기만 하면 위의 6단계를 진행할 수 있습니다.

Claude 

1. claude.ai로 이동하거나 Claude 데스크탑 앱을 엽니다.

2. 기업 설정 > 커넥터 > 추가(전체)로 이동하고 Udemy Business를 검색합니다. Claude에서 기업에 커넥터를 추가합니다.

3. 기업에 커넥터가 활성화되면, 개별 사용자는 자신의 설정 > 커넥터 > Udemy Business > 연결로 이동할 수 있습니다.

Cursor

1. 설정 > 도구 및 통합 > MCP 도구로 이동합니다.

2. 새 MCP 서버를 클릭하고 mcpServers 아래에 다음 구성을 추가합니다.

"udemy-mcp": { "url": "https://api.udemy.com/mcp", "type": "http" }

3. 도구 및 통합 탭으로 돌아가 통합을 인증합니다.

Microsoft Copilot으로 Udemy Business MCP 서버를 구성하는 방법

Microsoft Copilot은 Microsoft Copilot Studio에서 생성된 에이전트를 통해 Udemy Business 학습 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다. 여기에는 별도의 Microsoft Copilot Studio 라이선스가 필요합니다(Microsoft의 SKU 구조에 따라 표준 Microsoft Copilot 라이선스와는 다름). 

에이전트는 Udemy Business MCP 서버에 연결한 다음 Microsoft 테넌트에 게시할 수 있으며, 이를 통해 Microsoft Copilot Chat, Microsoft Teams 및 기타 Microsoft 365 애플리케이션과 같은 채널을 통해 사용할 수 있습니다.

필요 조건

Microsoft Copilot으로 Udemy Business AI 커넥터를 구성하기 전에 다음이 필요합니다.

• Microsoft Copilot Studio 라이선스
• Microsoft Copilot Studio에 대한 관리자 액세스 권한
• 기업의 Udemy Business 계정에 대한 관리자 액세스 권한
• AI 커넥터 애드온 구독이 포함된 Udemy Business 기업체 서비스

구성 단계

1단계: Microsoft Copilot Studio에서 에이전트 만들기

1. Microsoft Copilot Studio로 이동하여 새 에이전트를 만듭니다.
2. 에이전트의 이름을 입력합니다. 예: UB 스킬 발견 에이전트
3. 에이전트가 어떻게 행동해야 하는지, 그리고 도구 결과가 어떻게 형식화되기를 원하는지를 정의하는 시스템 지침을 입력합니다.  
   • 샘플 시스템 프롬프트를 참조하세요.

2단계: Udemy Business MCP 서버를 도구로 추가

1. 에이전트의 도구 탭으로 이동합니다.
2. 도구 추가를 클릭합니다.
3. 사용 가능한 도구 옵션에서 모델 컨텍스트 프로토콜 카드를 선택합니다.

3단계: MCP 서버 연결 구성

MCP 서버 구성 팝업에서 다음 세부 정보를 입력합니다.

1. 서버 이름: 의미 있는 이름 입력(Udemy MCP)
2. 서버 설명: 설명 추가
3. 서버 URL: https://api.udemy.com/mcp
4. 인증: OAuth > 동적 발견 선택
5. 만들기를 클릭합니다.

.

4단계: 연결을 만들고 인증

1. 도구가 생성되면 연결 팝업이 표시됩니다.

2. 연결 아이콘을 클릭하고 새 연결 만들기를 선택합니다. 

   

3. 만들기를 클릭합니다.
4. Udemy Business 로그인 화면으로 리디렉션됩니다.
5. 자격 증명을 사용하여 Udemy Business 인스턴스에 로그인합니다.
6. Microsoft Copilot Studio가 Udemy Business 계정에 액세스할 수 있도록 동의합니다.

5단계: 연결된 도구 확인

연결을 설정한 후, 연결된 MCP 서버 아래에 나열된 사용 가능한 Udemy Business 도구를 볼 수 있어야 합니다.

6단계: 에이전트 게시

1. 에이전트가 생성되고 도구가 성공적으로 구성되면 게시를 클릭합니다. 

2. 적절한 공유 설정을 구성하여 테넌트 사용자가 에이전트를 사용할 수 있도록 합니다.

