Case 022026Raymind.AI

memory.wikiAI가 바뀌어도 맥락은 그대로

어떤 AI를 쓰든 내 자료와 맥락을 그대로 넘겨주는 지식 저장소입니다. 혼자 기획하고 디자인하고 개발해, 웹, Mac, iPhone, Android 앱, Chrome, Safari, VS Code 확장, CLI, MCP 서버까지 아홉 개 플랫폼에 출시했습니다.

memory.wiki↗

역할: 1인 개발. 기획, 제품 디자인, 개발
기간: 2026년 3월 ~ 9월
출시: App Store, Google Play, Chrome Web Store, VS Code Marketplace, npm
읽는 AI: Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor 등

프로젝트 소개

memory.wiki에 모은 문서는 주소 하나로 어떤 AI에게든 그대로 넘어갑니다. Claude에서 쌓은 맥락을 ChatGPT나 Cursor에서 처음부터 다시 설명할 필요가 없습니다.

1인 개발로 진행했고, 기획, 제품 디자인, 개발을 모두 Claude Code로 직접 했습니다. 매일 제 일에 직접 쓰면서 필요한 자리를 하나씩 더했고, 화면이 늘어나도 경험이 갈라지지 않도록 데이터와 렌더러를 하나로 두는 구조부터 정했습니다.

개발: 1인 개발, Claude Code
한 렌더러: 웹, Chrome과 VS Code 확장, CLI, MCP 서버, Mac 앱이 하나의 데이터와 렌더러를 씀
MCP 서버: AI가 직접 쓰는 도구 29개
배포: App Store(Mac, iPhone, Safari 확장), Google Play, VS Code Marketplace, Chrome Web Store, npm
검증: 세 AI에게 같은 질문을 던지는 벤치마크를 직접 설계

해결하려 했던 사용자 문제: AI와 한 작업은 탭을 닫는 순간 사라집니다. 사용자는 같은 맥락을 Claude에, Cursor에, 한 달 뒤 Claude에 또 설명합니다.
왜 중요했나: AI로 하는 일은 늘어나는데 쌓이는 것은 없었습니다. 여러 AI를 함께 쓰는 사람과 조직에게 맥락은 가장 큰 자산인데, 도구마다 갇혀 있었습니다.
어떤 과정으로, 어떤 선택을 했나: 앱이 아니라 주소 하나를 제품으로 정했습니다. 일이 일어나는 곳에서 모으고, AI가 뒤에서 정리하고, 어떤 AI든 주소 하나로 읽게 했습니다.
결과와 배운 것: 같은 자료로 세 AI를 평가해 모두 95% 정답률을 냈고, 세 AI의 답은 서로 93.3% 일치했습니다. 일관성은 화면이 아니라 데이터와 규칙에서 나온다는 것을 배웠습니다.

9개출시한 플랫폼
웹부터 MCP 서버까지

29개AI가 직접 쓰는
MCP 도구

95%자료를 직접 넣은 조건에서
세 AI 각각의 정답률

00제품

한 번 쓰면, 어디서 열어도 같은 문서입니다.

편집기에서 쓰는 순간 문서에 주소가 생깁니다. 같은 문서를 VS Code, Chrome, Mac 앱, 터미널, AI 도구 안에서 열고 고칠 수 있고, 어디서 열어도 같은 렌더러가 같은 모습으로 보여 줍니다. 밖에서는 iPhone과 Android 앱, Safari 확장으로 담고 읽습니다.

memory.wiki 편집기: 왼쪽 라이브러리, 위쪽 서식 도구, 표가 들어간 문서, 오른쪽 목차 — **편집기**쓰는 화면이 곧 완성된 문서입니다. 왼쪽에는 내 문서와 묶음, 위에는 서식 도구, 오른쪽에는 목차가 있습니다.

Mac 앱: 왼쪽 라이브러리와 표가 들어간 문서, 오른쪽 목차. Best Markdown reader and editor — **Mac 앱**내 컴퓨터 폴더의 마크다운 파일을 그대로 열어 고치고, 버튼 하나로 주소를 붙여 올립니다.

