Riveter (YC F24)
Riveter (Y Combinator F24) · 코딩 · 마케팅
Riveter는 라이브 웹을 검색해 찾은 정보를 구조화 데이터셋으로 정리하고, 단일 API나 앱으로 돌려주는 AI 에이전트다.
Riveter (YC F24) 소개
What Is Riveter
Riveter는 Y Combinator F24 팀이 만든 웹 데이터 플랫폼이다. 필요한 목록을 자연어로 설명하면 AI 에이전트가 웹을 검색하고 페이지를 방문해 찾은 내용을 읽고, 구조화된 데이터셋으로 돌려준다. 회사가 자주 드는 예는 치과다. 어느 도시의 모든 치과와 각 치과의 치과의사를 요청하면, Riveter가 연락처까지 포함한 행을 돌려준다.
회사는 이 문제를 '정보가 있느냐'가 아니라 '꺼낼 수 있느냐'의 문제로 본다. 정보는 이미 온라인에 있다. 어려운 건 쓸 만한 표로 만드는 일이다. 스크레이퍼는 사이트가 바뀌면 깨지고, 정적 데이터를 파는 업체의 레코드는 사는 순간부터 낡는다. Riveter의 에이전트는 사람처럼 페이지를 읽기 때문에 같은 설정이 개편 후에도 계속 작동하고, 데이터는 캐시된 색인이 아니라 요청한 순간 라이브 사이트에서 가져온다. OpenAI, Snap, Fermat 팀이 사용자로 이름을 올린다.
눈에 띄는 제약은 두 가지다. 요금은 동작에 묶인 크레딧제라서, 비용은 좌석당 정액이 아니라 검색과 보강을 얼마나 요청하느냐에 따라 달라진다. 무료 플랜은 탐색용으로 설계돼 월 250 크레딧이다. 테스트에는 충분하지만 운영 파이프라인을 돌리기에는 부족하다.
Getting Started
- riveterhq.com에서 무료 계정을 만들거나 짧은 데모를 예약해 1,000 크레딧 체험분을 받는다
- 필요한 목록이나 질문을 프롬프트로 설명하거나, 직접 가진 기업·인물 데이터 행을 가져온다
- 에이전트가 라이브 웹을 검색하게 하고, 연락처, 가격, 리드 점수 같은 보강을 얹는다
- 완성된 데이터셋을 앱, API, 또는 AI 어시스턴트의 MCP 연결에서 가져온다
- 같은 보강을 반복하는 모니터를 예약해 데이터를 최신으로 유지한다
제품 정보
Riveter (YC F24)의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
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사용자
- 세일즈·GTM 팀
- 데이터·엔지니어링 팀
- 가격·경쟁사 조사 팀
- 운영·재무 팀
작업
- 목록을 처음부터 만들기
- 기존 행 보강하기
- 다루기 어려운 페이지 읽기
- 변화 모니터링
- 단일 조사 질문에 답하기
활용 상황
- 주간 경쟁사 가격 점검
- 아웃바운드 목록 만들기
- 시장 지도 만들기
- 빠르게 변하는 데이터셋
- 일회성 조사 작업
주요 기능
프롬프트로 데이터셋 만들기
Riveter는 자연어 설명 하나로 기업, 인물, 장소의 모든 목록을 구성한다. 입력 데이터는 필요 없다. 직접 가진 행을 가져와 빠진 부분을 에이전트가 찾게 할 수도 있다. 회사에 따르면 요청 한 번으로 레코드 하나도, 수백만 건도 처리한다.
검색하고 추출하는 AI 에이전트
Riveter의 에이전트는 고정된 페이지 구조를 따르는 대신, 조사자처럼 검색을 돌리고 페이지를 방문해 결과를 읽은 뒤 요청한 필드만 정확히 추출한다. 사이트가 개편돼도 같은 설정이 계속 작동한다. 손으로 짠 스크레이퍼가 깨지는 바로 그 지점이다.
캐시가 아닌 라이브 데이터
Riveter는 미리 만들어 둔 색인을 내주는 대신, 요청한 순간 라이브 사이트에서 가져온다. 가격, 재고, 채용 공고, 투자 소식에서 이 점이 중요하다. 캐시된 색인은 몇 주씩 뒤처질 수 있다. 빠르게 움직이는 데이터라면 회사는 1분 단위 갱신도 가능하다고 말한다.
어떤 출처로든 안정적인 접근
플랫폼은 웹사이트, PDF, 이미지를 읽고, 흐름의 일부로 외부 API를 호출한 뒤 모든 결과를 하나의 출력으로 합친다. Riveter가 봇 탐지와 계속 바뀌는 레이아웃을 처리하므로, 사이트가 바뀌어도 파이프라인은 계속 돈다.
보강과 모니터링
목록을 만드는 데 그치지 않고, Riveter는 셀마다 AI 에이전트 하나로 새 열을 채워 리드 점수, 연락처, 가격, 사용자 정의 필드를 더한다. 어느 프로젝트든 다시 돌리고 변화를 감시하도록 예약할 수 있어, 수작업 없이 데이터셋을 신선하게 유지한다.
API 우선, MCP 서버 포함
모든 것은 REST API로 돌아가고, TypeScript, Python, Ruby, Go용 공식 SDK가 있다. 같은 엔드포인트가 호스팅 또는 로컬 MCP 서버를 통해 도구로 노출돼, Claude, ChatGPT, Cursor 같은 AI 어시스턴트에서 작업을 돌릴 수 있다.
장단점
장점
- 요청한 시점에 라이브 데이터를 가져와, 결과가 낡은 색인이 아니라 지금의 웹을 반영한다
- AI 에이전트가 사람처럼 페이지를 읽어, 고정 스크레이퍼가 깨지는 개편을 파이프라인이 견딘다
- API 하나로 목록 생성, 보강, 스크레이핑, 검색, 추출을 모두 처리하고, 4개 언어 SDK를 갖춘다
- MCP 서버를 지원해 코드 편집기뿐 아니라 AI 어시스턴트에서도 전체 흐름을 돌릴 수 있다
- 월 250 크레딧 무료 플랜으로 결제 전에 핵심 흐름을 시험할 수 있다
단점
- 요금이 동작별 크레딧제라 검색이나 보강이 많으면 쌓여서, 정액제보다 예측이 어렵다
- 무료 플랜의 250 크레딧은 테스트용이라 운영 파이프라인에는 부족하고, 확장하려면 유료 플랜이나 크레딧 충전이 필요하다
- 까다로운 사이트에서의 심층 추출은 사이트마다 별도로 유료인 일회성 탐색 단계라, 단발성 작업에는 번거로움이 늘어난다
자주 묻는 질문
Riveter는 웹에서 데이터를 찾아 구조화하는 AI 에이전트다. 필요한 내용을 자연어로 설명하면 에이전트가 라이브 웹을 검색하고 데이터가 있는 곳으로 이동해 추출하며, 정리된 구조화 데이터셋을 단일 API로 돌려준다. 봇 탐지, 프록시, 사이트 변경은 Riveter가 처리한다.
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Riveter (YC F24) 대안
Forefront
Forefront · 코딩Forefront는 오픈소스 AI로 무언가를 만드는 웹 플랫폼이다. 대표적인 오픈소스 언어 모델을 자신의 데이터로 미세 조정하고, 성능을 평가하고, API로 실행하거나 내보내 직접 호스팅할 수 있다. 폐쇄형 플랫폼의 편의를 원하면서도 모델과 데이터의 소유권은 놓지 않으려는 개발자가 대상이다.
Startkit
StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
Testim
Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.