ContextVault — 팀 AI가 매번 처음부터 시작하지 않게 만드는 공유 메모리 계층
팀과 AI 도구를 위한 공유 메모리 계층. Claude Code, Codex, ChatGPT 등 여러 AI 클라이언트에서 검증된 답변과 맥락을 저장·검색하고, 사용자·에이전트·tenant·그룹 단위로 접근을 제어합니다.
TL;DR
- AI 세션이 끝나면 사라지던 지식을 조직 자산으로 남긴다 — 채팅 로그가 아니라 문제·맥락·교훈을 담은 distilled memory를 저장
- MCP 네이티브 —
https://mcp.contextvault.dev한 줄로 Claude Code, Codex 등 MCP 클라이언트 연결 - 범위 제어가 핵심 — 사용자·에이전트·tenant·그룹별로 메모리를 나누어 보안·프로젝트 경계를 유지
- 가격은 7일 무료 체험부터 — Solo $9.99/월, Team $49.99/월(인기), Enterprise 맞춤
- 로컬 마크다운·노트 앱·벡터 DB와 다른 포지션 — 개인 메모가 아니라 조직이 AI와 함께 학습하는 인프라
핵심 정보 한눈에 보기
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 서비스명 | ContextVault |
| 한 줄 소개 | 팀과 AI 도구를 위한 공유 메모리 계층 |
| 카테고리 | AI 툴 / 생산성 |
| 플랫폼 | 웹 (MCP 엔드포인트 + 대시보드) |
| 개발 | three shade |
| 가격 모델 | 7일 무료 체험 후 유료 (Solo / Team / Enterprise) |
| MCP 서버 | https://mcp.contextvault.dev |
| 공식 사이트 | contextvault.dev |
| newflix 등록일 | 2026년 7월 18일 |
| newflix 페이지 | newflix.io/s/contextvault |
어떤 문제를 풀까?
AI 도구는 개인 생산성을 크게 끌어올렸지만, 조직 단위 학습은 거의 남지 않습니다. 개발자가 Claude에서 프로덕션 장애를 해결해도, 마케터가 ChatGPT에서 검증된 워크플로를 만들어도, 그 결과는 대개 한 사람의 채팅 기록이나 로컬 머신에 갇힙니다. 다음 세션, 다음 동료, 다른 AI 클라이언트는 다시 처음부터 물어봐야 합니다.
ContextVault가 겨냥하는 문제는 바로 이 일회용 맥락(disposable context) 입니다. 회사 소개 페이지의 표현처럼, 대부분의 AI 지식은 대화가 끝나면 사라집니다. 팀이 이미 배운 것을 다음 사람·다음 모델·다음 워크플로가 이어 쓰게 만드는 것이 목표입니다.
newflix 큐레이터 노트도 같은 방향을 짚습니다. 팀이 AI 도구와 함께 검증된 답변·맥락을 세션 간에 저장·검색하고, 범위별로 접근을 제어할 수 있는 공유 메모리 계층이라는 점입니다. 개인용 AI 메모리 플러그인이나 흩어진 마크다운 파일 더미와 달리, 조직이 하나의 vault를 중심으로 동기화되는 구조입니다.
브랜드 철학 — 왜 ContextVault가 필요한가
회사 소개 화면. AI 지식이 채팅 기록과 개인 머신에 갇히는 문제를 정면으로 다룹니다.
공식 About 페이지는 제품 기능을 나열하기보다 문제 정의부터 시작합니다. 엔지니어는 더 빠르게 장애를 해결하고, 마케터는 아이디어를 즉시 뽑아내며, 분석가는 복잡한 정보를 수분 만에 요약합니다. 그런데 이런 성과는 대부분 개인 단위로 끝납니다. 조직은 격리된 지식으로는 스케일되지 않습니다.
전형적인 실패 패턴은 이렇습니다.
- 개발자가 Claude에서 프로덕션 이슈를 해결한다.
- 전략가가 ChatGPT에서 완벽한 워크플로를 만든다.
- 아키텍트가 수십 번의 반복 끝에 마이그레이션 계획을 다듬는다.