Quick Look 미리보기: checkout-flow.md의 흐름도와 수식이 memory.wiki 스타일로 그려진 화면 — **Quick Look**Finder에서 마크다운 파일을 고르고 스페이스만 누르면 수식, 다이어그램, 코드까지 memory.wiki와 같은 스타일로 보입니다.

Chrome 확장: ChatGPT 대화 위에 열린 memory.wiki Clipper 창과 Capture full conversation 버튼 — **Chrome 확장**ChatGPT, Claude, Gemini와 나눈 대화를 통째로 또는 고른 부분만 담고, GitHub의 마크다운 파일은 memory.wiki로 바로 엽니다.

Safari 확장: 보던 페이지를 담을 때 원하는 것을 적는 Capture with intent 입력 칸 — **Safari 확장**보던 페이지를 담을 때 원하는 것을 한 줄로 적으면, AI가 그대로 걸러 문서로 남깁니다.

VS Code 확장: 왼쪽은 마크다운 원문, 오른쪽은 memory.wiki 미리보기 — **VS Code 확장**코드 옆에서 쓰던 문서를 memory.wiki와 같은 편집기로 바로 보고 고칩니다.

터미널: mw ai로 AI에 붙일 한 줄을 받고, mw read로 문서를 읽는 CLI — **CLI**터미널에서 문서를 올리고 읽고, 내 허브를 AI에 넘길 한 줄을 받습니다.

iPhone 앱 첫 화면: memory.wiki on your phone — **iPhone 앱**밖에서도 글, 링크, 사진, 음성, PDF를 담고, 내 문서에 묻고, 허브 주소 하나를 어떤 AI에든 붙입니다.

iPhone 앱 담기 화면: Paste anything from anywhere — **iPhone 앱**밖에서도 글, 링크, 사진, 음성, PDF를 담고, 내 문서에 묻고, 허브 주소 하나를 어떤 AI에든 붙입니다.

01해결하려 했던 사용자 문제

AI로 하는 일은 늘어나는데, 쌓이는 것은 없었습니다.

AI와 한 작업의 대부분은 탭을 닫는 순간 사라집니다. 그래서 같은 맥락을 Claude에 다시 설명하고, Cursor에 또 설명하고, 한 달 뒤 Claude에 또 설명합니다.

저부터 새 모델과 도구가 나오면 바로 써 보고 일마다 다른 AI를 씁니다. 도구를 바꿀 때마다 맥락은 처음부터 다시 시작했습니다. AI로 하는 일의 양은 계속 늘어나는데, 쌓이는 양은 0이었습니다.

memory.wiki 허브: 내 지식을 주소 하나로 — 허브. 한 사람의 문서와 묶음 전체를 주소 하나로 어떤 AI에든 넘깁니다.

02왜 그 문제가 중요했나

맥락이 자산인데, 도구마다 갇혀 있었습니다.

사람은 한 AI에 머물지 않습니다

AI마다 잘하는 일이 달라 일마다 다른 AI를 씁니다. 각 AI의 기억은 그 AI 안에만 있어서, 도구를 바꿀 때마다 맥락이 끊깁니다.

다시 설명하는 데 시간이 샙니다

같은 배경을 매번 다시 붙여 넣는 일은 작아 보여도, AI를 많이 쓸수록 가장 크게 반복되는 일이 됩니다.

같은 자료면 같은 답이어야 믿습니다

같은 자료를 읽고도 AI마다 다르게 답하면 사람은 무엇을 믿어야 할지 모릅니다. 제품도 마찬가지입니다. 앱, 알림, AI 답이 같은 숫자와 같은 문장을 말해야 신뢰가 생깁니다.

03어떤 과정으로, 어떤 선택을 했나

앱이 아니라 주소 하나를 제품으로 정했습니다.

선택 1

주소 하나가 어떤 AI에게나 통하는 입구

memory.wiki 주소를 AI에게 붙여 넣으면, AI가 그대로 읽을 수 있는 깨끗한 문서가 돌아옵니다. 설치할 것도, 배울 형식도 없습니다. 다른 기능은 모두 이 문서를 더 쓸모 있게 만들기 위해 있습니다.

