mdfy.cc 사업화 방향성 v4 (FINAL)

Broad markdown tool로 진입, Memory layer로 진화. 8주 launch commit. Standard-setting movement.

0. Founder Context

• Build 기간: 부업 1개월 (압도적으로 빠른 velocity)
• 현재 상태: 풀타임 mdfy commit, 사용자 0명, 마케팅 0
• 자원 제약: 없음 (자본/시간 압박 없음)
• Ambition: Big — standard-setting movement

1. Core Insight (v4의 새 framing)

mdfy는 두 layer의 product다:

Layer 1: 모든 사용자를 위한 markdown 도구

• AI 답변 capture, WYSIWYG edit, permanent URL
• Memory 기능 없이도 valuable
• HackMD, GitHub Gist 대안
• 즉시 utility

Layer 2: Power user를 위한 memory layer

• Bundle, semantic search, MCP, API
• Curated memory authored by user
• AI agent integration
• Long-term moat + differentiation

핵심: 두 layer 모두 valuable. Memory는 강제 아닌 자연 진화.

2. Manifesto (별도 페이지로 deep)

한 줄 정의

Own your markdown. Use it anywhere.

Manifesto Belief

mdfy.cc/manifesto 페이지에 이 철학을 깊이 있게:

우리가 믿는 것:

1. Markdown is the right primitive for AI-era knowledge.

• Plain text가 영원하다.
• LLM이 native로 쓰고 읽는 format.
• 어떤 도구에든 호환.

2. URLs are the right interface.

• 가장 단순한 share 방법.
• AI가 fetch 가능.
• SDK lock-in 없음.

3. Memory is yours, not extracted.

• Mem0/Letta처럼 AI가 추출하는 memory는 좋은 도구지만 다른 종류다.
• mdfy는 사용자가 의도적으로 author한 것을 저장한다.

4. Memory should be deployable.

• 저장만 하지 않고 어디서든 쓸 수 있어야 한다.
• Bundle 단위로 묶고, 어떤 AI에든 컨텍스트로 deploy.

5. Memory deserves intention.

• Bundle은 의도의 visible artifact.
• Versioning은 의도의 시간적 표현.

3. Hero (확정)

H1: Own your markdown. Use it anywhere.

Sub: Capture AI answers. Edit in WYSIWYG. Share, bundle, deploy as context. Owned, edited, portable.

CTA primary: Start writing → CTA secondary: Install Chrome extension

4. Three Pillars (Universal)

1. Capture

From any AI, anywhere.

• Chrome extension (ChatGPT, Claude, Gemini)
• VS Code extension
• Mac app, CLI, paste
• Auto-source detection

2. Edit

In beautiful markdown WYSIWYG.

• Your voice, your structure
• Tags, folders, search
• AI tools (polish, summary, translate)
• Version history

3. Use

Read, share, deploy.

• Permanent URL — works anywhere
• Public, unlisted, or private
• Bundle multiple URLs as context (Pro+)
• Read by AI via MCP/API (Build+)

→ “Use”가 통합 verb. Bundle은 advanced feature로 자연 등장.

5. The Bundle — 핵심 차별화 (but backseat in Phase 1)

Bundle의 4가지 속성

1. Composable — 여러 mdfy URL을 묶음, 묶음 자체도 URL
2. Versioned — Snapshot 가능, evolution 추적
3. Deployable — AI에게 한 번에 전달
4. Curated — 의도적 선택, annotation 포함

Bundle Use Cases

1. AI conversation 시작용 — “About Me Bundle”
2. 프로젝트별 컨텍스트 — Cursor/Claude Code 즉시 deploy
3. Agent definition — Agent의 brain이 한 URL
4. Knowledge sharing — 큐레이션된 지식 공개 단위
5. Self-context (메타) — 시간 차원 self-archive

Bundle의 Phase별 역할

Phase 1 (Launch):

• Pro tier에 포함 (5 bundles)
• “Multi-select → Bundle” 자연 발견
• Hero에서 강조 안 함
• 사용자가 organic하게 발견

Phase 2 (Launch 후 1-3개월):

• Bundle을 second wave hero로 격상
• “Bundle your knowledge” 캠페인
• Build tier ($19) 본격 push

Phase 3 (3-6개월):

• Public bundle library
• Bundle marketplace 가능성
• Standard spec 발표

6. Strategic Position

시장 자리 (재정의)

Copy
                AI extracts        You author + bundle
                (자동 학습)         (의도적 + 묶음 deploy)
                     ↓                   ↓
LLM-native        Mem0, Letta         [mdfy의 Layer 2] ⭐
                  OpenAI Memory       
                  Google Memory Bank

Markdown          (없음)             [mdfy의 Layer 1] ⭐
publishing        HackMD, GitHub Gist
                  Notion (closed)

mdfy = 두 시장 동시 진입:

• Layer 1: Markdown publishing 시장 (HackMD, Gist 대안)
• Layer 2: AI memory layer 시장 (Mem0와 다른 segment)

차별화 narrative (두 layer)

Layer 1 (broad):

“The fastest way to publish markdown for the AI era. Capture from anywhere, edit beautifully, share with a permanent URL.”

