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VibeUniv 시작 가이드

프로젝트를 연결하고 AI 학습을 시작하기까지, 차근차근 따라해 보세요. 처음이라도 괜찮아요!

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시작하기 전에

아래 3가지만 준비하면 바로 시작할 수 있어요.

  • AI 코딩 도구 — Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline 중 하나 이상 설치
  • AI로 만든 프로젝트 — 분석하고 싶은 프로젝트 폴더가 로컬에 있어야 해요
  • LLM API 키 — Anthropic, OpenAI, Google 등 원하는 LLM의 API 키 (Pro 플랜 BYOK용. Free 플랜은 불필요)
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회원가입 & 로그인

vibeuniv.com/signup에서 이메일로 간단하게 가입하세요. 이미 계정이 있다면 로그인하면 됩니다.

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LLM API 키 등록 (선택)

Pro 플랜 이상에서 BYOK(Bring Your Own Key)를 사용하려면, 본인의 LLM API 키를 등록하세요. Free 플랜을 사용 중이라면 이 단계는 건너뛰어도 됩니다.

  1. 1. 로그인 후 Settings > LLM Keys 페이지로 이동
  2. 2. 사용할 프로바이더(Anthropic, OpenAI 등) 선택
  3. 3. API 키 입력 후 저장
등록된 키는 AES-256-GCM으로 암호화되어 저장됩니다. VibeUniv가 키를 평문으로 보관하거나 외부에 전송하지 않아요.
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VibeUniv API 키 발급

MCP 서버가 프로젝트를 내 계정에 연결하려면 VibeUniv API 키가 필요해요.

  1. 1. Settings > API Keys 페이지로 이동
  2. 2. "Create new key" 클릭
  3. 3. 생성된 키를 복사해서 안전한 곳에 저장
API 키는 생성 직후 한 번만 표시됩니다. 반드시 복사해 두세요! 분실하면 새 키를 발급받아야 합니다.
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MCP 서버 연결

사용 중인 AI 코딩 도구에 MCP 서버 설정을 추가하세요. 도구별 설정 파일 경로가 다릅니다.

Claude Code

설정 파일: ~/.claude/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "vibeuniv": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vibeuniv/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VIBEUNIV_API_KEY": "여기에_발급받은_API_키"
      }
    }
  }
}

Cursor

설정 파일: ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "vibeuniv": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vibeuniv/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VIBEUNIV_API_KEY": "여기에_발급받은_API_키"
      }
    }
  }
}

Windsurf

설정 파일: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "vibeuniv": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vibeuniv/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VIBEUNIV_API_KEY": "여기에_발급받은_API_키"
      }
    }
  }
}

Cline (VS Code 확장)

VS Code에서 Cline > MCP Servers > Edit Config를 열고 아래 내용을 추가하세요.

{
  "mcpServers": {
    "vibeuniv": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vibeuniv/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VIBEUNIV_API_KEY": "여기에_발급받은_API_키"
      }
    }
  }
}
설정 파일을 직접 수정하기 어렵다면, 사용 중인 AI 코딩 도구에게 그대로 요청하면 됩니다. 예를 들어 Claude Code에서 "MCP 서버 설정에 vibeuniv 추가해줘"라고 말하거나, Cursor에서 "mcp.json에 아래 설정 추가해줘"라고 하면 AI가 알아서 설정 파일을 찾아 추가해 줍니다. 위의 JSON 설정 코드를 함께 붙여넣으면 더 정확해요!
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프로젝트 동기화

MCP 설정을 저장했으면, 다음 순서대로 진행하세요.

  1. 1. AI 코딩 도구를 완전히 종료 후 다시 시작
  2. 2. 프로젝트 폴더에서 AI에게 vibeuniv_sync_project 를 호출하도록 요청
  3. 3. VibeUniv 대시보드에서 프로젝트가 등록되었는지 확인
동기화는 프로젝트의 설정 파일과 소스 코드 구조만 전송합니다..env, 인증서 등 민감한 파일은 자동으로 제외돼요.
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기술 스택 분석

프로젝트가 등록되면, AI가 기술 스택을 분석할 수 있어요.

