Unabyss
UNABYSS: AI 에이전트와 LLM을 위한 차세대 통합 컨텍스트 관리 및 데이터 보안 솔루션
UNABYSS는 여러 도구에 파편화된 데이터를 하나로 통합하여 AI 도구들이 일관된 맥락을 이해하도록 돕는 유니버설 컨텍스트 레이어입니다. 강력한 보안과 MCP 지원을 통해 최고의 AI 워크플로우를 경험하세요.
2026-05-27
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Unabyss 제품정보
UNABYSS: 모든 AI 도구를 위한 통합 컨텍스트 레이어 및 데이터 관리 솔루션
현대 업무 환경에서 정보는 Notion, Slack, Gmail 등 수많은 도구에 흩어져 있습니다. 이러한 정보의 파편화는 AI 에이전트와 LLM(대규모 언어 모델)이 최신 정보를 파악하지 못하게 만들며, 결과적으로 '컨텍스트 혼돈(Context Chaos)'을 야기합니다. UNABYSS는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 **유니버설 컨텍스트 레이어(Universal Context Layer)**입니다. UNABYSS는 흩어진 데이터를 통합하고, 구조화하며, 사용자가 제어할 수 있는 방식으로 AI 도구에 전달하여 진정한 AI 협업을 실현합니다.
What's UNABYSS? (UNABYSS란 무엇인가요?)
UNABYSS는 사용자의 데이터를 보호하면서도 AI 에이전트가 항상 최신의 정확한 맥락을 유지할 수 있도록 돕는 기반 시스템입니다. 라틴어 'abyssus(혼돈, 측정할 수 없는 깊이)'에 부정 접두사 'un-'을 붙인 이름처럼, UNABYSS는 무질서한 데이터의 심연 속에서 구조와 질서, 그리고 명확성을 찾아냅니다.
이 솔루션은 단순히 데이터를 저장하는 공간이 아닙니다. UNABYSS는 사용자가 소유하고 직접 관리하는 **권한 레이어(Permission Layer)**를 통해 AI 도구가 어떤 정보에 접근할 수 있는지 정밀하게 제어합니다. 또한 **MCP(Model Context Protocol)**를 지원하여 Claude, ChatGPT, Cursor 등 사용자가 매일 사용하는 다양한 AI 도구와 즉시 연동됩니다.
UNABYSS의 주요 기능 (Features)
UNABYSS는 최첨단 컨텍스트 엔진을 탑재하여 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다.
1. 지능형 컨텍스트 세분화 (Context Segmentation)
모든 유입 데이터는 주제, 신뢰도, 민감도, 소스 앱, 개인용/업무용 등의 축에 따라 자동으로 태깅됩니다. AI가 질문을 받았을 때 전체 이력을 뒤지는 대신, 질문과 관련된 특정 '버킷'만을 검색하여 가장 정확한 답변을 도출합니다.
2. 고효율 검색 엔진 (Retrieval Efficiency)
기존의 RAG(검색 증강 생성) 방식은 관련 있는 덩어리를 모두 프롬프트에 쏟아부어 토큰 낭비가 심했습니다. 반면 UNABYSS는 답변에 직접적으로 필요한 라인만을 추출하여 스코어링합니다. 이는 최대 10배 적은 토큰 사용량을 자랑하며, 결과적으로 더 빠르고 저렴하며 모델의 컨텍스트 저하(Context Rot) 현상을 방지합니다.
3. 강력한 권한 레이어 (Permission Layer)
네 가지의 토글 가능한 스코어를 통해 AI 비서의 접근 권한을 실시간으로 관리할 수 있습니다.
- 제한 없음: 모든 데이터 접근 허용
- 개인 정보 제외: 개인적인 항목 보호
- 회사 기밀 제외: 업무상 민감한 정보 차단
- 특정 소스 제외: 특정 앱의 데이터 접근 차단
4. 자기 업데이트 및 MCP 지원
UNABYSS에 연결된 데이터는 실시간으로 업데이트되며, **MCP(Model Context Protocol)**를 통해 별도의 복잡한 설정 없이도 모든 에이전트에서 최신 상태의 컨텍스트를 즉시 사용할 수 있습니다.
UNABYSS 사용 방법 (How to Use)
UNABYSS는 복잡한 설정 없이 단 세 단계만으로 AI에게 강력한 기억력을 부여합니다.
01. 소스 연결 (Connect Sources)
Notion, Slack, Gmail, Google Drive 등 수백 개의 통합 도구 중에서 사용하는 앱을 선택하여 한 번만 연결하세요. UNABYSS가 데이터를 추출하고 세분화하여 검색 준비를 마칩니다.