Layer 2 (deep):

“And when you’re ready: bundle your knowledge into deployable AI context. Own what your AI knows.”

경쟁자 인식 (정직하게)

Layer 1 경쟁자:

• 정면: HackMD, GitHub Gist, StackEdit
• 인접: Notion (closed), Obsidian Publish (PKM 중심)
• mdfy 우위: AI capture native + multi-surface

Layer 2 경쟁자:

• 정면: 없음 (Bundle 개념 unique)
• 인접: Mem0/Letta (보완재, 다른 layer)
• mdfy 우위: User-authored + deployable

7. Wedge: Universal Markdown Tool

진입점

가장 넓은 entry: “AI 시대의 markdown 도구”

• 모든 AI heavy user 타겟
• Memory에 관심 있는 사람만 아님
• Markdown publishing이 그 자체로 valuable

자연 funnel

Copy
Layer 1: Capture (Free, viral)
"AI 답변 어디서나 한 번에 저장"
↓ (모든 사용자)

Layer 2: Edit/Share (Free → Pro $9)
"WYSIWYG, custom domain, 검색"
↓ (regular user)

Layer 3: Bundle (Pro → Build $19) ⭐
"Bundle을 발견하면서 power user 진화"
↓ (power user)

Layer 4: AI Integration (Build expansion)
"MCP/API로 자동화"

각 layer는 독립적으로 valuable. 다음 layer로 강제 안 함.

8. Pricing (조정)

Copy
Free
- Unlimited markdown publishing
- Permanent URLs
- WYSIWYG editor
- Public posts
- Chrome extension capture
- Community MCP server (read-only)

Pro $9/mo (개인) ⭐ 핵심 conversion
- Private posts
- Custom domain
- Tags, folders, basic search
- AI tools (polish, summary, translate)
- 5 bundles ⭐ (memory entry)
- Version history (basic)

Build $19/mo (Power user) ⭐ Memory 본격
- Unlimited bundles
- API access (read/write)
- MCP server (full, write enabled)
- Bundle versioning + snapshots
- Bundle analytics
- Webhook integrations
- Semantic search
- Format adapters

Team $19/seat/mo
- Shared workspace
- Shared bundles
- Permissions
- SSO (Google)
- Slack integration

Scale $499+/mo
- Public bundle marketplace access
- Custom rate limits
- SLA, priority support
- Dedicated MCP

Enterprise (협의)
- Self-host option
- SAML SSO
- Custom audit/compliance

Pricing strategy 의도

Free → Pro $9:

• Free에서 publishing 충분 가능
• Pro 진입 이유: 검색, custom domain, 5 bundles (memory 맛보기)

Pro → Build $19:

• Bundle을 power user 정도 사용하면 5개로 부족
• Unlimited bundle + API/MCP가 진짜 차별화
• Memory layer 완전 활성화

Notion/Linear 모델:

• 낮은 entry → mass adoption
• Power user 자연 전환
• Year 2-3에 enterprise + standard으로 큰 수익

9. The Five Pillars of mdfy (재확인)

1. Author-first — 사람이 직접 작성
2. Document primitive — 사람이 읽는 단위 그대로
3. URL composability — 어디든 붙여넣기
4. Multi-surface — CLI, MCP, Web, VS Code, Mac, Chrome
5. Bundle deployment — 묶어서 deploy (Phase 2 hero)

10. Launch Scope (확정)

Tier 0: Foundation (이미 있음)

• ✅ mdcore 엔진 (Rust)
• ✅ mdfy.cc 웹 (publish, edit, WYSIWYG)
• ✅ Permanent URL
• ✅ Chrome extension (capture)
• ✅ MCP server (basic read)

