ClariLayer
ClariLayer는 기존 SQL/dbt/노트에서 부트스트랩하고, 세션 간에 수정 사항을 기억하며, 저장된 정의를 실제 소스 증거와 조정하여 불일치를 주의사항으로 표면화하는 AI 데이터 에이전트용 MCP 제공 개인 컨텍스트 계층입니다.
https://clarilayer.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Jul 30, 2026
ClariLayer이란?
ClariLayer는 Claude Code, Cursor, Codex 또는 claude.ai와 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하는 개별 분석가를 위해 설계된 컨텍스트 계층입니다. 새로운 세션마다 테이블, 조인 및 측정항목 정의를 반복적으로 다시 설명하는 대신 ClariLayer를 MCP 서버로 연결하여 에이전트가 작업 중간에 올바르고 구조화된 컨텍스트를 불러올 수 있도록 합니다. ClariLayer는 신뢰에 중점을 둡니다. 수기로 작성된 정의(예: CLAUDE.md)를 지원되는 증거와 대조하여 확인될 때까지 "주장된" 것으로 취급하며, 에이전트가 오래되거나 잘못된 비즈니스 로직을 자신 있게 재사용하지 않도록 출처와 상태를 명확하게 표시합니다.
ClariLayer의 주요 기능
ClariLayer는 사용자가 이미 사용하고 있는 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 또는 claude.ai)에 연결되는 MCP 제공 개인 컨텍스트 레이어입니다. 이를 통해 에이전트는 세션 전반에 걸쳐 데이터 정의, 스키마 노트, 조인 경로 및 재사용 가능한 쿼리를 안정적으로 기억하고 유지할 수 있습니다. 기존 자산(SQL 파일, dbt 모델, 노트/CLAUDE.md, 사전 및 시맨틱 모델)에서 컨텍스트를 부트스트랩하고 핵심 신뢰 메커니즘인 "조정(reconcile)"을 추가합니다. 여기서 저장된 정의는 실제 소스(에이전트가 자체 액세스 권한으로 실행)의 지원 증거와 대조하여 확인됩니다. 선언된 논리와 실제 결과가 달라지면 ClariLayer는 에이전트가 오래되거나 잘못된 가정을 자신 있게 재사용하도록 허용하는 대신 주의 사항을 표시합니다. 이 모든 과정에서 ClariLayer는 웨어하우스/CRM 자격 증명을 보유하거나 서버 측에서 SQL을 실행하지 않습니다.
MCP 기본 인-에이전트 통합: Claude Code, Cursor, Codex에 MCP 서버로 설치되거나 claude.ai에서 OAuth를 통해 연결됩니다. 별도의 대상 앱이 없으므로 일반적인 워크플로 내에서 작업 중에 컨텍스트를 사용할 수 있습니다.
기존 분석 아티팩트에서 부트스트랩: SQL(유효성 검사된 SELECT, 확정적으로 구조화됨), dbt 모델, CLAUDE.md/노트, 데이터 사전(변수당 하나의 스키마 노트) 및 시맨틱 모델(예: 에이전트가 정규화한 Databricks Metric Views)에서 컨텍스트를 수집하고 구조화합니다.
회수 우선 컨텍스트 검색: 에이전트는 SQL을 작성하기 전에 가장 관련성 높은 정의, 스키마 노트 및 이전 수정을 흐름 내에서 가져올 수 있으며, 컨텍스트가 의도적으로 제외되었을 때 명시적인 범위 지정 및 신호를 제공합니다.
수정 및 정의를 위한 영구 메모리: 지표 정의, 조인 경로, 가정 및 스키마 주의 사항을 저장하여 새로운 채팅/세션마다 동일한 비즈니스 로직을 다시 설명할 필요가 없도록 합니다.
실제 소스 증거와 조정: 에이전트는 자체 웨어하우스 액세스 권한으로 쿼리를 실행하고(또는 제한된 행 없는 HubSpot 메타데이터 증거를 수집하고) 결과 형태/신호를 다시 보냅니다. ClariLayer는 선언된 것과 실제를 비교하고 결과를 기록하며 불일치를 주의 사항으로 표시합니다.
정직한 라벨링 및 주의 시스템: ClariLayer는 "확인됨"이라고 주장하는 대신 항목을 주장됨 또는 주의 사항으로 라벨링하고 출처를 표시하여 오래된 정의가 진실인 것처럼 가장하지 않도록 합니다.
