¿Qué es PMB?

PMB es un sistema de memoria de código abierto, offline-first, que proporciona a agentes de codificación de IA como Claude Code, Cursor, Codex y Zed una memoria persistente del proyecto a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Almacena decisiones, lecciones, objetivos, trabajo reciente, hechos del proyecto y documentación en un único espacio de trabajo SQLite en tu disco local. Sin nube, sin claves API y sin llamadas LLM en la ruta de lectura: todo se ejecuta completamente en tu máquina.

Para quién es

• Desarrolladores solitarios que están cansados de tener que reexplicar las convenciones y decisiones de su proyecto a los agentes de IA en cada sesión
• Equipos multiherramienta que cambian entre Claude Code, Cursor, Codex y Zed y quieren que su contexto de proyecto los siga sin problemas
• Ingenieros preocupados por la privacidad que necesitan memoria persistente del agente sin enviar datos a ningún servicio en la nube ni requerir claves API

Características clave

Recuerdo automático en cada mensaje

Cada mensaje se clasifica en tiempo submilisegundo, y las lecciones, decisiones y resúmenes del proyecto coincidentes se obtienen para el agente antes de que razone. La ruta de lectura toma solo 4–16 ms, por lo que la memoria surge sin ralentizar la conversación.

Escrituras asíncronas submilisegundo

La herramienta MCP devuelve resultados al instante. Las escrituras SQLite ocurren primero, mientras que las actualizaciones del índice de vectores de embedding y LanceDB se ejecutan en un hilo en segundo plano, sin bloquear nunca el turno del agente. Esto significa que grabar nuevos recuerdos cuesta esencialmente cero tiempo.

Recuperación híbrida con fusión

PMB combina búsqueda de texto BM25, embeddings densos de vectores, un grafo de entidades y un reordenamiento opcional, todo fusionado con Fusión de Rango Recíproco (RRF). Una sola llamada devuelve el recuerdo correcto, clasificado, con una tasa de recall@10 del 94.5%.

Seguimiento honesto del impacto

Cada lección se puntúa según si el agente realmente la sigue. Las reglas útiles se marcan automáticamente con estrellas; las ignoradas se señalan como muertas. Esto te permite podar lo que no ayuda y mantener tu memoria honesta, no inflada.

Lo que destaca

Memoria que no espera a que se le pregunte: los hooks inyectan el contexto correcto antes de que el modelo piense, y registran el trabajo del agente después, sin ninguna llamada LLM en la ruta de lectura.

Esta es la diferencia fundamental con otras herramientas de memoria. PMB no requiere que el agente recuerde llamar a una herramienta o pedir contexto. Automáticamente muestra recuerdos relevantes en cada mensaje y graba nuevos de forma asíncrona. El resultado es un contexto persistente que se acumula entre sesiones sin ningún esfuerzo manual.

Vale la pena echarle un vistazo si…

Quieres que tus agentes de codificación de IA realmente recuerden las decisiones, convenciones y errores pasados de tu proyecto sin tener que reexplicar todo en cada sesión. PMB es especialmente útil si cambias entre múltiples herramientas de agente y quieres que tu contexto te siga, o si necesitas memoria que permanezca completamente en tu máquina sin dependencias en la nube.