02. 에이전트 플러그인 (Plug the Agent)
Claude Code, OpenClaw, Perplexity 등을 MCP를 통해 연결합니다. MCP 호스트용 토큰이 필요하다면 대시보드에서 즉시 생성하여 복사할 수 있습니다.
03. 접근 레벨 선택 (Choose Access Level)
항목별 또는 주제별로 AI가 접근할 수 있는 범위를 설정합니다. 설정을 마치면 이제 모든 AI 도구가 사용자의 비즈니스와 개인적 맥락을 완벽히 이해한 상태로 동작합니다.
다양한 활용 사례 (Use Case)
UNABYSS는 직무와 역할에 관계없이 AI 활용 능력을 극대화합니다.
- 빌더 및 개발자 (Builder / Vibe Coder): Cursor, Claude Code, GitHub 등을 연동하여 이전 코딩 작업의 맥락을 그대로 이어갈 수 있습니다. 에이전트 간의 정보 단절 없이 연속성 있는 코딩이 가능해집니다.
- 창업자 (Founder): Notion, Slack, Drive를 연결하여 투자자 업데이트나 로드맵 관리를 자동화하세요. 어떤 AI를 사용하더라도 회사의 톤앤매너와 정확한 수치를 반영한 초안을 작성해 줍니다.
- 엔젤 투자자 (Angel Investor): 수많은 콜드 메일과 미팅 노트를 분석하여 유망한 스타트업을 선별하고, 과거에 만났던 창업자와의 대화 내용을 즉시 불러와 팔로업할 수 있습니다.
- 마케터 (Marketer): LinkedIn, 이메일, 웨비나 데이터를 기반으로 브랜드 정체성에 맞는 카피를 첫 번째 드래프트부터 생성합니다.
- GTM 엔지니어 (GTM Engineer): 고객 미팅 녹취록(Fathom, Fireflies 등)과 제품 스택 정보를 결합하여 각 고객에게 맞춤화된 제안서를 자동으로 작성합니다.
지원하는 통합 서비스 (Integrations)
UNABYSS는 여러분이 매일 사용하는 도구들과 완벽하게 연동됩니다.
- AI 도구: Claude, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Cursor, Codex, OpenClaw 등
- 생산성 및 협업: Notion, Slack, Obsidian, GitHub, VS Code, Google Drive, Google Calendar, OneNote 등
- 커뮤니케이션 및 SNS: Gmail, X/Twitter, LinkedIn 등
- 미팅 기록: Fathom, Fireflies, tl;dv, Granola 등
가격 정책 (Pricing)
UNABYSS는 투명하고 합리적인 종량제(Pay-as-you-go) 모델을 채택하고 있습니다.
- 시작하기: 신용카드 등록 없이 무료로 시작할 수 있습니다.
- 웰컴 혜택: 가입 시 모든 기능과 통합 서비스를 체험해 볼 수 있는 $5 크레딧을 무료로 제공합니다.
- 유연한 결제: 무료 크레딧 소진 후에는 사용한 만큼만 결제하며, 영업 담당자와의 통화나 복잡한 계약 절차가 필요 없습니다.
- 데이터 소유권: 언제든지 구독을 취소할 수 있으며, 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: UNABYSS를 사용하면 데이터 보안은 어떻게 유지되나요? A: UNABYSS는 데이터를 암호화하여 관리하며, 사용자 소유의 원칙을 철저히 지킵니다. 권한 레이어를 통해 특정 앱이나 민감한 정보가 AI 모델에 전달되지 않도록 실시간으로 필터링할 수 있습니다.
Q: MCP가 무엇이며 어떻게 활용하나요? A: MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 외부 데이터에 접근하는 표준 방식입니다. UNABYSS는 MCP 서버를 제공하여 단 한 줄의 설치 명령어로 사용자의 모든 컨텍스트를 AI 도구에 이식할 수 있게 해줍니다.
Q: 기존 RAG 방식보다 무엇이 더 좋은가요? A: 기존 RAG는 관련 없는 데이터를 많이 포함하여 토큰 비용이 높고 답변의 정확도가 떨어질 수 있습니다. UNABYSS는 독자적인 엔지니어링을 통해 답변에 꼭 필요한 정보만 10배 더 효율적으로 추출하므로 훨씬 경제적이고 정확합니다.
결론적으로, UNABYSS는 파편화된 데이터의 바다에서 길을 잃은 AI 에이전트들에게 나침반과 같은 역할을 합니다. 지금 바로 UNABYSS를 통해 당신만의 완벽한 AI 컨텍스트 본부를 구축해 보세요.