ClariLayer의 사용 사례
매출 분석 및 QBR 문제 해결: 대시보드와 임시 SQL이 일치하지 않을 때(예: 순매출 대 총매출), 조정 기능은 불일치(누락된 조인/필터/열)를 표시하여 분석가가 경영진 검토 전에 숫자가 일치하지 않는 이유를 신속하게 파악할 수 있도록 합니다.
린 팀을 위한 셀프 서비스 BI 일관성: 단독 분석가 또는 소규모 팀은 플랫폼 팀의 배포 없이도 AI 에이전트를 위한 견고한 "작업 시맨틱 레이어"를 구축할 수 있습니다. 정의, 조인 및 주의 사항이 세션 전반에 걸쳐 유지됩니다.
데이터 엔지니어링 핸드오프 (dbt + 웨어하우스): dbt 모델과 SQL에서 부트스트랩하여 에이전트에게 계보 관련 작업(올바른 기본 테이블, 조인 경로, 알려진 null 기간)에 대한 신뢰할 수 있는 컨텍스트를 제공하여 반복적인 온보딩 및 잘못된 조인을 줄입니다.
통제된 증거를 사용한 CRM 운영 (HubSpot): CRM 속성(예상 단계/값/별칭)에 대한 계약을 저장하고 에이전트가 수집한 제한된 분포/메타데이터를 사용하여 조정합니다. 이는 CRM 행을 도구로 이동하지 않고도 RevOps 및 영업 운영에 유용합니다.
산업 간 지표 정의 표준화: 전자상거래, 핀테크, SaaS 또는 헬스케어 분석에서 팀은 기본 데이터가 변경됨에 따라 정의를 유지하고 주의 사항을 표시하여 반복적인 지표 불일치(환불 처리, 활성 고객 규칙, 코호트 논리)를 방지할 수 있습니다.
장점
MCP(Claude Code/Cursor/Codex/claude.ai)를 통해 기존 에이전트 내에서 작동하여 워크플로 중단을 최소화합니다.
조정 모델은 정의 불일치를 주의 사항으로 표시하여 일반 노트/CLAUDE.md에 비해 자신감 있는 오답을 줄입니다.
웨어하우스/CRM 자격 증명을 사용자 에이전트와 함께 유지합니다. ClariLayer는 서버 측에서 SQL을 실행하거나 소스 자격 증명을 보유하지 않습니다.
기존 SQL/dbt/사전/시맨틱 모델에서 부트스트랩하여 빈 상태 설정이 아닌 첫날부터 유용성을 제공합니다.
단점
조정은 에이전트가 쿼리를 실행하고 증거 페이로드(결과 형태/선택적 미리보기)를 제공하는 데 의존하므로 에이전트 구성 및 액세스에 따라 품질이 달라질 수 있습니다.
현재 버전에서는 항목을 완전히 "확인됨"으로 표시하지 않습니다. 결과는 강력한 확인 스탬프보다는 주장됨 또는 주의 사항입니다.
팀 거버넌스 기능(공유 표준, 소유권/승인 워크플로)은 별도의 확장 경로로 설명되며 광범위하게 사용 가능하기보다는 파일럿 단계에 있는 것으로 보입니다.
ClariLayer 사용 방법
1) 가입하고 컨텍스트 키를 생성합니다(로컬 에이전트용).: ClariLayer 계정을 생성한 다음 컨텍스트 키를 생성합니다. 키는 생성 시 한 번만 표시되며 로컬 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex)에서 사용되므로 잘 보관하십시오. 참고: 읽기 전용 키는 읽기 도구만 호출할 수 있습니다. 쓰기 작업(예: 새 컨텍스트 저장)에는 context:write 권한이 필요합니다.
2) ClariLayer를 AI 도구에 연결합니다(하나의 경로 선택).: (A) 컨텍스트 키를 사용하는 로컬 코딩 에이전트 또는 (B) OAuth 승인을 사용하는 claude.ai 중 하나를 선택합니다. 둘 다 동일한 원격 MCP 엔드포인트(https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp)에 연결됩니다.
3A) 로컬 코딩 에이전트에서 연결합니다(Claude Code / Cursor / Codex).: 터미널에서 MCP 설치 명령을 실행하여 ClariLayer를 MCP 서버로 등록합니다. 예시:
claude mcp add --transport http clarilayer https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp --header "Authorization: Bearer cl_YOUR_CONTEXT_KEY"
cl_YOUR_CONTEXT_KEY를 생성한 키로 바꿉니다.
3B) claude.ai에서 연결합니다(OAuth, 컨텍스트 키 없음).: claude.ai에서 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가로 이동합니다. MCP URL만 붙여넣습니다: https://app.clarilayer.com/api/mcp/mcp. 그런 다음 브라우저에서 ClariLayer에 로그인하고 연결을 승인합니다.