  • 방법 1: 대시보드에서 프로젝트를 열고 "분석" 버튼 클릭
  • 방법 2: AI 도구에서 vibeuniv_analyze MCP 도구 호출

분석이 완료되면 프레임워크, 라이브러리, 아키텍처 패턴 등을 한눈에 확인할 수 있습니다.

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학습 시작!

분석이 끝나면 진짜 재미있는 부분이 시작돼요.

  1. 1. 프로젝트의 Learning 탭으로 이동
  2. 2. AI가 생성한 맞춤 학습 로드맵 확인
  3. 3. 모듈별로 내 코드 기반 학습 시작
  4. 4. 모르는 건 AI 튜터에게 바로 질문

추상적인 튜토리얼이 아니라, 내가 만든 코드가 교재가 됩니다.

MCP 없이 REST API로 연결하기

MCP를 사용할 수 없는 환경이라면, REST API로 직접 프로젝트를 전송할 수 있어요. API 키만 있으면 됩니다.

1. 프로젝트 생성

curl -X POST https://vibeuniv.com/api/v1/projects \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_VIBEUNIV_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "my-awesome-app"}'

2. 파일 업로드

# 응답에서 받은 프로젝트 ID를 사용하세요
curl -X POST https://vibeuniv.com/api/v1/projects/{project_id}/files \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_VIBEUNIV_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "files": [
      {"name": "package.json", "content": "..."},
      {"name": "app/page.tsx", "content": "..."}
    ]
  }'

3. 기술 스택 분석 요청

curl -X POST https://vibeuniv.com/api/v1/projects/{project_id}/analyze \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_VIBEUNIV_API_KEY"

분석이 완료되면 대시보드에서 결과를 확인하고, 학습 로드맵을 생성할 수 있어요.

트러블슈팅

MCP 서버가 연결되지 않아요

  • 설정 파일의 JSON 형식이 올바른지 확인하세요 (쉼표, 중괄호 등)
  • VIBEUNIV_API_KEY값이 정확한지 확인하세요
  • Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요 (npx가 필요합니다)
  • AI 코딩 도구를 완전히 종료 후 재시작해 보세요

프로젝트가 대시보드에 나타나지 않아요

  • vibeuniv_sync_project를 다시 호출해 보세요
  • API 키가 올바른 계정의 키인지 확인하세요
  • 브라우저에서 대시보드를 새로고침해 보세요

분석이 실패해요

  • 프로젝트에 package.json이나 requirements.txt 같은 의존성 파일이 있는지 확인
  • BYOK 사용 시, 등록한 LLM API 키가 유효한지 확인하세요
  • 잠시 후 다시 시도해 보세요 — 일시적인 LLM 제공자 오류일 수 있어요

이전에 VIBESTACK_API_KEY를 사용하고 있었어요

  • 기존 VIBESTACK_API_KEY는 그대로 작동합니다 (하위호환)
  • 시간이 될 때 VIBEUNIV_API_KEY로 변경하는 것을 권장해요

보안 안내

수집되는 파일

  • package.json, requirements.txt 등 의존성 파일
  • tsconfig.json, next.config.ts 등 설정 파일
  • CLAUDE.md, .cursorrules 등 AI 프로젝트 파일
  • 소스 코드 (.ts, .tsx, .py 등 — 최대 50개 파일)

자동으로 제외되는 파일

  • .env, .env.* — 환경변수 파일
  • *.pem, *.key, id_rsa* — 인증서/키 파일
  • credentials.json, secrets.* — 인증 정보
  • node_modules/, .git/, dist/ — 빌드/의존성
모든 데이터는 HTTPS로 암호화 전송되며, LLM API 키는 AES-256-GCM으로 암호화 저장됩니다. 프로젝트 데이터는 언제든 완전 삭제할 수 있어요.

준비되셨나요?

프로젝트를 연결하고, 내 코드로 학습을 시작하세요.

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