그 지식이 남는 곳은 단일 채팅 히스토리 또는 한 사람의 머신입니다. ContextVault는 이 지식을 증류된 팀 메모리로 바꿔, 다음 AI 세션이 같은 바퀴를 다시 발명하지 않게 합니다.
주요 기능 딥다이브
기능 페이지. 검증된 답변을 저장하고, 그룹 단위로 접근을 나누는 두 축이 전면에 배치됩니다.
1. Distilled Team Memory — 대화 전체가 아니라 교훈만
ContextVault는 원시 채팅 전문을 그대로 쌓지 않습니다. 메모리는 문제, 관련 맥락, 나중에 재사용할 교훈을 담도록 설계됩니다. 덕분에 검색 신호는 충분하면서도 저장 데이터는 작고 리뷰하기 쉽습니다. 다음 세션의 AI 클라이언트는 긴 대화 로그를 끌고 오지 않고도 유용한 답을 복원할 수 있습니다.
2. Group-Scoped Access — 팀·클라이언트·프로젝트 경계
공유 지식은 무조건 전 조직 공개가 아닙니다. 워크스페이스 그룹으로 메모리를 분리해 클라이언트, 프로젝트, 부서, 보안 민감 맥락을 제자리에 둡니다. Team·Enterprise 플랜에서 그룹을 만들고 이름을 바꾸거나 보관(archive)할 수 있으며, 보관해도 메모리는 삭제되지 않습니다. 대시보드의 bulk move로 그룹 간 이전도 가능합니다.
3. Hybrid Retrieval — 표현이 달라도 찾기
검색은 의미 유사도와 텍스트 매칭을 함께 씁니다. 원본 메모리와 다른 말로 질문해도 결과가 유용하게 남도록 설계된 지점입니다. 나중에 피드백 신호를 모아 랭킹을 개선할 여지도 문서에 명시되어 있습니다.
4. MCP-Native Workflow — 도구마다 메모리를 다시 만들지 않기
MCP 호환 클라이언트를 같은 vault에 연결하면, 팀원마다 다른 AI 도구를 써도 메모리를 따로 쌓을 필요가 없습니다. Claude Code, Codex, Claude Desktop, OpenAI Desktop/ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, VS Code·Cursor·Windsurf·JetBrains 등 주요 클라이언트 호환을 공식 표기하고 있습니다. Google Gemini Desktop은 Planned 상태입니다.
5. 지속성과 접근 제어
메모리는 세션을 넘어 유지됩니다. 조직 범위 저장으로 tenant 데이터가 분리되고, 인증된 MCP 요청은 실제 사용자와 워크스페이스에 묶입니다. 특정 모델 벤더에 메모리를 가두지 않는 것이 제품 포지션의 핵심입니다.
사용자 인터페이스 — 제품이 말하는 방식
홈 히어로. shared memory layer 슬로건과 함께, 이전 프로젝트 SSO 경험을 찾아주는 터미널 데모가 핵심 가치를 보여 줍니다.
홈 화면은 기능 나열보다 한 문장 포지셔닝에 집중합니다. 부제는 팀이 매 AI 세션마다 처음부터 시작하지 않게 한다는 메시지입니다. 데모 터미널에서는 사용자가 Azure 서비스로 Sitecore SSO 구현 경험을 묻고, AI가 회사 내 유사 사례 4건을 찾아 답하는 장면이 나옵니다. 마케팅 카피보다 이 장면이 제품 이해를 더 빠르게 만듭니다.
다크 테마, 퍼플-블루 그라데이션, 그리드 배경의 개발자 도구형 비주얼이고, 상단에는 Product·Features·Pricing·Docs·News·FAQ와 Dashboard 진입이 있습니다. 실제 연결은 MCP 설정과 OAuth 로그인으로 이어집니다.
실제 사용 시나리오
시나리오 A: 장애 대응 지식 재사용
시니어 엔지니어가 Claude Code로 결제 장애를 해결한 뒤, 문제 요약·원인·해결 포인트를 ContextVault 메모리로 저장합니다. 이틀 뒤 다른 팀원이 유사 증상을 다른 AI 클라이언트에 물어보면, MCP를 통해 같은 vault에서 관련 메모리를 검색해 처음부터 로그를 다시 파지 않아도 됩니다.
