ClariLayer
ClariLayer es una capa de contexto personal entregada por MCP para agentes de datos de IA que se inicializa a partir de su SQL/dbt/notas existentes, recuerda correcciones entre sesiones y concilia las definiciones guardadas con evidencia de origen real para mostrar las discrepancias como advertencias.
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Información del Producto
Actualizado:30/07/2026
¿Qué es ClariLayer?
ClariLayer es una capa de contexto diseñada para analistas individuales que utilizan agentes de codificación de IA como Claude Code, Cursor, Codex o claude.ai. En lugar de volver a explicar repetidamente tablas, uniones y definiciones de métricas en cada nueva sesión, usted conecta ClariLayer como un servidor MCP para que su agente pueda recordar el contexto correcto y estructurado a mitad de la tarea. ClariLayer se centra en la confianza: trata las definiciones escritas a mano (como un CLAUDE.md) como "afirmadas" hasta que se verifican con evidencia respaldada, y etiqueta claramente la procedencia y el estado para que su agente no reutilice con confianza lógica de negocio obsoleta o incorrecta.
Características Principales de ClariLayer
ClariLayer es una capa de contexto personal entregada por MCP que se conecta al agente de IA que ya utiliza (Claude Code, Cursor, Codex o claude.ai) para que el agente pueda recordar y mantener de forma fiable sus definiciones de datos, notas de esquema, rutas de unión y consultas reutilizables entre sesiones. Arranca el contexto a partir de activos existentes (archivos SQL, modelos dbt, notas/CLAUDE.md, diccionarios y modelos semánticos) y añade un mecanismo clave de confianza: "reconciliar", donde las definiciones guardadas se cotejan con la evidencia respaldada por sus fuentes reales (ejecutadas por su agente con su propio acceso). Cuando la lógica declarada y los resultados reales divergen, ClariLayer marca una advertencia en lugar de permitir que el agente reutilice con confianza suposiciones obsoletas o incorrectas, sin que ClariLayer retenga credenciales de almacén/CRM ni ejecute SQL del lado del servidor.
Integración en el agente nativa de MCP: Se instala como un servidor MCP en Claude Code, Cursor, Codex, o se conecta a través de OAuth en claude.ai; no hay una aplicación de destino separada, por lo que el contexto está disponible a mitad de la tarea dentro de su flujo de trabajo normal.
Arranque desde artefactos analíticos existentes: Ingiere y estructura el contexto de SQL (SELECTs validados, estructurados de forma determinista), modelos dbt, CLAUDE.md/notas, diccionarios de datos (una nota de esquema por variable) y modelos semánticos (por ejemplo, Vistas de métricas de Databricks normalizadas por su agente).
Recuperación de contexto priorizando la recuperación: Su agente puede extraer las definiciones, notas de esquema y correcciones anteriores más relevantes en el flujo antes de escribir SQL, con un alcance explícito y señales cuando el contexto se omitió intencionalmente.
Memoria persistente para correcciones y definiciones: Guarda definiciones de métricas, rutas de unión, suposiciones y advertencias de esquema para que deje de volver a explicar la misma lógica de negocio en cada nuevo chat/sesión.
Conciliar con la evidencia de la fuente real: Su agente ejecuta consultas con su propio acceso al almacén (o recopila evidencia de metadatos de HubSpot acotada y sin filas) y devuelve la forma/señales de los resultados; ClariLayer compara lo declarado con lo real y registra los resultados, mostrando la desviación como una advertencia.
Etiquetado honesto y sistema de advertencias: En lugar de afirmar "verificado", ClariLayer etiqueta las entradas como afirmadas o con advertencia y muestra la procedencia, para que las definiciones obsoletas no se hagan pasar por verdaderas.
Casos de Uso de ClariLayer
Análisis de ingresos y resolución de problemas de QBR: Cuando los paneles y el SQL ad-hoc no coinciden (por ejemplo, ingresos netos vs. brutos), la conciliación puede señalar la desviación (uniones/filtros/columnas faltantes) para que los analistas puedan aislar rápidamente por qué los números no coinciden antes de las revisiones ejecutivas.
Consistencia de BI de autoservicio para equipos pequeños: Los analistas individuales o los equipos pequeños pueden construir una "capa semántica de trabajo" duradera para su agente de IA: las definiciones, las uniones y las advertencias persisten entre sesiones sin una implementación del equipo de plataforma.
Transferencias de ingeniería de datos (dbt + almacén): Arranque desde modelos dbt y SQL para dar a los agentes un contexto fiable para tareas adyacentes al linaje (tablas base correctas, rutas de unión, períodos nulos conocidos), reduciendo la incorporación repetida y las uniones incorrectas.
Operaciones de CRM con evidencia controlada (HubSpot): Almacene contratos para propiedades de CRM (etapas/valores/alias esperados) y concilie utilizando distribuciones acotadas/metadatos recopilados por el agente, útil para RevOps y operaciones de ventas sin mover filas de CRM a la herramienta.
Estandarización de la definición de métricas intersectoriales: En el análisis de comercio electrónico, fintech, SaaS o atención médica, los equipos pueden prevenir la desviación repetida de métricas (manejo de reembolsos, reglas de clientes activos, lógica de cohortes) al persistir y marcar las definiciones con advertencias a medida que cambian los datos subyacentes.
Ventajas
Funciona dentro de los agentes existentes a través de MCP (Claude Code/Cursor/Codex/claude.ai), minimizando la interrupción del flujo de trabajo.
El modelo de conciliación marca la desviación de la definición como advertencias, reduciendo las respuestas incorrectas seguras en comparación con las notas simples/CLAUDE.md.
Mantiene las credenciales del almacén/CRM con el agente del usuario; ClariLayer no ejecuta SQL del lado del servidor ni retiene las credenciales de la fuente.
