Weavable
Weavable · 기타
Weavable은 업무 도구와 이미 쓰고 있는 AI 에이전트 사이에 놓이는 컨텍스트 레이어다. 단일 읽기 전용 OAuth 흐름으로 20개 넘는 앱을 연결하고, 티켓과 딜, 메시지, 코드가 서로 어떻게 얽혀 있는지 살아 있는 그래프를 만들며, 그 전부를 하나의 MCP 엔드포인트로 노출한다. 모든 원시 API 응답을 모델에 넘기는 대신, 에이전트가 볼 수 있는 범위를 직접 정하고 모델은 그 위에서 추론한다. 배관 작업 없는 AI 에이전트용 컨텍스트라고 생각하면 된다.
Weavable 소개
Weavable이란
Weavable은 아주 구체적인 불만에서 출발했다. 요즘 도구를 AI 어시스턴트에 연결하는 건 쉽다. 그런데 거기서 믿을 만한 답을 얻는 건 쉽지 않다. 직접 연결하면 티켓, 커밋, 메시지, 실행이 모두 모델로 쏟아지고, 무엇이 중요한지는 모델이 그 자리에서 판단한다. 그 결과는 넘쳐나는 컨텍스트 창과 실행마다 흔들리는 답이다. 그래서 해법은 무엇인가?
Weavable은 그 판단을 모델에게서 떼어낸다. 데이터 경계를 한 번 정의하면, 모델이 보는 모든 것이 미리 처리되고 범위가 정해지고 순위가 매겨진다. 또한 연결된 도구 전반에서 변경 이력을 계속 돌리기 때문에, "이 계정에 무슨 일이 있나" 같은 질문은 몇 초 전에 찍은 스냅숏이 아니라 HubSpot, Jira, Slack에 쌓인 변경에 기대어 답한다. 아침 9시에도 자정에도 같은 답이다.
주된 한계는 범위다. Weavable은 컨텍스트 레이어이지, 당신을 대신해 행동하는 도구가 아니다. 접근이 읽기 전용이라 티켓을 만들거나 메시지를 보내거나 딜을 갱신할 수 없다. 팀이 이미 연결 대상 도구 위에서 일할 때 가장 잘 작동한다. 데이터가 스프레드시트와 이메일에 있다면 엮을 것이 적다.
시작하기
- Weavable 계정을 만들고 무료 체험을 시작한다.
- OAuth 흐름으로 업무 도구를 연결한다. 모든 연결은 읽기 전용이라 Weavable이 쓰기 권한을 얻는 일은 없다.
- 컨텍스트를 정의한다. 만들려는 워크플로에 중요한 프로젝트, 채널, 파이프라인, 도구를 고른다.
- Weavable이 그래프를 만들게 한 뒤, 생성된 MCP 엔드포인트를 복사한다.
- 그 엔드포인트를 Claude, Cursor, ChatGPT 또는 MCP를 지원하는 아무 에이전트에 붙여 넣고 질문을 시작한다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 제품 및 엔지니어링 팀
- 고객 지원 및 성공 팀
- 영업 및 계정 관리자
작업
- "무엇이 바뀌었나" 질문에 답하기
- 데이터 경계 정하기
- 팀에서 컨텍스트 공유하기
- 토큰 사용 줄이기
- AI 도구 통합을 한곳에서 세우기
활용 상황
- 도구를 가로지르는 빠른 상태 확인
- 새 AI 클라이언트 붙이기
- 내부 에이전트에 컨텍스트 넘기기
주요 기능
20개 넘는 도구를 위한 단일 OAuth 흐름
Weavable은 Google, Zendesk, Notion, Linear, GitHub, Jira, Slack, HubSpot, Claude를 한곳에서 연결하며 계속 추가한다. 각 도구는 읽기 전용 OAuth 흐름으로 한 번만 승인하면 된다. 호스팅할 서버도, 관리할 API 자격 증명도 없다. Weavable에 따르면 대부분의 팀은 15분 안에 가동된다.
스택 전반의 연속 변경 이력
대부분의 MCP 연결은 물어보는 그 순간에 도구를 조회한다. Weavable은 대신 변경 이력을 돌려서, 쿼리를 실행하기 전에 무엇이 언제 바뀌었고 무엇과 연결되는지 추적한다. 즉 계정에 대한 질문은 단일 시점 조회가 아니라 쌓인 변경에서 답하므로, 실행마다 흔들리는 답이 줄어든다.
