ClariLayer

Name: ClariLayer
Author: clarilayer

제작자: clarilayer버전 0.31.0i★ –i클라우드에서 실행

레지스트리 이름io.github.clarilayer/clarilayer

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Individual-analyst context layer: recall, remember, and reconcile your data and engineering context.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 클라우드에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 기타
입력해야 할 값: Authorization

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
직접 입력할 값: Authorization

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http clarilayer https://clarilayer.com/api/mcp/mcp --header 'Authorization: your-value'

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "clarilayer": {
      "url": "https://clarilayer.com/api/mcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "clarilayer": {
      "type": "http",
      "url": "https://clarilayer.com/api/mcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

Authorization 비밀 필수 HTTP header
Bearer cl_ — mint one at clarilayer.com via Connect your AI

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 clarilayer 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32531개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32531개 중 20%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32531개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

ClariLayer, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: Authorization

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.31.0)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Reelsaw

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트

설치

Reelsaw

제작자: osbytes

Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

ClariLayer

Your AI should remember how you work.

Turn selected past conversations into memory your AI can use across projects and sessions.

Website · Docs · Connect your AI · Quickstart

ClariLayer keeps the facts, preferences, decisions, rules and lessons you choose to carry forward. Connect Claude Code, Cursor, Codex, claude.ai or another compatible remote MCP client. Your AI can recall relevant work context from the selected authorized space, with its source and applicability visible.

Start free. No credit card for the current personal offer.

One decision, carried into the next session

You settle a launch decision with your AI:

For the Launch project, show the product demo first. Technical detail belongs in docs. Remember this confirmed decision with its source and project applicability.

In a later session:

Recall the Launch project's saved decisions before drafting the launch page. Show which decision applies and where it came from.

The decision can travel across projects and sessions within the authorized space while retaining its original applicability. A rule for one customer or project stays bounded. If it changes, correct it; if it no longer belongs, use scoped forget or exclusion.

Recall depends on the AI client actually calling the tool. Connecting MCP does not guarantee every answer uses saved context.

Connect your AI

Use [Connect your AI](https://clarilayer.com/connect-ai) for guided setup. Select your client and space, give the setup request to that AI, and complete authentication in the client. Use OAuth when the selected route supports it, or store a context key locally as the fallback. Never paste a key into an AI conversation or a GitHub issue.

Already connected? Choose Update my AI setup on the same page, then run its request in the intended project. This updates one recognized ClariLayer instruction block while preserving your own instructions.

Client	Project instruction target
Claude Code	`CLAUDE.md`
Codex	`AGENTS.md`
Cursor	`.cursor/rules/clarilayer.mdc`
claude.ai / other remote clients	Follow the connection and runtime guidance supported by that client

The installed bootstrap obtains the current workflow from get_project_stanza with mode: "runtime" once at the first relevant use in each new AI session. A routine server guidance update then reaches the next session without copying another long workflow into every project.

Optional setup CLI

The npm CLI supports context-key connection setup and a local dbt check. CLI 0.3.0 replaces the embedded Analytics instructions with a request for your connected AI and adds instructions --agent .

Check which version is available before choosing a command:

npm view clarilayer version

With 0.3.0 or later available:

npx clarilayer@latest init

Already connected? Print only the instruction update request:

npx clarilayer@latest instructions --agent codex

If your registry still serves 0.2.1, use npx clarilayer@0.2.1 init --no-stanza to skip its older embedded instructions, then complete Update my AI setup through the guided setup above. The hosted path is available independently of npm publication.

See CLI.md for options and the source-checkout route, CHANGELOG.md for release history, and RELEASING.md for publication checks. Native instruction qualification records the tested client and its limits.

Full setup, manual connection examples and troubleshooting: [QUICKSTART.md](./QUICKSTART.md).

