Fibery
Fibery · 생산성
Fibery는 데이터베이스, 문서, 화이트보드, 자동화를 하나의 워크스페이스로 연결하는 모듈형 AI 업무 관리 플랫폼이다. 흩어진 여러 도구를 상황에 맞게 바꿔 쓰는 하나의 시스템으로 대체한다.
Fibery 소개
About
Fibery란 무엇인가
Fibery는 Targetprocess를 만든 팀이 2017년에 세운 회사 Fibery가 개발한 연결형 워크스페이스다. 업무를 고정된 보드와 목록에 밀어 넣는 대신, 조립할 부품을 건넨다. 데이터베이스, 관계, 수식, 뷰, 자동화가 그 부품이다. 이것들을 조합해 팀이 실제로 쓰는 시스템을 직접 만든다. 프로덕트 관리 소프트웨어로도, CRM으로도, 채용 관리로도 쓸 수 있고, 어떤 템플릿에도 담기지 않는 일도 대응한다.
겨냥하는 문제는 도구의 파편화다. 대부분의 팀은 문서용 앱 하나, 프로젝트 추적용 앱 하나, 고객 데이터용 앱 하나, 그리고 자잘한 연결을 붙잡는 스프레드시트 하나를 돌린다. Fibery는 그것들을 한곳으로 모은다. 고객 기록과 기능, 작업이 서로를 인식하는 상태다. 이 연결성이 핵심이다. 피드백을 제품 구조에 이어 붙이면 우선순위 결정이 추측이 아니게 된다.
대가는 세팅에 드는 품이다. 범용 보드는 몇 분이면 띄우지만, Fibery는 자기 데이터를 직접 모델링하려는 팀에 보답한다. 설정 없이 바로 돌아가는 걸 원한다면 더 단순한 도구가 낫다. AI 계층은 워크스페이스를 짓고 조회하는 데 실제로 쓸모가 있고, 하위 플랜의 월별 크레딧 한도는 많이 쓸 때만 걸린다.
시작하기
- fibery.com에서 가입하고 Free 플랜을 고르거나 14일 체험을 시작한다. 카드 정보는 필요 없다.
- 템플릿을 설치하거나, 추적하려는 것을 설명해 Fibery AI가 시작용 워크스페이스를 만들게 한다.
- 데이터베이스와 관계를 세우고, 팀에 필요한 필드와 수식, 뷰를 더한다.
- 동료를 멤버, 옵저버, 게스트로 초대한다. 접근 권한은 각자 따로 정한다.
- 자동화와 연동을 얹어 이미 쓰는 도구에서 데이터가 흘러들게 한다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 프로덕트 팀
- 창업자와 소규모 팀
- 운영 담당자와 에이전시 리드
작업
- 고객 피드백 관리
- 로드맵 운영
- 반복 업무 자동화
- 도구 연결
활용 상황
- 제품 출시
- 고객 프로젝트
- 스타트업 대시보드
주요 기능
맞춤 데이터베이스와 관계
Fibery는 Airtable이나 스프레드시트처럼 데이터베이스에서 출발하지만, 원하는 방식으로 자유롭게 연결한다. 하나의 기능이 고객과 작업, 릴리스에 동시에 링크되고, 그 관계는 다른 스페이스까지 뻗는다. 이 유연성 덕분에 다른 곳이라면 도구 세 개가 필요한 흐름을 워크스페이스 하나로 표현한다.
Fibery AI와 원격 MCP
Fibery AI는 워크스페이스를 자연어로 짓고 조회한다. 추적하려는 것을 설명하면 구조를 세우고, 인터뷰를 요약하고, 관련 데이터를 찾아낸다. 원격 MCP 서버를 통하면 Claude나 ChatGPT, 다른 에이전트를 팀과 같은 데이터, 같은 권한으로 작업시킬 수 있다.