분리된 데이터 조회가 아닌 연결된 그래프
막힌 티켓, 조용한 채널, 정체된 딜은 흔히 세 개의 다른 시스템에서 나온다. Weavable은 그런 관계를 미리 그려 계정, 팀, 시간선으로 레코드를 잇는다. 모델은 세 조각이 같은 고객의 것이라고 처음부터 추론하는 대신, 연결된 하나의 그래프 위에서 추론한다. 이 차이는 실제다.
클라이언트를 넘나드는 단일 MCP 엔드포인트
Weavable은 Claude, Cursor, ChatGPT 및 다른 MCP 호환 클라이언트에서 작동하는 하나의 MCP 엔드포인트를 노출한다. 설정을 다시 만들지 않고 클라이언트를 바꿀 수 있고, 같은 엔드포인트를 팀과 공유하면 모두가 당신이 정의한 컨텍스트에서 일한다. Weavable은 LLM을 심판으로 한 평가의 85%에서 범위가 정해진 출력이 더 선호된다고 말하며, 직접 연결 대비 토큰 사용이 90% 줄었다고 보고한다.
범위 제어와 접근 관리
어떤 도구, 프로젝트, 채널, 파이프라인이 모델에 도달할지 직접 고르고, 나머지는 닿을 수 없는 상태로 남는다. 인사, 재무, 인수 같은 민감 영역은 아예 제외할 수 있다. 접근은 읽기 전용이라 Weavable은 어떤 도구에도 쓸 수 없고, 사용자별 OAuth를 건드리지 않고 한 번의 동작으로 공유 컨텍스트를 취소할 수 있다.
보안과 규정 준수
Weavable은 SOC2 Type II와 HIPAA 인증을 받았고, 매년 독립 감사를 받으며 보고서는 요청 시 제공된다. 최소 권한의 읽기 전용 OAuth를 쓰고, 당신의 데이터를 학습에 결코 쓰지 않으며, 명시적으로 포함한 것만 볼 수 있다. 엔터프라이즈 구성에서는 SAML, Okta, Google Workspace를 지원한다.
감사 기록, REST API, 자동화
모든 쿼리가 기록되어 에이전트가 무엇에 접근했는지 볼 수 있다. Weavable 위에 구축하려는 팀은 REST API로 컨텍스트를 프로그램에서 가져올 수 있고, 반복 워크플로를 위한 예약 자동화도 제공된다.
장단점
장점
- 읽기 전용 OAuth라 Weavable이 당신의 도구에 결코 쓰지 않으며, 데이터 규칙이 엄격한 팀에 중요하다.
- 변경 이력 접근은 단일 스냅숏이 아니라 이력과 패턴을 에이전트에 주므로, 실행 사이에 답이 더 안정적이다.
- 하나의 MCP 엔드포인트가 Claude, Cursor, ChatGPT 및 다른 클라이언트를 넘나들 수 있어, 어시스턴트를 바꿔도 통합을 다시 하지 않는다.
- 범위 제어로 인사와 재무 같은 민감 데이터를 제외할 수 있고, 자격 증명을 넘기지 않고 컨텍스트를 공유할 수 있다.
- SOC2 Type II와 HIPAA 인증, 그리고 데이터를 학습에 쓰지 않는 점이 큰 팀이 묻는 규정 준수 질문을 아우른다.
단점
- 읽기 전용 접근이라 에이전트는 행동하지 못하고 답만 한다. 티켓을 열거나 레코드를 갱신하는 AI를 원한다면 Weavable은 그런 용도로 만들어지지 않았다.
- 이미 쓰는 도구에 의존한다. 데이터가 스프레드시트나 이메일에 있는 팀은 연결할 것이 적다.
- 핵심 가치는 20개 넘는 지원 통합에서 나오므로, 그 목록의 빈틈이 워크플로가 볼 수 있는 범위를 좁힌다.
- 팀 요금제와 좌석 세부는 Weavable에 문의해야 해서 비교가 느려진다.
자주 묻는 질문
Weavable은 하나의 읽기 전용 OAuth 흐름으로 업무 도구를 연결하고, 데이터의 살아 있는 연결된 뷰를 만들고, 단일 MCP 엔드포인트로 AI 에이전트에 노출한다. 컨텍스트 주변 작업을 대신 맡아, 에이전트가 원시 API 덤프가 아니라 범위가 정해진 최신 정보를 받는다.
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