ClariLayer
ClariLayer · 코딩
ClariLayer는 AI 작업을 위한 개인 컨텍스트 레이어로, Model Context Protocol(MCP)을 통해 제공된다. AI 컨텍스트 메모리로 동작한다. 사용자가 확인한 사실, 선호, 결정, 규칙, 교훈을 저장한 뒤 관련 작업이 시작될 때 AI 클라이언트에 되돌려준다. 매 세션마다 같은 배경을 다시 설명하는 대신, Claude Code, Cursor, Codex, claude.ai가 읽을 수 있는 하나의 승인된 공간을 만든다. SQL, dbt 모델, 메모에서 분석 컨텍스트를 심을 수도 있고, 저장한 정의를 실제 출처 증거와 대조해 불일치를 주의 사항으로 드러낸다.
ClariLayer 소개
ClariLayer란 무엇인가
ClariLayer는 AI 어시스턴트에게 사용자의 업무 방식에 대한 지속적인 기억을 부여하는 도구다. 이미 쓰는 클라이언트에 연결하고, 확인한 결정 하나를 저장한 뒤, 다른 프로젝트나 세션에서 그 결정을 다시 물어본다. 저장된 항목은 출처와 적용 범위를 유지한다. 그래서 어떤 규칙이 어디서 왔고 어느 프로젝트에 적용되는지 알 수 있다.
더 큰 발상은 도구를 넘나드는 컨텍스트다. AI 세션은 보통 차가운 상태로 시작하고, 한 대화에서 정리한 내용은 다음에 창을 열 때 사라진다. ClariLayer는 그 정리된 컨텍스트를 사용자가 승인한 공간에 보관하고, 같은 공간이 둘 이상의 클라이언트에 관련 컨텍스트를 제공하도록 한다. 이는 단일 채팅이 아니라 에이전트를 위한 AI 메모리다. 분석가에게는 더 나아간다. 기존 SQL, dbt 모델, CLAUDE.md 메모, 데이터 사전, 시맨틱 레이어 모델에서 컨텍스트를 부트스트랩하고, 저장한 지표 정의를 웨어하우스 증거와 조정한다.
왜 중요한가. 차가운 시작의 비용은 실제이기 때문이다. 프로젝트 결정, 명명 규칙, 지표 정의를 다시 설명하는 세션은 되돌릴 수 없는 시간이며, 그 재설명은 어차피 원래 선택에서 벗어나기 십상이다.
마법이 아니고, 팀도 이를 분명히 말한다. 일반 업무 메모리는 독립적으로 검증되지 않았고 모든 답변에 나타난다는 보장도 없다. 조정과 주의 사항 모델은 지원되는 분석 증거 경로에만 적용된다. 컨텍스트 관리는 제안서에서는 손쉬워 보인다. 실제로는 그렇지 않다.
Cursor 추출은 제한적이고, OpenAI 추출 공급자는 아직 없다. 이는 오늘 히스토리 가져오기 기능을 쓸 수 있는 대상을 좁힌다. 조용히 모든 것을 기억해 주는 시스템을 원한다면 ClariLayer는 그런 제품이 아니다. 무엇을 남길지 사용자가 고르게 한다.
시작하기
- 계정을 만들고 호환되는 AI 클라이언트를 연결한다. 개인 요금제는 카드 없이 무료로 시작한다.
- 클라이언트 안에서 안내식 설정을 실행한다. 클라이언트가 OAuth를 제공하면 그것을 우선하고, 아니면 컨텍스트 키를 안전한 로컬 항목에 저장한다.
- 상태 확인으로 연결을 검증한 다음, 실제 업무에서 진짜 결정이나 규칙, 제약을 하나 저장한다.
- 되불러온 작업이 적용될 승인된 공간을 선택해, 이후 세션이 범위를 알게 한다.
- 선택 사항: 고른 로컬 히스토리를 가져오거나 지속적 캡처를 설정한다. 각 단계는 별개의 선택이며, 각자 미리보기와 승인을 가진다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 데이터 분석가
- AI 코딩 클라이언트를 쓰는 개발자
- 여러 프로젝트를 저글링하는 1인 빌더
작업
- 과거 결정 떠올리기
- 수정 저장하기
- 지표 정의 조정하기
- 분석 컨텍스트 부트스트랩
활용 상황
- 오래된 프로젝트에서 새 AI 세션 시작
- 클라이언트 간 작업 인계
- 하나의 정의로 팀이 다투는 경우
주요 기능
살펴보고 바꿀 수 있는 저장 컨텍스트
저장된 항목마다 출처와 적용 범위를 보이게 유지한다. 어떤 결정이 어느 대화에서 왔고, 어느 프로젝트에 적용되며, 어느 버전을 참조하는지 알 수 있다. 계획이 바뀌면 그 결정을 수정하거나 더 이상 속하지 않는 범위에서 잊는다. 이 감사 흔적이 중요하다. 살펴볼 수 없는 AI 메모리는 믿기 어렵다. 출처: clarilayer.com.
