Context Link

Context Link는 나뉜 출처를 단일 검색 계층으로 동기화해 유지한다. Notion, Google 문서, 웹사이트, 받은편지함, 파일, 프로젝트 도구가 함께 색인되므로 한 번의 검색으로 모두를 찾는다. 답 하나를 찾으려고 앱마다 커넥터를 열 필요가 없다. 검색은 한 번. 출처는 전부.

이 도구는 ChatGPT, Claude, MCP 지원 에이전트에 붙으므로 회사 맥락을 얻으려고 도구를 바꾸지 않아도 된다. 이미 쓰는 같은 채팅에서 질문하고, Context Link가 필요한 배경을 공급한다. 각 응답은 모델의 기억이 아니라 최신 콘텐츠에 근거한다. 새 채팅 앱도 없다. 복사해 붙여 넣기도 없다.

Context Link는 의미로 자료를 가져오므로 정확한 표현이 기억나지 않을 때 도움이 된다. "고객 불편"을 물으면 그렇게 이름 붙인 적 없는 불만 스레드를 떠올려 준다. 키워드 상자가 아니라 자기 업무를 위한 시맨틱 검색 도구로 보면 된다. 키워드만 대조하는 단일 앱 커넥터와의 핵심 차이가 여기에 있다.

끝난 결정을 Memory로 저장할 수 있고, 모든 AI 도구가 그 최신 버전을 읽는다. 팀이 이미 합의한 사안의 기록이 계속 이어진다. 같은 질문이 자꾸 돌아올 때 유용하다. 한 번 답하면 모든 도구가 최신으로 유지된다. 한 번 저장하면, 다음에 묻는 동료가 팀이 이미 끝낸 논쟁을 다시 열지 않고 같은 결론의 답을 받는다.

모든 답은 그 근거를 드러내며 배후의 정확한 출처를 나열한다. 주장을 맹신하지 않고 확인할 수 있다. 답이 실제 결정을 이끌 때 이 점이 중요하다. 회의에서 인용하기 전에 숫자를 확인하고 싶은가. 인용이 바로 거기 있고, 그 답이 어느 연결된 출처에서 왔는지 정확히 알려준다. 인용은 출처가 낡았을 때 알아차리기도 쉽게 한다.

출처는 24시간마다 갱신되므로 AI는 회사가 오늘 말하는 것을 읽는다. 몇 달 전의 일회성 스냅숏보다 최신이다. 같은 날의 편집은 다음 동기화까지 나타나지 않을 수 있다. 지연은 작고 이점은 실질적이다.

미리 만들어진 커넥터 외에도 Custom Connections API나 이미 준비된 skill로 직접 만들 수 있다. 모델이 도달 가능한 모든 서비스에서 데이터를 가져와 markdown으로 바꿔 밀어 넣는다. 그다음 Context Link가 나누기와 임베딩, 검색을 맡고, 연결마다 1,000개 게시물과 100MB의 할당량이 있다. Claude가 읽을 수 있는 서비스라면 Context Link로 밀어 넣을 수 있다. 즉 AI가 닿는 실질적 한계는 도구의 내장 목록보다 자기 스크립트나 에이전트가 무엇을 끌어올 수 있는지에 달려 있다.

연결은 기본으로 조직 전체에 적용되어 동료가 동기화된 콘텐츠를 검색할 수 있고, 비공개 항목에는 개인 범위 옵션이 있다. 만든 사람이 기록되므로 조직 연결은 계속 통제된다. 모두를 위한 출처도 있고 아닌 것도 있다. 알맞은 범위를 고르면 된다.