Yavy

Yavy는 콘텐츠를 벡터화해서 검색이 키워드가 아니라 의미로 맞아떨어지게 한다. 누군가 "비밀번호 재설정"을 묻고 문서에는 "계정 복구"라고 적혀 있어도, 어시스턴트는 올바른 페이지를 찾는다. 검색 계층이 정확히 일치하는 문자열이 아니라 개념을 비교하기 때문이다. 이는 키워드 검색이 열어 둔 바로 그 틈이다. 쓰는 용어가 사람들이 실제로 입력하는 말과 어긋날수록 더 중요해진다.

프로젝트마다 고유한 MCP 서버 URL이 주어진다. 이를 Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, ChatGPT에 연결하면 도구가 콘텐츠를 실시간으로 검색한다. 표준 MCP 프로토콜이라 한 업체의 도구뿐 아니라 이를 지원하는 어떤 어시스턴트와도 동작한다. 그게 전부다.

Yavy CLI로 터미널에서 문서를 검색하고 포터블 Skills 패키지를 생성한다. 그 Skills를 프로젝트에 넣으면 AI가 로컬 지식으로 불러오고, 서버 연결은 필요 없다. Claude Code 사용자는 /yavy:init을 실행해 설치, 인증, skill 생성을 한 명령으로 자동 처리한다. 직접 연결하기 싫은 사람에게 유용하다.

URL을 추가하면 Yavy가 페이지를 스스로 찾는다. sitemap 감지와 소스가 드러낸 범위를 따라가는 재귀 크롤링을 쓴다. GitHub, Notion, Confluence도 소스로 지원하므로 공개 웹사이트에 국한되지 않는다. 저장소 링크를 붙여 넣으면 거기서 콘텐츠를 바로 가져온다.

Yavy는 내용을 고정된 문단 블록이 아니라 의미 있는 제목 단위로 나눈다. 그래서 각 조각은 그 절이 무엇에 관한 것인지 독자에게 알려 주던 제목 구조를 그대로 유지한다. 가져온 조각이 생각 도중에 잘린 파편이 아니라 일관된 하나의 아이디어를 담게 된다. 이는 어시스턴트가 실제 질문에 답하기 전에 걸러 내야 하는 잡음을 줄인다. 그런데 분할이 왜 이렇게 중요할까. 잘못 나누면 모델에 반 문장만 건네주고, 모델이 추측으로 빈틈을 메우기 때문이다.

자동 재색인이 문서가 바뀌는 동안 지식 베이스를 최신으로 유지한다. Pro 요금제에서는 매시간 실행되므로 갱신된 페이지가 수동 재구축 없이 답에 나타난다. 낡은 문맥은 남지 않는다. 어제의 정책을 인용하는 어시스턴트와 오늘 아침 공개한 버전을 인용하는 어시스턴트의 차이가 여기에 있다.