떠올리기와 기억하기, 일상의 루프
ClariLayer는 네 개의 동사를 기록하고, 그중 둘이 일상 작업의 대부분을 진다. Recall은 관련된 저장 결정, 정의, 메모, 주의 사항을 현재 작업으로 끌어온다. Remember는 확인한 결정, 제약, 정의, 수정을 이후 세션을 위해 저장한다. Remember는 에이전트가 일으키는 명시적 쓰기다. 사용자 몰래 일어나지 않는다.
분석 컨텍스트 부트스트랩
구조화된 소스에서 컨텍스트를 심을 수 있다. SQL, dbt 모델, CLAUDE.md 메모, 데이터 사전이나 코드북, 시맨틱 레이어 모델이다. 이는 에이전트가 분석을 건드리기 전에 필요한 정의 토대를 준다. 설정은 의도적이다. 소스와 공간, 추출 공급자를 고르고, 받아들이기 전에 정확한 제안을 검토한다.
실제 증거와 조정하기
Reconcile은 호환되는 분석 SQL 정의를 웨어하우스의 actual_sample 증거와 대조하거나, HubSpot CRM 계약을 행이 없는 crm_evidence와 대조한다. 일치하지 않으면 불일치가 주의 사항으로 나타난다. 사이트는 이를 어떤 메모 파일도 할 수 없는 확인이라고 부르며, 타당한 주장이다. 살아 있는 출처 증거에 묶인 주의 사항은 낡은 코멘트를 언제나 이긴다.
통제된 히스토리 가져오기
연결만으로는 히스토리를 읽지도, 캡처를 시작하지도 않는다. 지원되는 로컬 히스토리 소스와 공간, 추출 공급자를 선택한 뒤, 받아들이기 전에 묶음을 미리 본다. 지속적 캡처는 별도로 켜며 자체 승인과 제외를 가진다. 그래서 사용자가 명시적으로 허용하고 무엇을 끌어올지 정확히 검토하기 전에는 어떤 것도 히스토리를 읽기 시작하지 않는다. 여기 함정이 있다. 현재 적격 추출은 버전별 Claude CLI 프로필을 쓴다. OpenAI와 Cursor 추출 공급자는 없고, Cursor 히스토리의 네이티브 적격성은 여전히 제한적이다.
이미 쓰는 AI 클라이언트와 함께 작동
ClariLayer는 Streamable HTTP 상의 원격 MCP 서버로 연결되어, 이 프로토콜을 지원하는 클라이언트에 들어간다. 사이트는 Claude Code, Cursor, Codex, claude.ai를 나열한다. 설정은 각 클라이언트 자체 구성으로 진행하고, 호환되는 곳에서는 OAuth를 제공한다. 즉 지속적 컨텍스트를 얻으려고 모든 것을 새 앱으로 옮기지 않고 기존 워크플로를 유지한다.
팀을 위한 통제된 컨텍스트
Governed Context Edge는 팀 정의를 위한 공유 레이어다. 정의를 공유 정전으로 위로 제안하고, 자기 재량으로 정전을 아래로 채택하며, 이견을 보이게 남긴다. 비공개 파일럿 단계로 공개 가격은 없다. 알아 둘 점: 프로젝트 컨텍스트는 의도적으로 제안되고, 개인 메모리는 팀 레이어로 조용히 승격되지 않는다.
장단점
장점
- 지속적 컨텍스트는 세션과 클라이언트를 넘나드는 반복 설명을 줄인다.
- 저장 항목은 출처, 범위, 버전을 지닌다. 살펴보고 수정할 수 있다.
- 살아 있는 웨어하우스나 CRM 증거와의 조정은 메모 파일이 못 하는 주의 사항을 낳는다.
- 개인 요금제는 카드 없이 무료로 시작한다. 루프를 시험하는 데 비용이 들지 않는다.
- 명시적 쓰기와 미리 본 가져오기가 통제를 에이전트가 아닌 사용자 손에 남긴다.
단점
- 일반 업무 메모리는 독립적으로 검증되지 않고 모든 답변에서 보장되지 않으므로, 데이터베이스처럼 의지할 수 없다.
- 추출 지원은 지금 좁다. OpenAI 추출은 없고, Cursor 히스토리의 네이티브 적격성은 제한적이다.
- 팀 거버넌스는 공개 가격 없는 비공개 파일럿 뒤에 있다. 공유 정의 사용자는 그냥 가입할 수 없다.
- 분석 조정 경로는 호환되는 웨어하우스나 HubSpot 정의를 전제로 하는 전문 기능이다.
자주 묻는 질문
사용자가 확인한 결정, 규칙, 선호, 정의를 저장하고, 관련 작업이 시작될 때 관련된 것을 돌려준다. 사용자와 AI 클라이언트 사이에 앉는 개인 컨텍스트 레이어로 보면 된다. MCP로 제공된다.
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