Pensieve
Pensieve · 학습
Pensieve는 팀이 이미 쓰는 도구로 회사의 살아 있는 지도를 만드는 AI 컨텍스트 레이어다. Slack, Notion, Google Drive, GitHub, HubSpot 등을 읽고, 사람과 프로젝트, 결정을 정확한 한 장의 그림으로 증류한다. 그 지도는 에이전트가 읽을 수 있는 기업 지식 베이스로 작동한다. 이미 쓰는 AI는 그대로 둔다. Claude든 Cursor든 ChatGPT든, Pensieve가 빠져 있던 비즈니스 맥락을 채워 준다.
Pensieve 소개
Pensieve란
Pensieve는 기존 AI 도구가 읽을 수 있는 기업의 뇌다. 팀이 일하는 플랫폼에 연결해 흩어진 지식을 하나의 구조화된 지도로 바꾼다. 그래서 AI는 일을 시작하기 전에 누가 누구이고 무엇이 어떻게 이어지는지 이해한다. 똑똑한 신입 사원이 첫 몇 달 동안 세우는 그림을 떠올리면 된다. 다만 그것이 늘 최신이고 에이전트가 즉시 쓸 수 있다는 점이 다르다.
겨냥하는 문제는 단순하다. 새 직원은 첫 몇 주를 상황 파악에 쓰고, 그 맥락을 얻은 뒤에는 모든 대화가 그 위에 쌓인다. 당신의 AI는 반대로, 세션마다 맨바닥에서 시작하고 같은 사실을 다시 조사하며 빈틈을 조용히 추측으로 메운다. Pensieve는 회사에 대한 기초 사실을 에이전트에게 줘서 이 간극을 메운다. AI를 업무에 쓰면서 같은 잘못된 가정을 자꾸 고친다면, 그 간극이 원인이다.
중요한 한계는 Pensieve가 아닌 것이다. 답변 엔진이 아니고 두 번째 챗봇도 아니어서 스스로 질문에 답하지 않는다. AI가 방향을 잡으려고 읽는 지도일 뿐이고, 추론과 자체 도구 조회는 여전히 에이전트가 맡는다. AI는 당신이 가져오고, Pensieve가 맥락을 공급한다.
시작하기
- 계정을 만든다. 헤더에서 Try for free를 고르면, 가입 후 앱으로 돌아와 첫 컨텍스트를 만든다.
- 컨텍스트를 만든다. Organisation은 회사 전체, Project는 단일 과제, Personal, General은 그 밖의 무엇이든 대표하는 아키타입 중에서 고른다.
- 소스를 연결한다. Notion이나 Google Drive가 가장 빠른 결과를 낸다. 둘 다 밀도가 높아 몇 분 안에 실제 인물과 프로젝트가 드러난다. 저장 전에 무엇을 범위에 넣을지 직접 고른다.
- 컨텍스트가 만들어지는 과정을 본다. Changes에서 진행 상황을 보고, Settings에서 유지 지식 사용량을 확인한다.
- AI를 연결한다. Pensieve MCP 서버를 통해 Claude, Cursor, ChatGPT 또는 자체 에이전트를 연결하면, 이후에는 먼저 지도를 읽는다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 지식이 흩어진 소규모 팀
- 창업자와 운영 담당자
- AI 코딩 에이전트를 쓰는 개발자
작업
- AI를 회사 업무에 적응시키기
- AI 답변을 실제 사실에 근거 짓기
- 전체 그림을 최신으로 유지하기
활용 상황
- 새 프로젝트 착수
- AI를 활용한 일상 업무
- 기업 지식 확장
주요 기능
이미 쓰는 도구를 위한 커넥터
Pensieve는 Slack, Notion, HubSpot, Google Drive, GitHub 등 여러 플랫폼에 연결하므로, 이미 있는 것에서 스스로 만들어진다. 무엇에도 태그를 달거나 데이터를 준비할 필요가 없다. 각 커넥터는 고를 수 있는 데이터 유형을 제시한다. 예를 들어 HubSpot 메모는 골라도 통화는 못 고르고, 첫 읽기 뒤 유형을 해제하면 그것이 가져온 내용이 삭제된다.