선택 2

모으기는 일이 일어나는 곳에서

Chrome, VS Code, Cursor, Claude, Mac 앱, CLI, MCP에서 바로 모읍니다. 제가 매일 쓰면서 필요한 자리를 하나씩 더했습니다.

선택 3

정리는 AI가 뒤에서, 구조는 사람이

문서, 묶음, 허브 세 단계로 나눴습니다. 묶음에는 AI가 뽑은 주제와 관계 그래프가 붙고, 허브는 모든 묶음의 개념을 잇습니다. 사람은 구조만 정합니다.

선택 4

모든 화면이 같은 데이터를 읽습니다

웹, 확장, Mac 앱, AI가 받는 문서가 모두 같은 렌더러와 같은 그래프를 씁니다. 화면에서 보는 그래프가 곧 AI가 받는 내용입니다.

memory.wiki 묶음의 관계 그래프와 문서 — 묶음. 왼쪽은 AI가 뽑은 관계 그래프, 오른쪽은 문서. 사람이 보는 그래프와 AI가 받는 그래프가 같습니다.

선택 5

신뢰 규칙은 데이터 쪽에서

초안은 공개 주소로 나가지 않고, 권한은 문서를 내주는 곳에서 검사합니다. 읽는 쪽이 브라우저든 AI든 같은 규칙을 따릅니다. 그래프가 문서보다 오래되면 AI가 알 수 있게 표시합니다. 한 번 만든 주소는 만료되지 않습니다.

선택 6

세 AI에게 같은 질문을

같은 자료와 직접 만든 질문으로 Claude, GPT-4o, Gemini를 함께 평가하는 벤치마크를 만들었습니다. 한 AI의 점수보다, 세 AI가 같은 답을 내는지를 핵심으로 봤습니다.

04결과

세 AI가 같은 자료를 읽고 같은 답을 냈습니다.

95%

Claude, GPT-4o, Gemini 각각의 정답률. 세 모델이 같은 점수를 냈습니다.

93.3%

같은 자료를 읽은 세 AI의 답이 서로 일치한 비율.

2026년 5월, 공개 문서 71개와 직접 만든 질문 20개로 쟀습니다. 자료를 프롬프트에 직접 넣은 조건이라 상한선입니다. AI가 주소만 받아 스스로 읽는 실제 경로는 다음 측정으로 남겨 두었습니다.

출시한 플랫폼

웹memory.wiki
Mac 앱과 Quick LookMac App Store
iPhone 앱App Store
Android 앱Google Play
Chrome 확장Chrome Web Store
Safari 확장App Store
VS Code 확장Marketplace
CLI와 MCP 서버npm

05배운 것

여러 화면, 여러 AI에서 같은 경험을 지키며 배운 네 가지

01

기술보다 전달 방식이 제품입니다

검색 정확도는 누구나 올릴 수 있지만, 어떤 AI든 주소 하나로 같은 맥락을 받게 하는 전달 방식은 쉽게 따라 하기 어렵다고 봤습니다. 그래서 그래프를 앱 안에 두지 않고, AI가 받는 문서 안에 함께 실었습니다.
02

일관성은 화면이 아니라 데이터와 규칙에서 나옵니다

모든 화면이 같은 렌더러와 같은 그래프를 읽게 하자, 편집기와 보기 화면이 다르게 보이는 문제가 구조적으로 사라졌습니다. 색과 간격은 토큰으로 관리해 라이트 모드와 다크 모드를 한 체계에서 만들었습니다.
03

이상적인 조건의 점수는 상한선입니다

95%는 자료를 프롬프트에 직접 넣은 조건의 점수였습니다. AI가 주소만 받아 스스로 읽는 실제 경로는 따로 재야 한다는 것을 결과표에 함께 적었습니다.
04

신뢰 규칙은 데이터 층에서 지킵니다

권한을 화면마다 검사하지 않고 문서를 내주는 곳에서 검사하자, 브라우저든 확장이든 AI든 같은 규칙을 따르게 됐고 새 화면이 생겨도 규칙이 새지 않았습니다.