12분
내가 Memory.Wiki를 만드는 이유
2026년 초 사이드프로젝트로 Memory.Wiki를 시작했습니다. 4월에 풀타임으로 전환했고, 6개월 차 — 이제 단순 퍼블리싱 도구가 아니라 어떤 AI든 읽을 수 있는 memory layer가 됐습니다.
이게 그 이유입니다.
오늘날 AI memory의 현실
우리는 매일 AI와 대화합니다. ChatGPT, Claude, Gemini — 각각 다른 앱에서, 다른 포맷으로, 다른 방식으로. 좋은 답변을 받으면 복사해서 노트 앱에 붙여넣습니다. Google Docs에 옮기기도 하고, 슬랙에 공유하기도 합니다.
그런데 돌아보면 — 그 지식은 어디에 있나요? 세 개의 AI 앱, 다섯 개의 노트 앱, 수십 개의 브라우저 탭에 흩어져 있습니다. 찾을 수 없고, 재사용할 수 없고, 공유할 수 없습니다.
AI가 만든 지식은 만들어지는 순간 흩어집니다. 구조도 없고, 주소도 없고, 주인도 없습니다.
Authorship이 중요한 이유
AI는 텍스트를 생성합니다. 하지만 그 텍스트를 “문서”로 만드는 건 사람입니다. 구조를 잡고, 맥락을 더하고, 필요 없는 부분을 잘라내고, 자기 목소리를 입힙니다.
이 과정이 authorship입니다. AI 출력물의 단순 추출이 아니라, 사람의 판단과 편집이 들어간 “저작”입니다.
Memory.Wiki는 이 authorship을 지원하는 도구입니다. AI가 만든 원재료를 당신의 문서로 바꾸는 곳. 그리고 그 문서에 영구적인 URL을 부여하는 곳.
Memory.Wiki가 지금 무엇인가
Memory.Wiki는 마크다운 허브입니다. 어디서든 캡처하고, AI 도구로 편집하고, 영구 URL로 퍼블리시합니다.
- 캡처 — Chrome Extension, VS Code, Mac App, CLI, 붙여넣기. 어떤 AI에서든, 어떤 에디터에서든, 원클릭으로.
- 편집 — WYSIWYG 편집, AI 도구 (요약, 번역, 다듬기), 버전 히스토리, 태그 & 폴더.
- 퍼블리시 — 영구 URL, 공개/비공개 설정, 비밀번호 보호, QR 코드, iframe 임베드.
markdown-it가 브라우저에서 직접 파싱합니다. KaTeX 수식, Mermaid 다이어그램, 190+ 언어 구문 강조가 포함됩니다. 로그인 없이 3초 안에 가치를 전달합니다.
더 큰 베팅
Memory.Wiki는 마크다운 도구로 시작하지만, 궁극적으로는 AI 시대의 memory layer를 만들려고 합니다.
모든 AI 대화, 모든 메모, 모든 문서가 하나의 주소를 갖고, 하나의 장소에서 관리되고, 어떤 AI에든 컨텍스트로 전달될 수 있는 세계. 마크다운 URL이 AI 시대 지식의 substrate가 되는 세계.
이건 단순한 에디터 만들기가 아닙니다. AI와 사람 사이의 인터페이스를 재정의하는 일입니다.
다음에 올 것
- Bundle as context — 여러 문서를 하나의 번들로 묶어 AI에게 전달. “이 프로젝트의 모든 문서를 읽어”가 가능해집니다.
- MCP Server & REST API — 어떤 AI 에이전트든 Memory.Wiki 문서를 읽고, 쓰고, 업데이트할 수 있습니다.
- Hub 기반 knowledge memory — 컨셉 인덱스, Related-in-your-hub, Needs-review lint으로 개인 위키가 자라납니다.
일곱 가지 belief
마크다운이 올바른 primitive다.
Notion 블록도, 독점 포맷도 아닙니다. 그냥 마크다운 — LLM이 native로 말하고, 사람이 뷰어 없이 읽을 수 있는 형식.
URL이 올바른 인터페이스다.
SDK도, 벤더 API도 아닙니다. URL — 누구든, 어떤 AI든, 어디서든 paste하고 fetch하고 열 수 있습니다.
메모리는 당신이 작성하는 것이다.
대화 뒤에서 자동 추출되는 것이 아닙니다. 당신이 씁니다. 편집합니다. 무엇을 남길지 결정합니다.
AI는 도구가 아니라 collaborator다.
AI에게 주제 관련 docs를 묶어 달라고 요청하세요. 결과 검토. annotation 편집. 저장. Human + AI가 함께 지식을 만듭니다 — AI 혼자 블랙박스에서 만드는 게 아닙니다.
지식은 스코프가 있다 — Document, Bundle, Hub.
같은 URL primitive, 세 가지 스케일. 한 답변은 Document URL. 주제별 컬렉션은 Bundle URL. 전체 지식은 Hub URL.
메모리는 deployable해야 한다.
저장이 목적이 아닙니다. AI에 컨텍스트로 다시 paste 못하는 메모리는 메모리 역할을 못합니다. 모든 URL이 깨끗한 markdown 컨텍스트로 fetch됩니다.
Open by default.
mdcore는 오픈소스. Bundle Spec은 공개 표준. Open format이 durable한 인프라를 만드는 방식입니다.
왜 지금인가
2024~2025년, 업계는 닫힌 AI 메모리를 출시했습니다 — ChatGPT 안의 OpenAI Memory, Gemini 안의 Google Memory Bank, Claude의 컨텍스트 윈도우. 각자 자기 벽 안에서 당신의 메모리를 차지하려 합니다.
Cross-AI 메모리는 어느 한 회사가 구조적으로 만들 수 없습니다. OpenAI는 Claude를 위한 memory layer를 출시하지 않습니다. Anthropic은 ChatGPT를 위한 걸 출시하지 않습니다. 외부에서 와야 합니다.
2027년이면 닫힌 시스템이 굳거나, 열린 표준이 자리를 잡거나 둘 중 하나입니다. 저는 후자에 베팅합니다. HTTP가 문서의 열린 표준이 된 것처럼, 마크다운 URL이 AI 메모리의 열린 표준이 된다는 베팅.
Memory.Wiki는 그 결과를 더 가능하게 만들기 위해 존재합니다.
왜 Memory.Wiki인가
Memory.Wiki는 두 가지를 결합합니다 — "Memory"는 당신이 보존하고 싶은 사고, ".Wiki"는 그 사고가 살아갈 형태(연결된 문서 그래프). 모든 URL은 어떤 AI든 가져갈 수 있는 markdown으로 응답합니다.
로드맵
Document / Bundle / Hub URL, multi-surface capture (Web, Chrome, VS Code, Desktop, CLI, MCP), AI 컨셉 인덱스, WYSIWYG 에디터. 베타 기간 무료.
iOS Share Sheet, AI 자동 번들 생성, Hub 컨텍스트가 들어간 embedded chat, Bundle Spec v1.0 RFC. Cross-AI delivery 테제가 공식적으로 데뷔합니다.
첫 LLM 플랫폼 파트너십. 공개 Hub sharing + following feed. 모바일 voice capture. Team workspaces.
열린 초대
Memory.Wiki는 1인 + AI 팀이 만들고 있습니다. 오픈소스 기여, 피드백, 아이디어 — 모두 환영합니다.
마크다운이 AI 시대의 lingua franca가 될 수 있다고 뿰는다면, 함께 만들어 갑시다.