--- title: "조현상, Raymind.ai / memory.wiki" url: https://memory.wiki/RwrJZ3wc updated: 2026-05-29T20:26:38.529Z hub: https://memory.wiki/hub/raymindai concept_count: 12 source: "mcp" --- # 조현상, Raymind.ai / [memory.wiki](http://memory.wiki) > 15년차 제품 리더가 1인으로 만든 memory.wiki, 6월 중순 개발자 커뮤니티 중심 런칭. 다음 챕터는 시장입니다. --- ## About me 15년 넘게 제품과 디자인을 영국, 한국, 사우디 3개국에서 리딩해 왔습니다 - 직전: **Humain** (사우디 국가 AI 프로젝트, 2025\~2026) AI Product & Experience Lead. Humain OS의 제품/경험 조직을 0에서 셋업. - **Devsisters** (2021\~2024) Group Director. 쿠키런 IP VR 타이틀을 Meta 파트너십으로 Quest Store 출시. - **Kakao IX UK** (2018\~2021) Regional Director. 카카오의 첫 유럽 오피스를 0에서 셋업, KakaoTalk과 Kakao Friends IP 유럽 사업 총괄. - **Saudi Aramco** (2017\~2018) UX Lead. 세계 최대 IPO 직전 Aramco 디지털 시스템 UX 표준 정립. - 그 전: London에서 AKQA, Razorfish 등을 거쳐 Nike, Volvo, Barclays, Virgin Atlantic의 글로벌 디지털 프로덕트 리딩. - 학력: MFA Goldsmiths (Computational Studio Arts), BA Hons Central Saint Martins (Graphic + Interaction Design, 1st Class). 지금은 **Raymind.AI** 라는 독립 제품 스튜디오를 1인으로 운영하면서 memory.wiki를 비롯한 여러 AI 제품(pastlife.app, jolong.ai, screenstyler.ai, ddalggak.ai)을 직접 만들고 출시하고 있습니다. CV 전체는 [raymind.ai/cv](https://www.raymind.ai/cv) 에 있습니다. --- ## What I'm building, memory.wiki **Personal knowledge hub for the AI era.** 그리고 그 중심에는 **memory portability**가 있습니다. 메모리는 모델을 따라가는 게 아니라 사람을 따라가야 합니다. 사람들은 매일 Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor 사이를 작업에 맞게 옮겨 다닙니다. 매번 자기 컨텍스트(노트, 이전 대화, 자료)를 다시 붙여 넣습니다. memory.wiki는 그 컨텍스트를 사용자 본인 소유로 한곳에 두고, URL 하나로 어느 AI에든 넘기게 합니다. 세 단계로 작동합니다: 1. **Capture.** 어디서든 빨리. Web, iOS, Mac Desktop, Chrome, VS Code, CLI, MCP, 어느 표면에서든 한 번의 동작으로 들어옵니다. 2. **Organize.** 본인 소유로 쌓입니다. 도큐먼트, 번들(주제별 묶음), 허브(전체 namespace) 세 단위로 스코프를 조정할 수 있어, 개인 노트부터 팀 단위 지식까지 같은 메커니즘으로 다룹니다. 3. **Use.** URL 하나를 Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor에 붙여 넣으면 그 AI가 사용자의 컨텍스트를 자기 것처럼 읽습니다. **Use는 MCP로 한 단계 더 나갈 수 있습니다.** 단순히 URL을 붙여 넣는 것을 넘어, AI 에이전트가 memory.wiki에 직접 읽고 쓸 수 있습니다. 활용 시나리오 예시: - **자동 도큐먼트 업데이트**: 코드베이스에 주요 변경이 생기면 에이전트가 관련 도큐먼트 URL의 본문을 자동으로 갱신 - **진행 로그**: 장기 작업의 진척도를 하나의 URL에 누적 기록 (각 단계 끝날 때마다 추가). 그 URL 하나가 곧 살아있는 작업 로그 - **회의록 자동 정리**: 회의 녹취 직후 에이전트가 핵심을 추려서 회의록 URL에 저장, 같은 번들의 다른 회의록과 자동 cross-link - **리서치 누적**: 에이전트가 매번 다른 AI에서 본 답변/사실을 평소에 쓰는 리서치 도큐먼트에 추가, 시간이 지나면서 본인 도메인 지식이 누적 - **번들 단위 컨텍스트 push**: 에이전트가 작업 전 관련 번들 URL을 자동으로 자기 컨텍스트에 끌어옴 (예: 코드 리뷰 전 그 프로젝트 번들 로드) 타깃 사용자는 개인과 SMB입니다. 큰 조직이 아닌 사람들이 자기 도메인의 지식을 시간을 두고 쌓아가고, 그 지식을 자신이 쓰는 모든 도구에서 끌어 쓸 수 있는 자산으로 만드는 것이 핵심 시나리오입니다. --- ## Why now, why this LLM 프로바이더들은 본인 영역의 메모리를 가져갑니다: - 모델 안의 컨텍스트, 에이전트의 도구 메모리, 자기 플랫폼의 메모리 (ChatGPT Memory, Claude Projects, Gemini Gems) 이 영역은 그들이 가장 잘 만듭니다. 모델/런타임과 가까이 있는 영역이라 외부에서 진입할 이유가 없습니다. 그러나 그 영역 밖에 진짜 메모리 레이어가 있습니다: - 여러 AI를 가로지르는 portable 메모리 - 사용자가 소유하고, export할 수 있고, URL로 어디서든 부를 수 있는 메모리 - 개인과 SMB가 자기 도메인 지식을 시간을 두고 쌓아가는 메모리 LLM 프로바이더가 이 레이어를 만들기 어려운 이유는 단순합니다. 그들의 비즈니스는 사용자를 자기 생태계 안에 잡아두는 것이고, 사용자가 다른 모델에 자기 컨텍스트를 쉽게 넘기게 만드는 것은 그 비즈니스와 정면 충돌합니다. 표준은 막 자리잡고 있습니다 (llms.txt, MCP). memory.wiki는 이 표준 위에서 동작합니다. --- ## Where we are (2026년 5월 기준) **6월 중순에 개발자 커뮤니티 중심으로 1차 런칭** 예정. 그 전까지는 도그푸딩하며 다듬는 단계입니다. 개발자가 가장 먼저 가치를 느낄 진입점이라고 판단했습니다 (CLI, MCP Server, VS Code Extension, Chrome Extension이 이미 출시되어 있고, 이 사람들이 매일 여러 AI를 가로지르며 일하는 핵심 페르소나). 데모를 바로 보고 싶으시면 [memory.wiki](https://memory.wiki) 에 `demo@memory.wiki` 로 접속하시면 됩니다 (비밀번호 없이 이메일만). 50개 샘플 도큐먼트와 10개 번들이 담긴 데모 허브를 둘러볼 수 있습니다. 