PMB란 무엇인가요?

PMB는 오픈소스, 오프라인 우선 메모리 시스템으로, Claude Code, Cursor, Codex, Zed와 같은 AI 코딩 에이전트에게 Model Context Protocol(MCP)을 통해 지속적인 프로젝트 메모리를 제공합니다. 결정 사항, 교훈, 목표, 최근 작업, 프로젝트 사실, 문서를 로컬 디스크의 단일 SQLite 워크스페이스에 저장합니다. 클라우드, API 키, 읽기 경로에서의 LLM 호출이 필요 없으며, 모든 것이 사용자 기기에서 완전히 실행됩니다.

대상 사용자

• 개인 개발자: 매 세션마다 AI 에이전트에게 프로젝트 규칙과 결정 사항을 다시 설명하는 데 지친 분
• 멀티툴 팀: Claude Code, Cursor, Codex, Zed를 전환하며 사용하고, 프로젝트 컨텍스트가 끊김 없이 따라오길 원하는 분
• 프라이버시 중시 엔지니어: 클라우드 서비스로 데이터를 보내거나 API 키 없이 지속적인 에이전트 메모리가 필요한 분

주요 기능

모든 프롬프트에서 자동 회상

모든 메시지는 밀리초 미만 단위로 분류되며, 에이전트가 추론하기 전에 일치하는 교훈, 결정 사항, 프로젝트 개요가 가져와집니다. 읽기 경로는 4~16ms만 소요되므로, 대화 속도를 늦추지 않고 메모리가 표면화됩니다.

밀리초 미만 비동기 쓰기

MCP 도구가 즉시 응답합니다. SQLite 쓰기가 먼저 발생하고, 임베딩 및 LanceDB 벡터 인덱스 업데이트는 백그라운드 스레드에서 실행되어 에이전트의 턴을 절대 차단하지 않습니다. 즉, 새로운 메모리를 기록하는 데 거의 시간이 들지 않습니다.

퓨전을 통한 하이브리드 회상

PMB는 BM25 텍스트 검색, 밀집 벡터 임베딩, 엔티티 그래프, 선택적 재순위화를 결합하며, 이 모든 것을 Reciprocal-Rank-Fusion(RRF)으로 융합합니다. 한 번의 호출로 올바른 메모리를 순위별로 반환하며, 94.5%의 recall@10 비율을 제공합니다.

정직한 영향 추적

모든 교훈은 에이전트가 실제로 따르는지 여부에 따라 점수가 매겨집니다. 유용한 규칙은 자동으로 별표 표시되고, 무시된 규칙은 죽은 것으로 표시됩니다. 이를 통해 도움이 되지 않는 것을 정리하고 메모리를 부풀리지 않고 정직하게 유지할 수 있습니다.

차별점

메모리가 요청을 기다리지 않습니다. 훅이 모델이 생각하기 전에 올바른 컨텍스트를 주입하고, 에이전트의 작업을 사후에 기록하며, 읽기 경로에서 LLM 호출이 필요 없습니다.

이것이 다른 메모리 도구와의 핵심 차이점입니다. PMB는 에이전트가 도구를 호출하거나 컨텍스트를 요청하는 것을 기억할 필요가 없습니다. 모든 프롬프트에서 관련 메모리를 자동으로 표면화하고, 새로운 메모리를 비동기적으로 기록합니다. 그 결과, 수동 노력 없이 세션 간에 누적되는 지속적인 컨텍스트가 제공됩니다.

이런 분들께 추천합니다

AI 코딩 에이전트가 프로젝트 결정 사항, 규칙, 과거 버그를 매 세션마다 다시 설명하지 않고 실제로 기억하길 원하신다면 PMB가 적합합니다. 특히 여러 에이전트 도구를 전환하며 사용하고 컨텍스트가 따라오길 원하거나, 클라우드 의존성 없이 메모리가 완전히 사용자 기기에 남아 있어야 하는 경우에 유용합니다.