Tier 1: Universal Markdown Tool

1. Tagging system

• Manual tag 추가
• Tag별 view

2. Folders/Categories

• 단순 hierarchy
• 답변 이동

3. Basic Search

• Keyword + tag 필터

4. Privacy controls

• Public / Unlisted / Private
• Pro tier에서 private 활성화

Tier 2: Bundle MVP

1. Bundle 생성

• Multi-select 답변 → “Create Bundle”
• Bundle 이름 + description

2. Bundle 페이지

• Inline preview of referenced docs
• “Copy as context” 버튼
• Source AI별 표시

3. Bundle 편집

• 답변 add/remove
• Drag-drop reorder
• Annotation 추가

4. Bundle deploy

• Copy as context (clipboard)
• URL share

Tier 2.5: Memory Excellence (Big launch)

1. Semantic Search ⭐

• OpenAI text-embedding-3-small
• Hybrid 자동 (keyword + semantic)
• pgvector 저장

2. Bundle Versioning ⭐

• 명시적 snapshot 버튼
• 새 URL (mdfy.cc/bundle/abc/v1)
• Live와 versions 분리

11. Launch Roadmap (8주)

Week 1: Foundation Reset

• Three pillars 본문 작성 (1-2시간)
• About 페이지 broad framing 재작성 (3-4시간)
• Manifesto 페이지 별도 (2-3시간)
• Hero/Sub finalize, 사이트 push (2시간)
• Pricing 페이지 초안 (2-3시간)

Week 2: Bundle MVP Core

• Bundle 생성 UI (multi-select)
• Bundle 페이지 view (inline preview)
• “Copy as context” 기능
• Bundle 편집 (add/remove/reorder)

Week 3: Universal Polish

• Tagging system
• Folders
• Basic search
• Privacy controls (public/unlisted/private)
• Bundle UX 다듬기

Week 4: Tier 2.5 (Excellence)

• Semantic search (embeddings + pgvector)
• Bundle versioning (snapshot)
• 통합 테스트

Week 5: Beta Launch

• Beta tester 50명 모집:
  • Anthropic Discord (MCP) — 15명
  • Hacker News 짧은 글 — 15명
  • Twitter/X DM — 10명
  • Markdown user (Obsidian, HackMD) — 10명
• Onboarding 매끄럽게
• 매주 피드백 콜

Week 6: Iteration + Launch Assets

• Beta 피드백 fix
• Demo 영상 3편 녹화 (Capture/Edit/Use)
• Show HN 글 초안
• Manifesto post (1500-2500 단어)
• Twitter thread 10 tweets
• Product Hunt 페이지

Week 7: Public Launch ⭐

• 월: 마지막 점검
• 화: Show HN (오전 9시 PST)
• 수: Twitter thread + dev community
• 목: Product Hunt
• 금: Manifesto post + AI newsletters

Week 8: Iteration + Phase 2 시작

• Inbound 처리
• 빠른 fix
• 첫 case study
• Phase 2 build (Bundle hero campaign 준비)

Launch deadline: Week 7 Tuesday (HARD COMMIT)

12. Big Launch Strategy

Two-track messaging

Track 1 (broad): HN/PH/마케팅

• “The fastest way to publish markdown for AI era”
• Universal appeal
• 즉시 try 유도

Track 2 (deep): Manifesto post + dev community

• “Own your AI memory” 철학
• Bundle 차별화
• Movement 동참 유도

Manifesto Post

Title 후보:

• “Own your markdown. The case for memory you author.”
• “Why I built mdfy: a markdown layer for the AI era”
• “Memory is something you write, not something extracted”

Content 구조:

1. Personal story (왜 만들었나)
2. Problem (현재 AI memory의 한계)
3. Philosophy (5 belief)
4. Solution (mdfy의 architecture)
5. Open invitation (community 동참)

길이: 1500-2500 단어

Open Spec 발표

“mdfy Bundle Spec v1.0”

• GitHub 공개
• Markdown bundle 표준 제안
• 다른 도구도 implement 가능
• 표준 차지 시도

Founder Narrative

“I built mdfy in one month. Multi-surface, MCP-ready, Rust engine. Now going full-time. Why? Because markdown URLs are the right primitive for AI-era knowledge.”

HN audience가 좋아하는 builder story.

Strategic Conversations

Launch 전 outreach:

• Anthropic (MCP integration)
• Cursor (memory layer)
• Continue (open source AI coding)
• Replit (agent platform)

Launch day partnership 발표 가능하면 강력.