살아 있는 기업 지도
문서 더미 대신, Pensieve는 모든 것을 사람, 프로젝트, 결정, 고객과 그 관계의 구조화된 지도로 증류한다. 지도는 연결한 도구가 바뀌면 최신으로 유지된다. 이것이 한 장의 스냅숏과 AI가 실제로 신뢰할 수 있는 것의 차이다.
모든 AI 클라이언트를 위한 MCP 서버
Pensieve는 MCP 서버를 돌린다. MCP는 AI 도구가 외부 서비스와 대화하는 공개 표준이다. URL을 연결하고 한 번 로그인하면, AI는 지도를 검색하고, 답변 뒤의 페이지를 열고, 찾은 내용을 인용할 수 있다. Claude, Cursor, ChatGPT, 자체 에이전트와 함께 작동하며, Pensieve는 그것들을 대체하지 않는다.
범위별 컨텍스트
컨텍스트는 지도 한 장이고, 여러 개를 돌릴 수 있다. 기본 Organisation 컨텍스트는 회사 전체를 덮고, Project, Personal, General 아키타입은 단일 과제, 자기 업무, 그 밖에 추적하려는 대상을 그린다. 하나를 세션에 고정하면 에이전트는 그 일에 맞는 지도를 읽는다.
정확도를 위한 세 가지 읽기 모드
그렇다면 데이터가 늘어도 지도는 어떻게 정확을 유지할까. 모든 소스가 같은 대우를 받을 만하지는 않다. Pensieve는 의도적으로 만든 산출물을 충실히 압축하는 Literal 문서로 읽고, 경계 없는 대화는 오래 남는 사실만 지키는 Distilled 스트림으로 흘려보내며, 연결된 구조는 Source Trees로 이해한다. 그래서 지도는 잡음에 빠지지 않고 날카롭게 유지된다.
예측 가능한 지식 사용량
요금은 지식 단위로 움직인다. 한 단위는 유지 지식의 가중 10,000바이트를 덮는다. 소스가 한 달 동안 손대지 않았다고 보고한 내용은 75%, 세 달이면 절반으로 계산돼 오래된 자료의 비용이 낮아진다. 지식을 제거하면 단위는 곧바로 비워진다.
장단점
장점
- 이미 쓰는 도구에서 회사 지도를 자동으로 만든다. 태그도 데이터 준비도 필요 없다.
- Claude, Cursor, ChatGPT, 자체 에이전트와 MCP로 작동해 기존 AI를 그대로 둔다.
- AI 답변을 출처로 돌아가는 인용에 근거 짓게 해, 확신에 찬 오답을 줄인다.
- 지식 단위는 읽고 통제하기 쉬우며, 데이터를 제거하면 용량이 즉시 풀린다.
- 100개 지식 단위의 무료 플랜이 있어 소규모 팀이 카드 없이 시험할 수 있다.
단점
- 답변 엔진이 아니라 스스로 질문에 답하지 않는다. 추론은 여전히 당신의 AI가 맡는다.
- Slack이나 Website 같은 가장 강력한 커넥터는 관리자나 소유자 전용이라, 연결하려는 멤버의 발목을 잡는다.
- 단위 기반 요금은 이해에 약간의 독해가 필요하고, 플랜 한도를 넘는 내용은 단위마다 청구된다.
- 2,000단위를 넘는 엔터프라이즈 조건은 셀프서비스가 아니라 영업과의 논의가 필요하다.
자주 묻는 질문
아니다. Pensieve는 이미 쓰는 AI 뒤에 놓이도록 설계됐다. Claude, Cursor, ChatGPT 또는 자체 에이전트를 그 MCP 서버로 연결하면, 평소 흐름의 일부로 회사 지도를 읽는다. Pensieve는 스스로 챗봇이 되려 하지 않는다.
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