다음 채널은 이미 라이브 또는 출시 상태: - **Web**: memory.wiki, Vercel 배포 (pre-launch 상태로 운영 중) - **iOS 앱**: 오늘 App Store 심사 제출 (companion app) - **Mac Desktop**: DMG 다운로드 (Developer ID 사인 + 노타라이즈) - **VS Code Extension**: Marketplace 출시 - **Chrome Extension**: Web Store 출시 - **CLI / MCP Server**: npm 출시 - **macOS QuickLook**: Desktop DMG에 번들 채널 자체는 출시되어 있고, 6월 중순 런칭일에 일관된 메시징을 동시에 노출할 계획입니다. 내부적으로 작동하는 기능: - 렌더링 엔진: GFM 전체, KaTeX, Mermaid, 코드 하이라이팅, 모든 표면이 같은 markdown-it 인스턴스 사용 - AI 통합: Gemini, OpenAI, Anthropic (Claude Haiku 4.5 기반 허브 챗, 번들 챗, 단일 도큐먼트 챗) - Yjs CRDT 기반 실시간 협업, 짧은 URL 공유, 권한 모델 - 베타 무료 정책, 도큐먼트 영구 보관 약속 --- ## Roadmap - **6월 중순**: 개발자 커뮤니티 중심 1차 런칭 (CLI / MCP / VS Code / Chrome / Web / iOS / Mac Desktop 동시) - **런칭 직후 3개월 (목표)**: 디자인 파트너 5\~10팀, 개발자 채널에서의 첫 사용자 확보, 가격 실험 - **3\~6개월 (목표)**: SMB 페르소나로 확장, Android, 베타에서 Pro 전환 (Stripe, 영구 무료 티어 유지), Cursor/Windsurf 등 추가 AI 클라이언트 통합 --- ## What I'm looking for 15년간 한국, 영국, 사우디에서 큰 조직의 제품을 만들고 출시해 왔지만, 미국 시장에 내 이름으로 들어가는 것은 처음입니다. 제품과 빌딩은 자신 있게 끌고 갑니다. 시장 진입의 첫 6개월은 함께 깊이 의논할 사람들이 필요합니다. **Outsome US Track (2주, SF)** 참여를 진지하게 고려하고 있습니다. 6월 중순 개발자 커뮤니티 1차 런칭에 맞춰 GTM과 투자자 접점을 같이 다듬을 시점이라고 판단합니다. 특히 도움을 받고 싶은 영역: - **GTM**: 첫 100명에서 1,000명을 어느 개발자 채널, 어느 페르소나부터 모을지 (HN, ProductHunt, dev Twitter, MCP/agent 커뮤니티 등) - **포지셔닝**: "cross-AI memory layer" 메시지가 개발자, 일반 사용자, VC에게 각각 어떻게 다르게 전달돼야 하는지 - **VC, 디자인 파트너, 파워 유저 warm intros** - **솔로 파운더의 한계**: 어느 시점에 누구를 첫 hire 해야 하는지 - **미국 시장 운영**: 가격, 결제, 법인, 지원 채널, 한국 파운더가 흔히 놓치는 것 작은 조언이든 큰 연결이든 환영합니다. --- **조현상 (Hyunsang Cho)**, hi@raymind.ai, [memory.wiki](https://memory.wiki), [raymind.ai](https://raymind.ai) --- ## Summary A 15-year product leader has built memory.wiki, a personal knowledge hub that lets users own and port their context across multiple AI tools via URLs, launching to developers in mid-June 2026. The core innovation is enabling portable memory across AI providers (Claude, ChatGPT, Gemini, etc.) through capture, organization, and sharing mechanisms including MCP integration for AI agents. ## Themes - cross-AI memory portability - solo founder product studio - developer-first GTM ## Key takeaways - memory.wiki is a personal knowledge hub enabling users to port their context across Claude, ChatGPT, Gemini, and Cursor via single URLs. - The product operates in three stages: capture from any surface, organize into documents/bundles/hubs, and use via URL sharing or MCP agent integration. - LLM providers build memory within their own ecosystems, but cannot build portable cross-provider memory because it conflicts with lock-in incentives. - Developer community launch is planned for mid-June 2026 with simultaneous availability across seven channels (web, iOS, Mac, VS Code, Chrome, CLI, MCP). - The founder is seeking US market entry guidance specifically for GTM strategy, VC positioning, first hire timing, and operational aspects he describes as commonly missed by Korean founders. ## Insights - The founder positions memory.wiki in a gap that LLM providers cannot fill due to business model conflict, rather than technical limitation. - By launching with developers first (CLI, MCP, VS Code), the founder leverages the persona most acutely experiencing multi-AI context switching pain. - The entire product stack (web, iOS, Mac, extensions, CLI) is already built before public launch, suggesting execution speed over market validation cycles. ## Open questions / gaps - What pricing