Qu'est-ce que PMB ?

PMB est un système de mémoire open-source, fonctionnant hors ligne en priorité, qui offre aux agents de codage IA comme Claude Code, Cursor, Codex et Zed une mémoire persistante de projet via le Model Context Protocol (MCP). Il stocke les décisions, les leçons, les objectifs, les travaux récents, les faits du projet et la documentation dans un seul espace de travail SQLite sur votre disque local. Pas de cloud, pas de clés API, et aucun appel LLM sur le chemin de lecture : tout s'exécute entièrement sur votre machine.

À qui cela s'adresse

• Les développeurs solo qui en ont assez de devoir réexpliquer leurs conventions et décisions de projet aux agents IA à chaque session
• Les équipes multi-outils qui alternent entre Claude Code, Cursor, Codex et Zed et souhaitent que leur contexte de projet les suive de manière transparente
• Les ingénieurs soucieux de leur vie privée qui ont besoin d'une mémoire persistante pour les agents sans envoyer de données vers un service cloud ni nécessiter de clés API

Fonctionnalités clés

Rappel automatique à chaque requête

Chaque message est classé en moins d'une milliseconde, et les leçons, décisions et aperçus de projet correspondants sont récupérés pour l'agent avant qu'il ne raisonne. Le chemin de lecture ne prend que 4 à 16 ms, de sorte que la mémoire émerge sans ralentir la conversation.

Écritures asynchrones en moins d'une milliseconde

L'outil MCP renvoie une réponse instantanément. Les écritures SQLite ont lieu en premier, tandis que les mises à jour des index vectoriels d'embedding et de LanceDB s'exécutent sur un thread d'arrière-plan, sans jamais bloquer le tour de l'agent. Cela signifie que l'enregistrement de nouveaux souvenirs ne coûte pratiquement aucun temps.

Rappel hybride avec fusion

PMB combine la recherche textuelle BM25, les embeddings vectoriels denses, un graphe d'entités et un reclassement optionnel — le tout fusionné avec la fusion par rang réciproque (RRF). Un seul appel renvoie le bon souvenir, classé, avec un taux de rappel@10 de 94,5 %.

Suivi honnête de l'impact

Chaque leçon est notée en fonction de la capacité de l'agent à la suivre réellement. Les règles utiles sont automatiquement mises en avant ; celles ignorées sont signalées comme mortes. Cela vous permet d'élaguer ce qui n'aide pas et de garder votre mémoire honnête, sans encombrement.

Ce qui se démarque

Une mémoire qui n'attend pas qu'on la sollicite — des hooks injectent le contexte approprié avant que le modèle ne pense, et consignent le travail de l'agent après, sans aucun appel LLM sur le chemin de lecture.

C'est la différence fondamentale avec les autres outils de mémoire. PMB n'oblige pas l'agent à se souvenir d'appeler un outil ou de demander du contexte. Il fait automatiquement remonter les souvenirs pertinents à chaque requête et en enregistre de nouveaux de manière asynchrone. Le résultat est un contexte persistant qui s'accumule au fil des sessions sans aucun effort manuel.

À considérer si…

Vous souhaitez que vos agents de codage IA se souviennent réellement de vos décisions de projet, de vos conventions et des bugs passés, sans avoir à tout réexpliquer à chaque session. PMB est particulièrement utile si vous alternez entre plusieurs outils d'agents et souhaitez que votre contexte vous suive, ou si vous avez besoin d'une mémoire qui reste entièrement sur votre machine, sans dépendance au cloud.