ClariLayer
ClariLayerは、既存のSQL/dbt/メモからブートストラップし、セッション間で修正を記憶し、保存された定義を実際のソース証拠と調整して不一致を注意点として表面化する、AIデータエージェント向けのMCP提供のパーソナルコンテキストレイヤーです。
https://clarilayer.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年07月30日
ClariLayerとは
ClariLayerは、Claude Code、Cursor、Codex、claude.aiなどのAIコーディングエージェントを使用する個々のアナリスト向けに設計されたコンテキストレイヤーです。新しいセッションごとにテーブル、結合、メトリック定義を繰り返し再説明する代わりに、ClariLayerをMCPサーバーとして接続することで、エージェントはタスクの途中で適切な構造化されたコンテキストを呼び出すことができます。ClariLayerは信頼性に重点を置いています。手書きの定義（CLAUDE.mdなど）は、サポートされている証拠と照合されるまで「主張されている」ものとして扱い、エージェントが古くなったビジネスロジックや誤ったビジネスロジックを自信を持って再利用しないように、出所とステータスを明確にラベル付けします。
ClariLayerの主な機能
ClariLayerは、MCPを介して提供されるパーソナルコンテキストレイヤーであり、既存のAIエージェント（Claude Code、Cursor、Codex、またはclaude.ai）にプラグインすることで、エージェントがデータ定義、スキーマノート、結合パス、および再利用可能なクエリをセッション間で確実に記憶し、永続化できるようにします。既存のアセット（SQLファイル、dbtモデル、ノート/CLAUDE.md、辞書、セマンティックモデル）からコンテキストをブートストラップし、主要な信頼メカニズムである「調整（reconcile）」を追加します。これにより、保存された定義が実際のソースからのサポートされた証拠（エージェントが自身のアクセス権で実行）と照合されます。宣言されたロジックと実際の結果が乖離した場合、ClariLayerは、エージェントが古くなった、または間違った仮定を自信を持って再利用することを許さず、注意を促します。ClariLayerは、ウェアハウス/CRMの認証情報を保持したり、サーバー側でSQLを実行したりすることはありません。
MCPネイティブなエージェント内統合: Claude Code、Cursor、CodexにMCPサーバーとしてインストールするか、claude.aiでOAuth経由で接続します。個別の宛先アプリがないため、通常のワークフロー内でタスク中にコンテキストを利用できます。
既存の分析成果物からのブートストラップ: SQL（検証済みのSELECT、決定論的に構造化）、dbtモデル、CLAUDE.md/ノート、データ辞書（変数ごとに1つのスキーマノート）、およびセマンティックモデル（例：エージェントによって正規化されたDatabricks Metric Views）からコンテキストを取り込み、構造化します。
リコール優先のコンテキスト取得: エージェントは、SQLを記述する前に、最も関連性の高い定義、スキーマノート、および以前の修正をフロー内で取得できます。コンテキストが意図的に省略された場合は、明示的なスコープ設定とシグナルが表示されます。
修正と定義の永続的なメモリ: メトリック定義、結合パス、仮定、およびスキーマの注意点を保存するため、新しいチャット/セッションごとに同じビジネスロジックを再説明する必要がなくなります。
実際のソース証拠に対する調整: エージェントは、自身のウェアハウスアクセス（または境界付きの行なしHubSpotメタデータ証拠）でクエリを実行し、結果の形状/シグナルを返します。ClariLayerは、宣言されたものと実際の結果を比較し、結果を記録し、乖離を注意点として表面化します。
正直なラベリングと注意点システム: 「検証済み」と主張する代わりに、ClariLayerはエントリを「主張済み」または「注意点」としてラベル付けし、出所を表示するため、古くなった定義が真実であるかのように偽装することはありません。
ClariLayerのユースケース
収益分析とQBRの緊急対応: ダッシュボードとアドホックSQLが一致しない場合（例：純収益と粗収益）、調整機能は乖離（結合/フィルター/列の欠落）を検出し、アナリストは役員レビューの前に数値が一致しない理由を迅速に特定できます。
リーンチーム向けのセルフサービスBIの一貫性: ソロアナリストや小規模チームは、AIエージェント向けに持続可能な「作業用セマンティックレイヤー」を構築できます。定義、結合、および注意点は、プラットフォームチームの展開なしにセッション間で永続化されます。
データエンジニアリングの引き継ぎ（dbt + ウェアハウス）: dbtモデルとSQLからブートストラップすることで、エージェントにリネージ関連タスク（正しいベーステーブル、結合パス、既知のNULL期間）の信頼できるコンテキストを提供し、繰り返しのオンボーディングや誤った結合を削減します。
制御された証拠によるCRM運用（HubSpot）: CRMプロパティの契約（予想されるステージ/値/エイリアス）を保存し、エージェントが収集した境界付き分布/メタデータを使用して調整します。これにより、CRMの行をツールに移動することなく、RevOpsとセールスOpsに役立ちます。
業界横断的なメトリック定義の標準化: eコマース、フィンテック、SaaS、またはヘルスケア分析において、チームは、基盤となるデータが変更されたときに定義を永続化し、注意を促すことで、繰り返されるメトリックの乖離（払い戻し処理、アクティブ顧客ルール、コホートロジック）を防ぐことができます。
メリット
MCP（Claude Code/Cursor/Codex/claude.ai）を介して既存のエージェント内で動作し、ワークフローの中断を最小限に抑えます。
調整モデルは、定義の乖離を注意点として検出し、単純なノート/CLAUDE.mdと比較して、自信過剰な誤った回答を減らします。
ウェアハウス/CRMの認証情報はユーザーのエージェントに保持されます。ClariLayerは、サーバー側でSQLを実行したり、ソースの認証情報を保持したりしません。
既存のSQL/dbt/辞書/セマンティックモデルからブートストラップするため、ゼロからの設定ではなく、初日から有用性を実現します。
デメリット
調整は、エージェントがクエリを実行し、証拠ペイロード（結果の形状/オプションのプレビュー）を提供することに依存するため、品質はエージェントの設定とアクセスによって異なる場合があります。