Arranca desde modelos SQL/dbt/diccionarios/semánticos existentes, lo que permite la utilidad desde el primer día en lugar de una configuración desde cero.
Desventajas
La conciliación depende del agente para ejecutar consultas y proporcionar cargas útiles de evidencia (forma de resultado/vistas previas opcionales), por lo que la calidad puede variar con la configuración y el acceso del agente.
No marca las entradas como completamente "verificadas" en la versión actual; los resultados son afirmados o con advertencia en lugar de un sello de verificación fuerte.
Las características de gobernanza de equipo (canon compartido, flujos de trabajo de propiedad/aprobación) se describen como una ruta de expansión separada y parecen estar en fase piloto en lugar de estar ampliamente disponibles.
Cómo Usar ClariLayer
1) Regístrese y genere una clave de contexto (para agentes locales): Cree una cuenta de ClariLayer y luego genere una clave de contexto. Manténgala a mano: la clave se muestra una vez en la creación y es utilizada por agentes de codificación locales (Claude Code, Cursor, Codex). Nota: una clave de solo lectura solo puede llamar a herramientas de lectura; las acciones de escritura (por ejemplo, guardar un nuevo contexto) requieren context:write.
2) Conecte ClariLayer a su herramienta de IA (elija una ruta): Elija (A) un agente de codificación local usando su clave de contexto, o (B) claude.ai usando la aprobación de OAuth. Ambos se conectan al mismo punto final MCP remoto: https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp.
3A) Conectarse desde un agente de codificación local (Claude Code / Cursor / Codex): Ejecute el comando de instalación de MCP en su terminal para registrar ClariLayer como un servidor MCP. Ejemplo:
claude mcp add --transport http clarilayer https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp --header "Authorization: Bearer cl_YOUR_CONTEXT_KEY"
Reemplace cl_YOUR_CONTEXT_KEY con su clave generada.
3B) Conectarse desde claude.ai (OAuth, sin clave de contexto): En claude.ai, vaya a Configuración → Conectores → Agregar conector personalizado. Pegue solo la URL de MCP: https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp. Luego inicie sesión en ClariLayer en el navegador y apruebe la conexión.
4) Verifique la conexión con la herramienta de verificación de estado: Pídale a su agente que llame a la herramienta clarilayer__health. Una respuesta autenticada exitosa devuelve algo como { ok: true, user, org }. Si ve un error de autenticación, vuelva a verificar que pegó la clave completa cl_... (agentes locales) o que la aprobación de OAuth se completó (claude.ai).
5) Inicialice su contexto (configuración del día 1): Ejecute un flujo de inicialización para cargar el contexto que ya tiene para no empezar de cero. ClariLayer admite la inicialización desde: SQL, modelos dbt, CLAUDE.md/notes, diccionarios de datos y modelos semánticos. Esto convierte su trabajo existente en un contexto duradero y estructurado que su agente puede reutilizar.
6) Use Recall durante el análisis (recuperación en flujo): Mientras trabaja en una pregunta, pídale a su agente que llame a recall para obtener definiciones guardadas relevantes, notas de esquema, rutas de unión y advertencias antes de escribir SQL. Recall está diseñado para mantener el alcance explícito (por ejemplo, nombrar candidatos ambiguos en lugar de adivinar) y para mostrar advertencias junto con las definiciones.
7) Use Remember para persistir correcciones y nuevo contexto: Cuando descubra una regla, definición, problema de unión o matiz de esquema, pídale a su agente que lo guarde con remember para que persista en todas las sesiones. Así es como deja de volver a explicar la misma lógica de negocio en cada nuevo chat.
8) Concilie las definiciones guardadas con los resultados reales (el ciclo de confianza): Pídale a su agente que ejecute reconcile para fundamentar una definición guardada con evidencia respaldada. Para almacenes: su agente ejecuta SQL localmente con su propio acceso al almacén e informa los metadatos de los resultados (y filas de vista previa opcionales si lo elige). ClariLayer compara las señales declaradas con las reales y registra una advertencia en caso de discrepancia; un paso limpio deja la entrada afirmada (no "verificada").
9) (Opcional) Concilie los contratos de HubSpot con evidencia sin filas: Si usa HubSpot, puede almacenar un contrato sin filas para una propiedad (etapas esperadas, valores canónicos, alias obsoletos, etiquetas esperadas). Su agente lee HubSpot con su propio acceso autorizado y envía solo metadatos de propiedades delimitados y distribuciones de valores, sin filas de CRM y sin credenciales. Las discrepancias se convierten en una advertencia; de lo contrario, el contrato permanece afirmado.
10) Cierre el ciclo antes de finalizar: presente un recibo de finalización: Antes de que su agente diga "listo", pídale que persista lo que aprendió (o que registre explícitamente que no hay nada que actualizar). Esto mantiene su contexto duradero y evita que las mejoras vivan solo en la transcripción del chat.
11) Siga usando el ciclo: Inicializar → Recordar → Conciliar → Recordar: En el trabajo normal, repetidamente: recuerde el contexto relevante, ejecute consultas con su propio acceso, concilie cuando las definiciones sean importantes y recuerde las correcciones. Con el tiempo, su contexto personal se acumula en todas las sesiones y en todos los agentes compatibles.
Preguntas Frecuentes de ClariLayer
ClariLayer es una capa de contexto entregada por MCP para agentes de datos de IA (por ejemplo, Claude Code, Cursor, Codex, claude.ai) que ayuda a su agente a recordar definiciones y notas guardadas entre sesiones y a conciliar esas definiciones con la evidencia respaldada de sus fuentes, mostrando las discrepancias como advertencias en lugar de dejar que el contexto obsoleto se trate como verdad.
Video de ClariLayer
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