4) 상태 확인 도구로 연결을 확인합니다.: 에이전트에게 clarilayer__health 도구를 호출하도록 요청합니다. 성공적으로 인증된 응답은 { ok: true, user, org }와 같은 것을 반환합니다. 인증 오류가 발생하면 전체 cl_… 키를 붙여넣었는지(로컬 에이전트) 또는 OAuth 승인이 완료되었는지(claude.ai) 다시 확인하십시오.
5) 컨텍스트를 부트스트랩합니다(첫날 설정).: 빈 상태에서 시작하지 않도록 이미 가지고 있는 컨텍스트를 로드하기 위해 부트스트랩 흐름을 실행합니다. ClariLayer는 SQL, dbt 모델, CLAUDE.md/notes, 데이터 사전 및 시맨틱 모델에서 부트스트랩을 지원합니다. 이렇게 하면 기존 작업이 에이전트가 재사용할 수 있는 영구적이고 구조화된 컨텍스트로 전환됩니다.
6) 분석 중에 Recall을 사용합니다(인플로우 검색).: 질문에 대해 작업하는 동안 에이전트가 SQL을 작성하기 전에 관련 저장된 정의, 스키마 노트, 조인 경로 및 주의사항을 가져오기 위해 recall을 호출하도록 합니다. Recall은 범위 지정을 명시적으로 유지하고(예: 추측하는 대신 모호한 후보 이름 지정) 정의와 함께 주의사항을 표면화하도록 설계되었습니다.
7) Remember를 사용하여 수정 사항 및 새 컨텍스트를 유지합니다.: 규칙, 정의, 조인 문제 또는 스키마 뉘앙스를 발견하면 에이전트가 remember를 사용하여 저장하여 세션 간에 유지되도록 합니다. 이렇게 하면 새로운 채팅마다 동일한 비즈니스 로직을 다시 설명하는 것을 멈출 수 있습니다.
8) 저장된 정의를 실제 결과와 조정합니다(신뢰 루프).: 에이전트가 reconcile을 실행하여 저장된 정의를 지원되는 증거에 기반하도록 합니다. 웨어하우스의 경우: 에이전트가 자체 웨어하우스 액세스를 사용하여 로컬에서 SQL을 실행하고 결과 메타데이터(선택하는 경우 선택적 미리보기 행)를 보고합니다. ClariLayer는 선언된 신호와 실제 신호를 비교하고 불일치 시 주의사항을 기록합니다. 깨끗하게 통과하면 항목은 주장된 상태로 유지됩니다("확인됨"이 아님).
9) (선택 사항) HubSpot 계약을 행 없는 증거와 조정합니다.: HubSpot을 사용하는 경우 속성에 대한 행 없는 계약(예상 단계, 정식 값, 사용되지 않는 별칭, 예상 레이블)을 저장할 수 있습니다. 에이전트는 자체 승인된 액세스를 사용하여 HubSpot을 읽고 제한된 속성 메타데이터 및 값 분포만 보냅니다. CRM 행이나 자격 증명은 없습니다. 불일치는 주의사항이 되며, 그렇지 않으면 계약은 주장된 상태로 유지됩니다.
10) 완료하기 전에 루프를 닫습니다: 완료 영수증을 제출합니다.: 에이전트가 "완료"라고 말하기 전에 학습한 내용을 유지하거나(또는 업데이트할 내용이 없음을 명시적으로 기록) 하도록 합니다. 이렇게 하면 컨텍스트가 영구적으로 유지되고 개선 사항이 채팅 기록에만 남아 있지 않게 됩니다.
11) 루프를 계속 사용합니다: Bootstrap → Recall → Reconcile → Remember: 일반적인 작업에서 반복적으로: 관련 컨텍스트를 불러오고, 자체 액세스로 쿼리를 실행하고, 정의가 중요할 때 조정하고, 수정 사항을 기억합니다. 시간이 지남에 따라 개인 컨텍스트는 세션과 지원되는 에이전트 전반에 걸쳐 복합적으로 작용합니다.
ClariLayer 자주 묻는 질문
ClariLayer는 AI 데이터 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex, claude.ai)를 위한 MCP 제공 컨텍스트 레이어로, 에이전트가 세션 간에 저장된 정의 및 노트를 기억하고 해당 정의를 소스의 지원되는 증거와 조정하여 오래된 컨텍스트가 진실로 취급되는 대신 불일치를 주의사항으로 표시하는 데 도움을 줍니다.
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