InfraNodus
Nodus Labs (operated by InfraNodus SAS) · 학습 · 비즈니스
InfraNodus는 문서와 검색 결과, 노트를 지식 그래프로 바꿔 토픽 군집과 콘텐츠 격차, 아직 아무도 보지 못한 관점을 드러내는 AI 텍스트 분석 도구다.
InfraNodus 소개
About
InfraNodus란
InfraNodus는 Nodus Labs가 만든 텍스트 네트워크 분석 플랫폼이다. 텍스트 묶음을 넣으면 중요한 단어를 노드로, 단어가 함께 등장하는 관계를 선으로 그린 그래프를 만든다. 그다음은 네트워크 과학이 맡는다. 커뮤니티 탐지는 관련 단어를 묶고, 영향력 순위는 그래프 전체를 떠받치는 개념을 표시하며, 격차 탐지는 서로 이어져야 하는데 이어지지 않은 클러스터를 찾아낸다.
사람들이 이 도구를 고르는 이유가 바로 마지막 기능에 있다. 대부분의 AI 도구는 페이지에 이미 적힌 내용을 요약한다. InfraNodus는 토픽과 토픽 사이의 빈 공간을 가리키고, 아직 검토되지 않은 관점이나 빠진 장, 시장의 틈은 대개 그곳에 숨어 있다. 연구자는 문헌 검토를 정리할 때, SEO 팀은 검색 결과와 자기 초안을 비교할 때, 컨설턴트는 경쟁사 사이트의 구조를 읽을 때 쓴다.
돌아오는 것은 그래프와 그 그래프에서 뽑아낸 AI 질문 묶음이다. 완성된 보고서가 나오지는 않는다. 매개 중심성과 클러스터 라벨이 무슨 뜻인지 익히는 데 시간이 걸리고, 시간당 AI 크레딧 한도가 한 세션에서 어디까지 갈지를 정한다. Basic 요금제의 파일 한도도 빡빡해서 PDF가 많아지면 상위 요금제로 옮기고 싶어진다.
시작하는 방법
- 계정을 만들고 14일 체험을 시작한 뒤 대시보드에서 새 그래프를 연다.
- 텍스트를 넣는다. 편집기에 붙여넣거나 PDF, TXT, MD, CSV 파일을 올리거나, 구글 검색 결과와 유튜브, 웹사이트, RSS 피드, Obsidian 보관함에서 가져온다.
- 먼저 전체 화면을 읽는다. 그래프는 토픽 클러스터, 핵심 키워드, 클러스터 사이의 구조적 격차를 보여주는 상태로 열린다.
- 격차 하나를 고르고 내장 AI에게 연구 질문, 요약, 양쪽을 잇는 아이디어를 요청한다.
- 그래프를 저장하고 링크로 공유하거나 이미지로 내보낸다. 같은 분석을 Claude나 ChatGPT, Cursor 안에서 돌리고 싶다면 MCP 서버를 연결한다.
제품 정보
InfraNodus의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 대학 연구자와 대학원생
- SEO 담당자와 콘텐츠 전략가
- 컨설턴트와 시장 분석가
- 질적 연구자
작업
- 문헌 검토를 지도로 만들기
- 검색 결과의 콘텐츠 격차 찾기
- 설문 자유 응답의 주제 분석
- LLM용 지식 그래프 만들기
활용 상황
- 논문이나 긴 보고서를 시작할 때
- 고객사 사이트를 경쟁사와 비교할 때
- 글을 쓰기 전에 구성할 때
주요 기능
텍스트 네트워크 시각화
텍스트는 단어가 노드, 동시 등장이 엣지인 대화형 그래프가 된다. 노드 크기는 영향력을 따르고 색은 클러스터를 표시하며 배치는 관련 개념을 가까이 둔다. 허브 단어를 빼면 그 아래에 무엇이 있는지 보이고, 막연한 주제가 구체적인 논점으로 바뀐다.
토픽 클러스터와 영향력 순위
커뮤니티 탐지는 늘 같은 문맥에 나타나는 단어를 묶는다. 긴 문서가 장 제목이 아니라 실제 주제로 갈라지는 이유다. 이것이 단어 목록이 아니라 지도로 보는 토픽 모델링이다. 매개 중심성 순위는 그것이 있어야 떨어진 클러스터가 이어지는 단어를 끌어올린다. 두 화면 모두 편집하는 동안 갱신되므로 다 쓴 뒤 확인하는 용도가 아니라 쓰는 도중에도 쓸 수 있다.
