
PMBは、Claude Code、Cursor、Codex、ZedにMCPを通じて永続的なプロジェクトメモリを提供します。意思決定、学んだ教訓、目標、最近の作業、プロジェクトの事実、ドキュメントを、ディスク上の1つのSQLiteワークスペースに保存します。クラウド不要、APIキー不要、読み取りパスでのLLM呼び出しも不要です。オープンソース、オフラインファースト、検査・エクスポート可能で、ローカルダッシュボードと正直なインパクトトラッキングを備えており、どのメモリが実際に役立つかを確認できます。
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PMBは、オープンソースのオフラインファーストなメモリシステムです。Claude Code、Cursor、Codex、ZedといったAIコーディングエージェントに、Model Context Protocol(MCP)を通じて永続的なプロジェクトメモリを提供します。決定事項、教訓、目標、最近の作業、プロジェクトの事実、ドキュメントを、ローカルディスク上の単一のSQLiteワークスペースに保存します。クラウドは不要、APIキーも不要、読み取りパスにLLM呼び出しも不要です。すべてがあなたのマシン上で完結します。
すべてのメッセージはミリ秒未満で分類され、エージェントが推論する前に、一致する教訓、決定事項、プロジェクト概要が取得されます。読み取りパスはわずか4~16ミリ秒なので、会話の速度を落とすことなくメモリが表面化します。
MCPツールは即座に結果を返します。SQLiteへの書き込みが最初に行われ、埋め込みとLanceDBベクトルインデックスの更新はバックグラウンドスレッドで実行されるため、エージェントのターンをブロックすることはありません。つまり、新しいメモリの記録にかかる時間は実質的にゼロです。
PMBは、BM25テキスト検索、高密度ベクトル埋め込み、エンティティグラフ、およびオプションの再ランキングを組み合わせ、これらすべてを相互ランク融合(RRF)で統合します。1回の呼び出しで、適切なメモリがランク付けされて返され、94.5%のrecall@10率を達成します。
すべての教訓は、エージェントが実際にそれに従うかどうかによってスコアリングされます。有用なルールは自動的に星が付けられ、無視されたルールは無効としてフラグが立てられます。これにより、役に立たないものを削除し、メモリを正直に保ち、肥大化を防ぐことができます。
聞かれるのを待たないメモリ—モデルが考える前に適切なコンテキストを注入し、エージェントの作業を後から記録します。読み取りパスにLLM呼び出しは不要です。
これが他のメモリツールとの本質的な違いです。PMBは、エージェントがツールを呼び出したりコンテキストを要求したりすることを覚えておく必要がありません。すべてのプロンプトで関連メモリを自動的に表面化し、新しいメモリを非同期で記録します。その結果、手動での作業を一切必要とせずに、セッションをまたいで蓄積される永続的なコンテキストが実現します。
AIコーディングエージェントに、毎回のセッションでプロジェクトの決定事項、規約、過去のバグを再説明することなく、実際に覚えてもらいたい方。特に、複数のエージェントツールを切り替えて使用し、コンテキストを引き継ぎたい方や、クラウドに依存せずすべてを自分のマシン上に留めるメモリを必要とする方に最適です。
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