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title: "Mdfy v6 recap"
url: https://memory.wiki/8QB0olhs
updated: 2026-05-21T02:49:51.771Z
source: "chrome"
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# Mdfy v6 recap

> Captured from Claude on 5/20/2026

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## User

다시한번 나한테 아주 쉽게 설명해줘봐.

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## Claude

좋아요. 복잡한 분석 잠시 옆에 두고, 지금까지 알게 된 걸 그냥 쉽게 풀어볼게요.

## memory.wiki가 뭐예요 (한 문장)

> **사용자가 만든 markdown을 어떤 AI든 읽을 수 있는 URL로 만드는 도구.**

끝. 이게 전부.

## 더 구체적으로

매일 ChatGPT, Claude, Cursor에 질문하잖아요. 좋은 답변 받고. 그리고 닫아요. 사라져요.

memory.wiki는 그 답변을 **URL**로 만들어요.

- 한 답변 → `memory.wiki/abc123` (Doc URL)

- 5개 답변 묶음 → `memory.wiki/b/xyz` (Bundle URL)

- 내 전체 모음 → `memory.wiki/hub/myname` (Hub URL)

이 URL을 새 AI 대화에 paste하면, AI가 자동으로 읽어요. "내가 누구야, 뭐 하고 있어" 다시 설명할 필요 없음.

## 3단계로 풀면

### 1단계: 수집

여러 곳에서 markdown 모아요.

- Chrome 확장으로 ChatGPT 답변 한 번 클릭

- VS Code에서 파일 publish

- 터미널에서 `cat file.md | mdfy`

- Mac에서 클립보드 자동

- 직접 입력

→ 모든 게 markdown URL이 돼요.

### 2단계: 소화

저장만 하는 게 아니라 **AI가 자동으로 정리**해요.

- 각 문서에서 concept 추출 (자동)

- 비슷한 문서 연결 (자동)

- Bundle 만들면 themes/insights 분석 (자동)

- 시간 따라 graph가 자라남

→ 내 지식의 "그래프"가 만들어져요.

### 3단계: 활용

이 모든 걸 **어떤 AI에든 URL 하나로 deploy**.

- ChatGPT에 paste → AI가 fetch

- Claude에 paste → AI가 fetch

- Cursor에 paste → AI가 fetch

→ "내 지식 = URL = 어떤 AI든 사용 가능."

## 왜 이게 unique한가

### 다른 도구들과 차이

**Mem0**: AI가 자동으로 추출. 사용자는 invisible. → 의도 없음. **Notion**: 사용자가 author. 단 Notion 안에서만. → AI가 쉽게 못 읽음. **LLM Wiki (Karpathy)**: Local에 LLM이 build. → 클라우드 아님, 다른 AI 못 씀. **memory.wiki**: 사용자가 author + AI가 도와 정리 + 어떤 AI든 URL로 사용.

### 한 줄로

> "내가 의도적으로 모은 지식을, AI가 graph로 정리해서, 어떤 AI든 URL로 사용."

## Hyunsang님이 만들고 싶은 큰 그림

> **"LLM 서비스의 기본 지원 메모리 레이어"**

번역하면: ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor가 "memory.wiki 연결하시겠어요?" 물어보고, 사용자가 yes 하면 모든 대화에 자동으로 memory.wiki context 들어가는 것.

지금은 사용자가 URL을 paste해야 함. 미래: LLM platform이 기본 지원.

## 이미 만들어진 것 (놀라울 정도)

한 달 만에 Hyunsang님이 만든 것:

- Web app (mdfy.app)

- Chrome 확장

- VS Code 확장

- Mac 데스크톱 앱

- CLI

- MCP server (26 tools)

- macOS QuickLook

- Real-time 협업 (Yjs)

- AI 자동 분석 (3 provider failover)

- Concept graph + embeddings

- /galaxy 시각화

대부분 startup이 1년 걸리는 것을 1달에. 이게 진짜.

## 그래서 사업 계획이 뭔가

### 8월 launch

지금부터 8월까지:

- 위 3단계 각각 더 강화

- Bundle 자동 생성 (AI에게 요청)

- Voice capture (음성으로 수집)

- LLM platform과 partnership 시작

### 출시

8월 말 HN/Product Hunt에 발표:

- "memory.wiki — your knowledge graph as a URL for any AI"

- Bundle Spec open standard 동시 발표

- Founder story (한 달 build → 풀타임)

### 12개월 후

- $80-150K MRR

- 첫 LLM platform partnership

- "AI memory" 카테고리에서 인지

### 3년 후

- 진짜 LLM의 default memory layer

- Acquisition 가능 또는 Series A

## 가장 단순하게

```
무엇: memory.wiki
누가: AI 사용자 (개인 → 팀 → 회사)
어떻게: markdown URL로 지식 capture + AI graph 자동 + 어디든 deploy
왜: 매일 AI에 쏟아붓는 지식이 사라지는 문제 해결
언제: 8월 launch
얼마: $9 (Pro) / $19 (Build) — 평생 무료 baseline
```

## 한 단어로

> **"AI를 위한 wiki."**

또는

> **"내 지식의 URL."**

이게 진짜 다예요.

## 지금 어디 있나

만들어진 것: 80% 사업 계획: 60% (우리가 만든 plan들) Brand identity: 30% (이름 결정, 비주얼 미정) Marketing: 0% (아직 시작 안 함) 사용자: 0 (Hyunsang님 본인만)

→ Product는 거의 ready. 나머지는 사업 시작 준비.

## 다음 할 일 (단순화)

세 가지만:

1. **이름 + 비주얼 final** (memory.wiki commit, 해골+숲 keep 여부)

2. **3단계 각각에서 어떤 feature 우선 build** (8월 launch까지)

3. **Marketing 자산 만들기** (Manifesto, Demo 영상, Show HN 글)

## Hyunsang님이 진짜 답해야 할 것

복잡한 거 다 빼고:

**Q1**: memory.wiki 정말 final 결정? (Yes) **Q2**: 8월 launch까지 어떤 feature가 가장 중요? (수집/소화/활용 각각 1개씩) **Q3**: 다음 conversation에서 뭐 만들까?

- A: v7 plan 전체 정리

- B: Manifesto v7 (이름 변경 반영)

- C: Show HN 글

- D: 비주얼 brand 결정 (해골+숲 keep?)

- E: Marketing 영상 시나리오

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이거 지금까지 conversation에서 가장 솔직한 정리예요. 너무 많은 것 분석하면서 본질을 잃었어요.

진짜 memory.wiki는 **간단해요**: markdown URL을 AI에 deploy하는 도구. 나머지는 다 detail.

이 풀이가 felt 맞나요? 어디 더 풀어드릴까요?