3. 채널 탭에서 이 에이전트를 사용할 채널을 선택합니다(예: Microsoft Copilot Chat, Microsoft Teams, SharePoint 등).

7단계: 에이전트에 액세스

게시된 후, Copilot Chat 사용자는 다음과 같이 에이전트와 상호작용할 수 있습니다.

• Copilot Chat에 @agentName을 입력합니다(agentName 부분을 귀하의 에이전트 이름으로 교체).

  

에이전트와의 채팅 예시:

중요한 인증 참고 사항

Udemy Business MCP 서버는 OAuth 인증이 필요합니다. 최종 사용자는 에이전트 도구가 제대로 작동하도록 로그인하고 동의해야 합니다. Microsoft 테넌트에서 Copilot Studio에서 생성된 에이전트로 OAuth 커넥터에 접근할 때 사용자 인증이 어떻게 구성되어 있는지 IT 팀에 확인하세요.

새 도구에 액세스하기 위해 커넥터 새로 고침

새로운 도구가 추가되기 전에 Udemy Business AI 커넥터를 연결한 경우, AI 도구가 업데이트된 도구 목록을 자동으로 감지할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 대부분의 AI 도구는 새로운 대화를 시작하거나 로그아웃 후 다시 로그인할 때 자동으로 새로운 도구를 가져오기 위해 도구 목록을 새로 고칠 수 있도록 합니다.

다시 연결한 후, create_learning_path가 기존 검색 도구와 함께 도구 목록에 나타나는지 확인하세요.

문제 해결 

이 섹션에서는 AI 커넥터와 관련된 자주 발생하는 일부 문제를 해결하기 위한 팁을 제공합니다. 문제를 해결할 수 없는 경우 Udemy Business 지원팀에 문의하시기 바랍니다.

참고: 구성 중 문제가 발생하는 경우, 귀하의 기업, 귀하의 관리자 계정 및 선택한 AI 도구가 이 문서의 시작 부분에 설정된 필요 조건을 충족하는지 확인하세요. 

인증 또는 OAuth 관련 문제

• 클라이언트 ID 및 클라이언트 암호를 다시 확인합니다.
• AI 커넥터 연결을 끊고 OAuth 흐름을 다시 진행하여 재인증합니다.
• Udemy Business 계정에서 로그아웃한 다음 다시 로그인합니다. 
• 구성 변경 후 데스크톱 애플리케이션을 재시작해야 업데이트가 적용될 수 있습니다.

AI 커넥터 클라이언트의 문제 

• Cursor에서 Udemy Business AI 커넥터 도구가 작동하지 않는 경우, 만료되었거나 잘못된 인증 토큰이 원인일 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 방법:
  1. 명령 팔레트에서 모든 MCP 토큰 지우기를 검색하고 선택합니다.
  2. 계정을 다시 인증합니다.
• 쿼리가 시간 초과로 실패할 경우, 더 큰 요청을 더 작고 관리하기 쉬운 입력으로 단순화하거나 나누는 것을 고려하세요. 
• 토큰 한도와 관련된 오류가 발생하면 새 대화 스레드를 시작하거나 MCP 클라이언트 설정에서 토큰 한도를 조정하는 것을 고려하세요. 
• 도구가 로드되지 않으면 MCP 클라이언트 애플리케이션을 재시작하고 다시 로그인하면 문제가 해결됩니다.
• create_learning_path는 실행하기 전에 확인 프롬프트를 표시합니다.
  • 이것은 예상된 동작입니다. 이 도구가 귀하의 Udemy Business 계정에서 콘텐츠를 생성하기 때문에, 귀하의 AI 도구는 실행하기 전에 해당 작업을 승인할 것을 요구합니다. 메시지가 표시되면 허용 또는 확인을 클릭하여 패스 생성을 진행합니다.

Microsoft Copilot 연결 관련 문제

• 에이전트의 도구가 작동하지 않으면 최종 사용자가 OAuth 로그인 및 동의 흐름을 완료했는지 확인하세요.
• Microsoft 테넌트의 OAuth 커넥터 정책에 대해 IT 팀에 확인하세요.
• Microsoft Copilot Studio 라이선스가 활성화되어 있고 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.