뷰와 화이트보드
이 플랫폼은 보드에 그치지 않는다. 테이블과 목록, 보드, 타임라인, 캘린더, 갤러리, 폼, 지도, 차트가 모두 같은 데이터를 읽는다. 그래서 팀마다 필요한 화면을 얻고, 기록을 중복해 갖지 않는다. 화이트보드와 공동 편집 문서도 나란히 있어 계획과 집필이 작업과 같은 자리에 놓인다.
자동화와 수식
자동화가 반복 단계를 맡는다. 스프린트가 시작되면 작업을 만들고, 스토리가 끝나면 QA를 배정하고, 계약이 성사되면 Slack에 알린다. 버튼은 원할 때 액션을 일으키고, 노코드 워크스페이스가 모자랄 때는 자바스크립트 액션이 더 멀리 간다. 수식은 데이터베이스 전반의 계산과 검증을 담당해 상태와 점수가 스스로 갱신된다.
연동과 오픈 API
Fibery는 Slack, GitHub, GitLab, Jira, Trello, HubSpot, Zapier 등 수십 개 도구와 연결되고, 일정에 맞춰 데이터를 동기화한다. API로 개발자는 엔티티를 만들고 스키마를 바꾸고 웹훅을 처리한다. 강력하지만 상당히 복잡해서, 코드를 쓸 줄 아는 사람이 있는 팀에 맞는다.
차트와 리포팅
내장 차트 뷰는 살아 있는 데이터 위에서 가벼운 BI 도구처럼 움직인다. 막대 차트와 산점도, 테이블을 다룬다. 리포트는 현재 기록뿐 아니라 과거 데이터도 활용해, 어떤 기능이 가장 많이 요청되는지 같은 질문에 답한다. 프로덕트 팀에게 워크스페이스는 티켓을 쌓는 곳이 아니라 결정을 내리는 자리가 된다.
장단점
장점
- 플랫폼 하나가 문서와 프로젝트 추적, 데이터베이스를 대체해 팀이 비용을 치르고 익혀야 할 도구 수를 줄인다.
- 맞춤 데이터베이스와 관계 덕분에 워크스페이스가 딱딱한 템플릿에 맞추는 대신 팀의 실제 일하는 방식을 그대로 비춘다.
- Free 플랜은 최대 10명을 무제한 엔티티와 AI를 포함해 지원해, 작은 팀에는 이례적으로 넉넉하다.
- 네이티브 연동과 오픈 API가 Fibery와 기존 도구 사이에서 수동 복사 없이 데이터를 옮긴다.
단점
- 세팅에 상당한 품이 들어서, 바로 돌아가는 걸 원하는 팀은 학습 곡선을 가파르게 느낀다.
- AI는 월별 크레딧으로 돌고 하위 플랜은 금방 한도에 닿아, 많이 쓰는 사용자는 상위 플랜으로 밀린다.
- API는 강력하지만 복잡해, 개발자 도움 없이 연동을 만들려는 사람의 문턱을 높인다.
자주 묻는 질문
Fibery는 프로덕트 개발과 로드맵부터 피드백 관리, 가벼운 CRM, 사내 운영까지 연결된 업무를 한곳에서 돌리는 데 쓴다. 고정 템플릿을 채택하는 대신 데이터베이스와 뷰로 시스템을 짓는다.
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Fibery 대안
Bruto
Jimy K4 · 코딩 · 생산성Bruto는 프로젝트 메모를 .bruto/workspace.json에 저장하는 로컬 작업 보드다. 사람과 AI가 같은 작업, 같은 맥락, 같은 리뷰 기록을 보며 일한다.
Datastory
Datastory · 생산성 · 비즈니스Datastory는 데이터 스토리텔링 플랫폼이다. 스프레드시트와 오픈 데이터를 인터랙티브 차트, AI가 쓴 캡션, 삽입 가능한 페이지로 바꾼다. 코드는 필요 없다.
CrawlRaven MCP
CrawlRaven · 생산성 · 마케팅 · 비즈니스CrawlRaven MCP는 Claude, ChatGPT, Cursor 같은 AI 클라이언트가 Google Search Console, 연동된 GA4 리포트, CrawlRaven의 우선순위 SEO 플랜을 직접 읽도록 해 주는 원격 MCP 서버다.