model and monetization threshold will transition users from free beta tier while maintaining the promised permanent free tier? - How will memory.wiki maintain sustainable growth after the initial 100-to-1000 user phase if the core value proposition relies on adoption by competing AI platforms? ## Concepts in this document - **memory.wiki** _(entity)_ The core product platform managing knowledge capture and AI-assisted workflows. - **Raymind.AI** _(entity)_ Solo indie product studio founded by Hyunsang Cho that develops multiple AI products including memory.wiki, pastlife.app, and jolong.ai. - **Personal knowledge hub** _(concept)_ Enables individuals and SMBs to accumulate domain-specific knowledge over time and reuse it across all AI tools they work with. - **Memory portability** _(concept)_ Central thesis that user context should follow the person, not the AI model, enabling seamless sharing across Claude, ChatGPT, Gemini, and other tools. - **Hyunsang Cho** _(entity)_ 15+ year product leader with experience at Devsisters, Kakao IX UK, and Saudi Aramco; first US market entry with memory.wiki as solo founder. - **MCP Server integration** _(concept)_ Enables AI agents to read and write directly to memory.wiki documents, automating workflows like document updates, meeting summaries, and research accumulation. - **Cross-AI context layer** _(concept)_ The structural moat and key value proposition: a neutral layer that works across ChatGPT, Claude, Cursor, and other AI tools without vendor lock-in. - **Structural moat** _(concept)_ AI companies cannot build cross-platform memory layers due to proprietary ecosystem lock-in, positioning memory.wiki uniquely. - **AI tool fragmentation** _(concept)_ Market condition where developers use 5+ simultaneous AI tools (Claude, ChatGPT, Cursor, Codex, Gemini, Windsurf, Aider), creating scattered context across vendor-locked systems. - **Go-to-market strategy** _(concept)_ Identified as the largest bottleneck; founder lacks time for marketing, networking, PR, and sales despite strong product-building capability. - **Real-time collaboration** _(concept)_ Yjs CRDT-based collaborative editing with short URL sharing and permission models enabling team-level knowledge organization. - **Multi-channel distribution** _(concept)_ Six simultaneous channels (web, Chrome extension, VS Code, macOS, CLI, MCP server) sharing unified markdown renderer; distribution breadth differentiator. ## Concept relations (within this doc's concepts) - **Raymind.AI** builds and operates **memory.wiki** - **Hyunsang Cho** currently operates **Raymind.AI** - **Raymind.AI** develops and ships **memory.wiki** - **memory.wiki** enables via protocol **MCP Server integration** - **Hyunsang Cho** founded and operates **Raymind.AI** - **memory.wiki** implements **Personal knowledge hub** - **memory.wiki** solves problem of **Cross-AI context layer** - **Cross-AI context layer** addresses market need from **AI tool fragmentation** - **memory.wiki** is protected by **Structural moat** - **memory.wiki** deployed across **Multi-channel distribution** - **memory.wiki** implements core principle **Memory portability** - **memory.wiki** operates across **Multi-channel distribution** - **memory.wiki** implements **Cross-AI context layer** _Hub canonical:_ https://memory.wiki/hub/raymindai _Concept digest:_ https://memory.wiki/raw/hub/raymindai?digest=1&compact=1