What your AI can do

Work	How it works
Recall	`recall_context` retrieves relevant saved context across the selected authorized space. Preserve source and applicability; project and purpose are relevance hints, not permissions. Fetch complete entries with `get_context_entry` when needed.
Remember or correct	`remember` with `work_context` saves confirmed durable facts, preferences, decisions, rules and lessons. Ambiguous changes and suggestions remain candidates for review.
Forget	Recall the target first, then use its returned entry ID for the requested forget operation. Do not guess names or delete related entries without a separate request.
Complete the context loop	`context_checkpoint` records the AI's bounded completion declaration. It does not prove the AI used the right context or completed an external task.
Report use	`report_context_use` optionally links bounded feedback to delivered context. A delivery receipt alone is not evidence of answer quality.

The hosted MCP service was checked on September 17, 2026: capability v64 · server 0.39.0 · 23 tools. Use the live capabilities tool for the current list and versions. Capability reference.

Bring over selected history

After connection, you can choose supported local history, a destination space and an extraction provider, then inspect the exact preview before accepting an initial import. Ongoing capture requires a separate setup and grant for the sources you choose. Connecting MCP alone does not read history or enable capture.

Source support and extraction-provider support are separate. The current qualified extraction path uses a version-specific Claude CLI profile; OpenAI and Cursor extraction providers are unavailable, and native Cursor history qualification is limited. Check the current history guide before choosing a source.

Selected source content is processed by the chosen extraction provider. ClariLayer stores the extracted context rather than a raw transcript archive. Provider processing may use your allowance or incur provider usage charges.

Optional semantic search has separate organization consent and provider disclosure in Settings. A new connection or history-import choice does not grant that consent. Lexical recall remains available without it.

Analytics when your work needs it

ClariLayer for Analytics retains its specialist tools:

get_analysis_context recalls definitions, schema notes, saved queries and related context. Recall previews can be truncated; use get_context_entry for full bodies, stored SQL and CRM contracts.
bootstrap imports supplied SQL, dbt models, notes, data dictionaries and semantic models. It does not read a repository or warehouse by itself.
reconcile compares a saved definition with supported warehouse or bounded, row-free HubSpot evidence supplied by your agent. Salesforce contracts can be stored and recalled; Salesforce reconcile is disabled.

General work and engineering context are not independently reconciled. Live trust statuses remain `asserted` / `caveat`; verified is not live.

Watch the Analytics reconcile example

A seeded Analytics demo. Your agent supplies the warehouse evidence; a mismatch becomes a caveat for later sessions. This illustrates the Analytics specialist path.

Check dbt documentation locally

cd your-dbt-project

dbt docs generate npx clarilayer dbt-check

The CLI compares local manifest.json and catalog.json files for phantom columns, missing catalog models, type-family mismatches and empty descriptions. No account or warehouse connection is needed for the local check. With an explicit --save, bounded findings are staged as proposals in your Context Inbox for review. --save --dry-run previews the payload without a network request.

See the CLI reference and Analytics recipes. The August 2026 dbt drift survey retains its method, evidence and limitations for the published 0.2.1 check.

Control and privacy

Saved context retains its source and applicability. Separate spaces do not merge automatically.
History import, ongoing capture and semantic processing each have their own setup or consent boundary.
In the personal MCP reconcile path, ClariLayer holds no warehouse or CRM credentials, executes no SQL and calls no HubSpot API. Your agent supplies the evidence. Warehouse evidence may include optional preview rows; CRM evidence is row-free.
Suggestions can be staged with propose / propose_batch for review. Pending proposals are not live recall context. Ad hoc conversation harvest requires an explicit request and sends distilled candidates, not the transcript.

Security · Privacy · Pricing

What is open source?

This repository's docs, examples, recipes and setup/dbt CLI are MIT licensed. The hosted ClariLayer service is proprietary. This repository is the public starting point for connecting to the service.

The Governed Context Edge is available through a hand-run private team pilot. Request early access.

For contributions and setup help, see CONTRIBUTING.md.

ClariLayer

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Reelsaw

제작자의 README

One decision, carried into the next session

Connect your AI

Optional setup CLI

Already connected? Print only the instruction update request:

What your AI can do

Bring over selected history

Analytics when your work needs it

Check dbt documentation locally

Control and privacy

What is open source?