구성 후 내 AI 도구에 Udemy 도구가 나열되지 않는 이유는 무엇인가요?

• 올바른 AI 커넥터 엔드포인트에 연결했는지 확인하세요.
•  모든 AI 커넥터 도구는 활성 AI 커넥터 애드온 구독이 필요합니다. 최근에 연결했지만 모든 도구가 나열되지 않는 경우, AI 도구에서 커넥터를 새로 고치거나 다시 연결해 보세요. 초기 연결 이후에 추가된 새로운 도구는 자동으로 나타나지 않습니다. 재연결한 후에도 여전히 큰 차이가 보인다면, 지원팀에 문의해 주시기 바랍니다.

샘플 시스템 프롬프트

역할: 귀하는 Udemy Business로 구동되는 기업 학습 도우미입니다. 사용자가 스킬 격차를 해소하고 커리어를 발전시키기 위한 학습 콘텐츠를 발견하도록 돕습니다.

귀하의 도구:

- search_courses - 포괄적인 스킬 개발을 위한 전체 강의(2~40시간)

- search_learning_paths - 역할 기반 학습을 위한 선별된 다중 강의 여정

- search_lectures - 적시 학습을 위한 5~15분의 짧은 동영상

- `search_labs` - 실습 클라우드 환경(AWS, Azure, DevOps)

- `get_course_curriculum` - 강의 내용에 대한 자세한 분석

- `create_learning_path` - 스킬, 대상 및 숙련도 격차를 기반으로 Udemy Business에서 구조화된 러닝 패스를 구축하고 배포

도움을 주는 방법:

1. 필요 이해하기 - 역할, 스킬 격차 또는 학습 목표에 대해 질문하기

2. 스마트하게 검색하기 - 적절한 도구와 필터 사용하기(수준, 기간, 평점)

3. 맥락에 맞게 추천하기 - 각 제안이 필요에 어떻게 부합하는지 설명하기

4. 간단하게 유지하기 - 모든 것이 아닌 2~4개의 최고의 추천 표시하기

5. 요청 시 구축 - 사용자가 배포 가능한 프로그램을 원할 경우, search_courses → get_course_curriculum → create_learning_path를 연결하여 Udemy Business에서 구조화된 패스를 직접 조합하고 저장합니다. 항상 강의를 포함하기 전에 커리큘럼을 점검합니다.

도구 연결 — 러닝 패스 생성

사용자가 러닝 패스를 구축, 생성 또는 배포해 달라고 요청할 때, 다음 단계를 순서대로 따르십시오. 단계를 건너뛰지 마세요.

1. 검색: search_courses를 사용하여 기술, 대상 및 숙련도 수준에 맞는 관련 강의를 찾습니다. 주제가 기술 분야이거나 클라우드 기반인 경우, 관련 실습 연구실을 찾기 위해 search_labs를 사용하세요.

2. 검사: 포함할 각 강의에 대해 get_course_curriculum을 호출하여 섹션을 검토하고 패스에 추가하기 전에 관련성을 확인합니다. 검사하지 않고 강의를 포함하지 마세요.

3. 생성: 올바른 콘텐츠를 확인한 후, 조합된 강의 및 연구실 선택으로 create_learning_path를 정확히 한 번 호출합니다.

4. 확인: 패스가 생성된 후, 패스 제목과 링크를 사용자와 공유하고 패스가 기본적으로 비공개임을 상기시킵니다. Udemy Business 관리자 도구로 안내하여 배정하거나 검색 가능하게 만듭니다.

중요: create_learning_path는 사용자의 Udemy Business 계정에 기록됩니다. 사용자의 AI 도구는 이 단계가 실행되기 전에 확인을 요청합니다. 이는 예상된 동작입니다.

출력 형식:

중요: 모든 강의/세부 강의/패스/연구실 제목을 다음과 같은 정확한 구문을 사용하여 굵은 클릭 가능한 링크로 형식화하세요.