시나리오 B: 에이전시·컨설팅의 클라이언트 경계
에이전시는 클라이언트마다 그룹을 나눕니다. A사 마이그레이션 교훈이 B사 검색에 섞이지 않으면서도, 같은 팀 내부에서는 프로젝트 그룹 단위로 지식을 공유할 수 있습니다. Solo는 1인 운영자·컨설턴트용, Team은 멤버 관리와 공유 컬렉션이 필요할 때 맞습니다.
시나리오 C: 멀티 클라이언트 개발 환경
한 조직 안에서도 Claude Code, Cursor, Codex를 섞어 쓰는 경우가 흔합니다. ContextVault는 클라이언트마다 로컬 마크다운을 복제하는 대신, MCP 엔드포인트 하나로 읽기·쓰기를 맞춥니다. Claude Code는 프로젝트 MCP 설정에 서버 URL을 넣고, Codex는 설정 파일 또는 mcp add 명령으로 연결합니다. 첫 연결 시 브라우저 OAuth가 열립니다.
가격 정책
가격 페이지. 좌석·그룹·메모리 수·월간 쿼리 한도를 플랜별로 명확히 나눕니다.
공식 Pricing 페이지 기준 런칭 티어는 다음과 같습니다.
| 플랜 | 가격 | 핵심 한도 |
|---|---|---|
| Free Trial | $0 / 7일 | 1 seat, 기본 그룹 1개, 메모리 50개, 코어 MCP·API |
| Solo | $9.99/월 | 1 seat, 기본 그룹 1개, 메모리 500개, 전체 MCP·API, 1인 운영자·컨설턴트·창업자용 |
| Team (인기) | $49.99/월 | 10 seats, 그룹 15개, 메모리 2,500개, 월 15,000 쿼리, 멤버 관리·워크스페이스 제어, 조직 공유 컬렉션 |
| Enterprise | 맞춤 | 20 seats 이상, 그룹·메모리·쿼리 무제한, 데이터 내보내기, 구매·온보딩·보안 리뷰 지원 |
newflix API에는 가격 라벨이 무료로 표기되어 있으나, 이는 체험 진입이 무료라는 의미에 가깝습니다. 실제 운영 플랜은 Solo부터 유료이며, 팀 공유가 목표면 Team이 기본 선택지로 보입니다. 가격·한도는 변동될 수 있으니 도입 전 공식 Pricing 페이지를 다시 확인하는 것이 좋습니다.
경쟁 서비스·대안과 비교
ContextVault는 또 하나의 챗봇이 아니라 AI 워크플로용 조직 메모리 인프라에 가깝습니다. 공식 비교 프레임을 기준으로 보면 포지션이 분명합니다.
| 비교 축 | ContextVault | 로컬 마크다운 | 프롬프트 라이브러리 | 벡터 스토어 | 노트 앱 |
|---|---|---|---|---|---|
| 조직 공유 메모리 | 강함 | 약함 | 제한적 | 제한적 | 제한적 |
| AI 클라이언트 횡단 | 강함 (MCP) | 약함 | 약함 | 부분적 | 약함 |
| 그룹·접근 제어 | 기본 설계 | 거의 없음 | 제한적 | 직접 구현 | 부분적 |
| 설치·운영 부담 | 호스팅 서비스 | 낮음 | 낮음 | 높음 | 중간 |
| 용도 | AI 재사용 지식 | 개인 메모 | 프롬프트 템플릿 | RAG 인프라 | 문서 협업 |
Mem, Notion, 개인 AI 메모리 확장과는 무엇을 기억하느냐가 다릅니다. 노트 앱은 사람이 읽고 쓰는 문서에 강하고, ContextVault는 AI 클라이언트가 검색·재사용할 증류된 문제 해결 기록에 초점을 둡니다. 벡터 DB는 유연하지만 인증·그룹 권한·MCP 연결·조직 워크스페이스를 직접 붙여야 합니다.