現在のバージョンでは、エントリを完全に「検証済み」とはマークしません。結果は、強力な検証スタンプではなく、「主張済み」または「注意点」です。
チームガバナンス機能（共有規範、所有権/承認ワークフロー）は、別の拡張パスとして説明されており、広く利用可能というよりもパイロット段階にあるようです。
ClariLayerの使い方
1) サインアップしてコンテキストキーを生成する（ローカルエージェント用）: ClariLayerアカウントを作成し、コンテキストキーを生成します。キーは作成時に一度だけ表示され、ローカルのコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Codex）によって使用されるため、手元に置いておいてください。注：読み取り専用キーは読み取りツールのみを呼び出すことができます。書き込みアクション（新しいコンテキストの保存など）にはcontext:writeが必要です。
2) ClariLayerをAIツールに接続する（いずれかの方法を選択）: コンテキストキーを使用するローカルコーディングエージェント（A）またはOAuth承認を使用するclaude.ai（B）のいずれかを選択します。どちらも同じリモートMCPエンドポイント（https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp）に接続します。
3A) ローカルコーディングエージェント（Claude Code / Cursor / Codex）から接続する: ターミナルでMCPインストールコマンドを実行して、ClariLayerをMCPサーバーとして登録します。例：
claude mcp add --transport http clarilayer https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp --header "Authorization: Bearer cl_YOUR_CONTEXT_KEY"
cl_YOUR_CONTEXT_KEYを生成したキーに置き換えてください。
3B) claude.aiから接続する（OAuth、コンテキストキーなし）: claude.aiで「設定」→「コネクタ」→「カスタムコネクタを追加」に移動します。MCP URLのみを貼り付けます：https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp。次に、ブラウザでClariLayerにサインインし、接続を承認します。
4) ヘルスチェックツールで接続を確認する: エージェントにclarilayer__healthツールを呼び出すように依頼します。認証された応答が成功すると、{ ok: true, user, org }のようなものが返されます。認証エラーが表示された場合は、完全なcl_…キーを貼り付けたか（ローカルエージェント）、OAuth承認が完了したか（claude.ai）を再確認してください。
5) コンテキストをブートストラップする（初日設定）: 既存のコンテキストをロードするためのブートストラップフローを実行して、ゼロから開始しないようにします。ClariLayerは、SQL、dbtモデル、CLAUDE.md/notes、データ辞書、セマンティックモデルからのブートストラップをサポートしています。これにより、既存の作業がエージェントが再利用できる永続的で構造化されたコンテキストに変換されます。
6) 分析中にリコールを使用する（インフロー検索）: 質問に取り組んでいる間、エージェントにリコールを呼び出させて、SQLを記述する前に、関連する保存された定義、スキーマノート、結合パス、および注意点を引き出させます。リコールは、スコープを明示的に保つ（例：推測するのではなく曖昧な候補を命名する）ように設計されており、定義とともに注意点を表面化します。
7) 修正と新しいコンテキストを保持するためにリメンバーを使用する: ルール、定義、結合の落とし穴、またはスキーマのニュアンスを発見した場合は、エージェントにリメンバーで保存させて、セッション間で保持されるようにします。これにより、新しいチャットごとに同じビジネスロジックを再説明する必要がなくなります。
8) 保存された定義を実際の結果と調整する（信頼ループ）: エージェントに調整を実行させて、保存された定義をサポートされている証拠に基づいて検証させます。データウェアハウスの場合：エージェントは独自のウェアハウスアクセスでSQLをローカルで実行し、結果のメタデータ（および必要に応じてプレビュー行）を報告します。ClariLayerは宣言された信号と実際の信号を比較し、不一致の場合は注意点を記録します。クリーンなパスの場合、エントリは主張されたままになります（「検証済み」ではありません）。
9) (オプション) HubSpot契約をデータのない証拠と調整する: HubSpotを使用している場合、プロパティのデータのない契約（予想されるステージ、正規値、非推奨のエイリアス、予想されるラベル）を保存できます。エージェントは独自の承認されたアクセスでHubSpotを読み取り、境界のあるプロパティメタデータと値の分布のみを送信します。CRMの行や資格情報は送信しません。不一致は注意点となり、それ以外の場合は契約は主張されたままになります。
10) 完了する前にループを閉じる：完了レシートを提出する: エージェントが「完了」と言う前に、学習した内容を保持させるか（または更新するものがないことを明示的に記録する）ようにします。これにより、コンテキストが永続的になり、改善点がチャットのトランスクリプトのみに留まることを防ぎます。
11) ループを使い続ける：ブートストラップ → リコール → 調整 → リメンバー: 通常の作業では、関連するコンテキストを繰り返しリコールし、独自のアクセスでクエリを実行し、定義が重要な場合は調整し、修正を記憶します。時間の経過とともに、個人のコンテキストはセッション間およびサポートされているエージェント間で複合的に蓄積されます。
ClariLayerのよくある質問
ClariLayerは、AIデータエージェント（例：Claude Code、Cursor、Codex、claude.ai）向けのMCP提供コンテキストレイヤーであり、エージェントがセッション間で保存された定義やメモを呼び出し、それらの定義をソースからのサポートされた証拠と照合し、古いコンテキストが真実として扱われるのを防ぎ、不一致を注意点として表面化するのに役立ちます。
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