콘텐츠 격차 분석
InfraNodus는 클러스터 사이의 구조적 구멍을 재고 순서를 매긴다. 잘 자란 두 토픽 사이에 넓은 틈이 있다면 그 모음 안에서 둘을 잇는 글은 없다. 그 부재가 기회다. 내장 AI는 이어서 그 틈을 겨냥한 연구 질문을 쓴다. 이미 다룬 내용을 한 번 더 요약하는 것보다 쓸모가 크다.
AI 인사이트 생성
편집기에는 최신 모델을 쓰는 채팅 도우미가 들어 있다. 회사 설명에 따르면 GPT-5.4와 Claude Opus를 포함한다. 읽는 대상은 그래프 구조이고 원문만이 아니다. 그래서 답변이 클러스터와 격차, 영향력 있는 단어를 집어낼 수 있다. 크레딧은 시간 단위로 매겨지고 Basic 40, Advanced 80, Premium 200이다.
MCP 서버와 GraphRAG
mcp.infranodus.com의 MCP 서버는 분석 엔진을 Claude, ChatGPT, Cursor, Codex 같은 클라이언트에 연결한다. API 호출을 직접 쓰지 않아도 도우미가 그래프를 만들고 주요 토픽을 뽑고 격차를 나열하고 아이디어를 낸다. 검색 흐름에서는 그래프가 구조화된 문맥 역할을 한다. 이것이 GraphRAG 방식이다. 모델은 잘게 쪼갠 조각 더미가 아니라 관계를 본다.
가져오기, API, 확장 기능
데이터는 PDF, Markdown, TXT, CSV, 구글 검색과 학술 검색, 유튜브 녹취록과 댓글, 아마존 리뷰, 웹사이트, RSS 피드, X 게시물에서 들어온다. REST API는 그래프 생성과 통계를 열어 자체 처리에 연결한다. 공식 확장은 Obsidian, VS Code, Chrome, Firefox, Safari를 지원한다. 텍스트는 아일랜드 서버에 저장되고 GDPR을 따른다.
장단점
장점
- 격차 탐지가 다른 도구와 갈리는 지점이다. 어떤 단어가 가장 많은지가 아니라 어떤 토픽이 이어지지 않았는지를 보여준다.
- 그래프가 MCP 서버를 통해 LLM 도구가 된다. 같은 분석을 Claude, ChatGPT, IDE 안에서 돌릴 수 있다.
- 가져오기 범위가 넓다. PDF, 검색 결과, 유튜브, 아마존 리뷰, RSS까지 처리하니 스크래퍼를 따로 둘 필요가 없다.
- 할당량은 텍스트 한 건마다 적용되고 월 텍스트 수는 무제한이다. 작은 분석을 여러 번 해도 추가 비용이 없다.
- 데이터가 EU에 있고 방법론을 동료 심사 논문으로 공개했다. 학술 연구와 고객 작업에서 설명하기 쉽다.
단점
- 무료 요금제가 없고 14일 체험만 있다. 가끔 쓰는 사람은 결국 월 12유로를 낸다.
- Basic은 업로드 1MB, PDF 1MB, 그래프 50개까지라 제대로 된 문헌 검토에는 부족하다.
- AI 크레딧은 한 시간마다 돌아온다. Basic에서 아이디어를 오래 뽑으면 40에서 멈춘다.
- Basic에서는 상업적 이용이 막혀 있다. 싼 요금제로 시작한 프리랜서가 여기서 걸린다.
- 그래프를 읽는 데 연습이 필요하다. 매개 중심성과 클러스터 라벨은 튜토리얼 없이는 의미가 잘 잡히지 않는다.
자주 묻는 질문
텍스트를 네트워크로 분석해 주제 구조와 그 안의 틈을 보여준다. 문헌 검토, SEO 콘텐츠 기획, 인터뷰와 설문의 주제 분석, 경쟁사 조사, LLM에 넘길 구조화된 문맥 만들기가 대표적인 용도다.
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HireKey · 음성 및 언어 · 생산성 · 학습HireKey는 테크 업계 리크루터가 만든 AI 구직 코파일럿이다. 직무 적합도 분석, 이력서 맞춤화, 면접 연습, 지원 현황 관리를 한 화면에 모은다.
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Retrograde Labs · 생산성 · 학습Lune은 과학 AI 에이전트를 위한 AI 연구 검색 엔진이다. MCP 서버로 동작하며 Claude, ChatGPT, Cursor가 동료 심사를 거친 정보학 논문을 검색하고 인용하게 한다.
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Coddy · 코딩 · 학습Coddy는 20개 이상 언어를 짧은 레슨으로 배우는 코딩 학습 플랫폼이다. 브라우저 에디터, AI 튜터, 무료 수료증을 갖췄다.