선택 가이드
- 팀이 Claude Code·Codex·ChatGPT를 섞어 쓰고, 같은 장애·결정 맥락을 다시 찾고 싶다면 ContextVault가 맞습니다.
- 문서 협업·위키·프로젝트 관리가 목표면 노트 앱이 더 적합합니다.
- 완전 커스텀 RAG·임베딩 파이프라인이 필요하면 벡터 스토어를 직접 구축하는 편이 낫습니다.
- 1인 개발자가 로컬에서만 작업한다면 마크다운·로컬 메모리로도 충분할 수 있습니다.
연동 방법 요약 (MCP)
문서 페이지 기준으로 핵심만 정리하면 다음과 같습니다.
- 호스팅 MCP 엔드포인트:
https://mcp.contextvault.dev - 전송 방식: HTTP, 인증 필요
- 첫 연결 시 브라우저 OAuth → 이후 요청은 사용자·활성 워크스페이스에 귀속
- Claude Code: 프로젝트 MCP 설정에 contextvault 서버 URL 등록
- Codex: 설정 파일에 MCP 서버 URL 추가 또는 mcp add 명령 사용
- 그룹 메모리는 워크스페이스 일부만 봐야 할 때 사용
연동 자체는 서버 URL 추가와 로그인 수준으로 짧게 잡혀 있어, 도입 장벽은 인프라 구축보다 팀의 메모리 작성 습관 쪽에 가깝습니다. 좋은 답이 나와도 저장하지 않으면 vault는 비어 있기 때문입니다.
장단점 요약
장점
- 조직 단위 AI 학습이라는 명확한 문제 정의
- MCP 중심으로 여러 AI 클라이언트·에디터를 한 vault에 연결
- 그룹 스코프로 클라이언트·프로젝트·보안 경계 유지
- distilled memory 구조로 검색 가능하면서도 과도한 원문 보관 부담 감소
- 가격 티어가 좌석·메모리·쿼리 한도로 읽기 쉬움
- 7일 체험으로 워크플로 검증 가능
단점·주의점
- 아직 초기 서비스 단계로 보이며, 대규모 레퍼런스·리뷰 축적은 제한적 (newflix 후기 0건)
- 메모리를 잘 쓰는 운영 규율이 필요 — 저장 품질이 곧 검색 품질
- Free Trial 이후에는 유료, Team 공유는 $49.99/월부터
- 범용 생성 AI 기능이 아니라 메모리 계층에 특화
- 한국어 UI·국내 결제·지원 여부는 공식 문서에서 두드러지지 않음 (영문 제품 중심)
- Enterprise 세부 SLA·보안 인증은 영업 문의 영역
총평
ContextVault는 더 똑똑한 모델이 아니라 이미 똑똑해진 팀이 같은 실수를 반복하지 않게 하는 계층에 베팅합니다. AI 도구가 늘수록 지식은 더 잘게 쪼개지고, 채팅방과 로컬 폴더에 흩어집니다. 이 제품은 그 조각을 조직 vault로 모으고, MCP로 다시 각 클라이언트에 공급합니다.
스타트업·에이전시·플랫폼 팀처럼 여러 AI 도구를 동시에 쓰고, 장애 대응·아키텍처 결정·고객별 맥락이 반복되는 조직에 특히 잘 맞습니다. 반대로 문서 협업이 중심이거나 1인 로컬 작업만 한다면 과한 선택일 수 있습니다.
도입을 검토한다면 7일 체험으로 (1) Claude Code 또는 Codex에 MCP를 붙이고, (2) 실제 해결한 이슈 10건을 distilled memory로 저장한 뒤, (3) 다른 사람·다른 클라이언트로 검색이 되는지 확인하는 순서를 추천합니다. 그 3단계가 통과될 때 ContextVault의 가치가 숫자로 보이기 시작합니다.
더 자세한 서비스 카드와 큐레이션 맥락은 newflix에서 확인할 수 있습니다.
→ https://newflix.io/s/contextvault
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