13. KPI 목표

Week 8 (Launch)

• 1,500+ signup (broad framing 효과)
• 300+ Chrome ext install
• 75+ paid (Pro $9 → $675 MRR)
• 50+ Bundle 생성 (자연 발견)
• HN top 5
• 5+ media mentions

Month 3

• 사용자 8,000+
• DAU 500+
• $5-8K MRR
• 1,000+ Bundle
• 첫 Build tier 사용자 30명
• Phase 2 (Bundle hero campaign) launch

Month 6

• 사용자 40,000+
• DAU 2,000+
• $20-30K MRR
• 8,000+ Bundle
• AI agent integrations 15+
• 첫 partnership 발표

Month 9

• 사용자 120,000+
• $50-80K MRR
• AI agent integrations 30+
• Team workspace 50+
• Bundle Spec v1.0 release

Month 12

• $100-150K MRR
• 첫 enterprise pilot
• “Memory layer” 시장 인지도 top 5
• Strategic conversation 시작

14. 차별화 메시지 (정리)

강한 메시지 (사용)

✅ “Own your markdown. Use it anywhere.” — Hero (universal)

✅ “Capture, edit, deploy” — Workflow

✅ “Owned, edited, portable” — 3단어 manifesto

✅ “Your AI memory, authored by you” — Manifesto/deep audience

✅ “Bundle as context, deploy anywhere” — Bundle 차별화

약한 메시지 (피함)

❌ “Black-box memory” (부정확)

❌ “Vendor lock-in” (부정확)

❌ “Don’t let AI extract you” (부정형)

❌ “Write yourself” (manual labor 인상)

❌ “AI memory layer” (Hero에선 너무 좁음, manifesto에선 OK)

❌ “Markdown Hub” (commodity)

15. Time Allocation (풀타임 40시간/주)

Copy
Build (40-50%):           18-20시간/주
Launch prep (15-20%):     6-8시간/주
Marketing / Content (15%): 6시간/주
Customer / Beta (10%):    4시간/주
Strategy / Plan (5%):     2시간/주
Rest / Reflection (10%):  3-4시간/주 (필수)

매주 1일 OFF 강제.

16. Risk Register

Risk 1: 거인들 진입 (확률 60%, impact 매우 큼)

Mitigation:

• 8주 launch first-mover advantage
• Bundle Spec 빠른 발표
• Multi-LLM agnostic
• Bundle은 closed system이 따라잡기 어려움

Risk 2: Build scope creep (확률 40%, impact 큼)

Mitigation:

• Tier 1 + 2 + 2.5 외엔 launch 전 build 금지
• Week 7 hard deadline
• “이 feature 없으면 launch 못 하는가?” — NO면 Phase 2

Risk 3: 첫 50명 beta tester 못 찾음 (확률 20%, impact 큼)

Mitigation:

• 채널 4개 다각화 (Discord, HN, Twitter, Markdown community)
• Cold outreach, personal network

Risk 4: Layer 1과 Layer 2 메시지 confusion (확률 30%, impact 중간)

Mitigation:

• Hero는 universal (broad)
• Manifesto는 별도 페이지 (deep)
• Layer 2는 사용자가 자연 발견
• 두 layer 혼합 marketing 안 함

Risk 5: Solo burnout (확률 40%, impact 매우 큼)

Mitigation:

• 매주 1일 OFF 강제
• Month 3+ 자동화 강화
• Month 6+ 외주 검토

17. Mantra

매일 자기 점검:

“이 feature 없으면 launch 못 하는가?” NO → Phase 2 list로 미룸

YES → 빠르게 build

“오늘 launch에 가까워졌는가?” NO → 무엇이 막고 있는가

YES → 계속 진행

“Hero는 universal한가, Manifesto는 deep한가?” 두 layer 분리 유지

“Bundle은 작동하는가?” Bundle이 핵심 차별화. 반드시 작동.

“이게 movement를 만드는가?” Big ambition. 단순 product가 아니라 standard 시도.

18. Long-term Outcome

Year 1

• $50-150K MRR
• 10,000-30,000 paying users
• Layer 1 (markdown tool)에서 인지도
• Layer 2 (memory) early adopters
• 10+ AI agent integrations

Year 2

• $300-600K MRR
• mdfy Bundle Spec open standard 지위
• C2PA-style consortium 제안
• 첫 enterprise customers
• 외부 자본 검토 가능 시점

Year 3

• “Memory layer” 시장 top 3 brand
• Acquisition 제안 가능 ($50-300M+)
• 또는 Series A 본격 성장
• 또는 sustainable indie ($1M+ MRR)

19. 최종 결정사항 (확정)

20. 한 줄로

mdfy는 AI 시대의 markdown 도구다.

Capture, edit, deploy. 어디서든.

Power user는 Bundle로 AI memory를 own한다.

8주 안에 launch한다.

Standard를 시도한다.

Last updated: 2026-04-27

Launch deadline: 2026-06-16 (Week 7 Tuesday)

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