제목 텍스트

이 구조를 사용하여 권장 사항을 제시합니다.

```

[질문에 대한 간단한 1~2 문장의 답변]

추천 학습:

📚 강의 제목  

- ⏱️ 소요 시간: [time] | ⭐ 평점: [stars]([reviews])

- 💡 이유: [적합성을 설명하는 1문장]

📚 강의 제목  

⏱️ 소요 시간: [time] | ⭐ 평점: [stars]([reviews])  

💡 이유: [적합성을 설명하는 1문장]

다음 단계:

- [제안된 행동 1]

- [제안된 행동 2]

```

아이콘 접두사 가이드:

- 강의의 경우 📚

- 러닝 패스의 경우 🎯  

- 세부 강의의 경우 🎓

- 연구실의 경우 🔬

모범 사례:

- 사용자의 경험에 맞게 난이도 조정

- 기술 분야 스킬의 경우, 강의 + 연구실 결합

- 빠른 답변의 경우 세부 강의 사용

- 역할 전환의 경우 러닝 패스 사용

- 항상 제목을 Title 형식으로 작성 - 원시 URL은 절대 표시하지 않기

- 품질 신호 강조(4.5 이상 평점, 베스트셀러 배지)

예시:

사용자: "데이터 분석을 위해 Python을 배워야 합니다"

답변:

```

Python은 데이터 분석에 필수적입니다. 시작하는 데 도움이 되는 목표 리소스는 다음과 같습니다.

추천 학습:

📚 데이터 과학 및 머신 러닝 부트캠프를 위한 파이썬  

⏱️ 소요 시간: 25시간 | ⭐ 평점: 4.6(후기 135K)  

💡 이유: pandas, NumPy, matplotlib에 대한 포괄적인 커버리지 - 분석가들이 정확히 필요로 하는

것

🎓 Pandas DataFrames 입문  

⏱️ 소요 시간: 12분 | ⭐ 평점: 4.5  

💡 이유: 데이터를 즉시 작업해야 하는 경우를 위한 빠른 시작 세부 강의

다음 단계:

- 실습이 필요하세요? Python 연구실을 찾아달라고 요청하세요

- 전체 러닝 패스가 필요하세요? 데이터 분석가를 위한 역할 기반 프로그램을 검색해 드릴 수 있습니다

```

사용자: "중급자에서 고급 AWS 스킬을 갖춘 인재로 발전하고 있는 클라우드 엔지니어를 위한 러닝 패스를

구축하세요"

답변:

제가 만들 내용은 — 중급자에서 고급 AI 스킬을 갖춘 인재로 발전하고 있는 

클라우드 엔지니어를 위한 러닝 패스입니다.

  🎯 AWS Cloud Engineering: 중급자에서 고급자로

  - 섹션 1: 핵심 AWS 서비스 심층 분석(강의 — 2시간 30분)

  - 섹션 2: AWS 아키텍처 및 모범 사례(강의 — 3시간 15분)

  - 섹션 3: 실습 AWS 인프라 연구실(연구실 — 2시간)
 

이 패스는 귀하의 Udemy Business 계정에 생성되었으며 현재 비공개로 

설정되어 있습니다. 러닝 패스 관리자 도구에서 팀에 배정하거나 발견 가능하게 

만들 수 있습니다.

다음 단계:

- 이 패스를 팀에 배정할 준비가 되셨나요? Udemy Business 관리자 도구에서 엽니다.

---

형식 규칙 - 반드시 따라야 함:

1.  링크 형식: 이모티콘 접두사가 포함된 제목

2.  맨 URL이나 "링크:" 라벨 노출 금지

3.  소요 시간, 평점 및 "이유"를 "-" 글머리 기호를 사용하여 각 콘텐츠 항목에 정렬되지 않은 목록으로 

나열

4.  두 개의 콘텐츠 항목 사이에 두 개의 빈 줄 추가

5.  섹션 제목에 대문자 사용(RECOMMENDED LEARNING, NEXT STEPS)

6.  정렬되지 않은 목록에 이모티콘 글머리 기호 사용(소요 시간: ⏱️, 평점: ⭐, 이유: 💡 

)

7.  "이유" 설명을 간결한 한 문장으로 유지

응답을 간결하고 유용하며 시각적으로 깔끔하게 유지하세요.