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何を解決するか

AIコーディングエージェントは、セッション間で重要なプロジェクトの意思決定、教訓、制約を忘れがちであり、ユーザーが同じコンテキストを繰り返し説明しなければならない。PMBはクラウド依存なしに、過去の意思決定、プロジェクト構造、個人的な事実をエージェントが記憶できるローカルファーストで耐久性のあるメモリシステムを提供する。

動作方法

PMBはClaude Code、Cursor、VS Codeなどのエージェントと接続するMCP（Model Context Protocol）サーバーとして動作する。BM25（語彙的）、密度ベクトル（意味的）、エンティティグラフを組み合わせたハイブリッドリトリーバシステムを使用して関連するコンテキストを取得する。

主な技術的構成要素は以下の通り：

• ストレージ：SQLiteは耐久的なイベントの真実のソースとして機能し、LanceDBは再構築可能なベクトルインデックスを処理する。
• 読み取りパス：prepare(message) の呼び出しにより、プロジェクトコンテキスト、教訓、最近の活動が4〜16msで取得され、モデルがリクエストを処理する前にエージェントのプロンプトにインジェクトされる。
• 書き込みパス：エージェントツールまたは「アンビエントメモリ」フックを介して非同期にメモリがキャプチャされる（1ms未満）。エージェントが明示的に事実を記録しなくても、編集、テスト、コミットなどのエージェントの作業がジャーナルに記録される。
• 多言語対応：50以上の言語をカバーする多言語埋め込みモデルを使用し、クロスリンガル検索（例：ロシア語のクエリが英語の事実を検索）を可能にする。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf、ZedなどMCP対応のAIコーディングエージェントを使用し、セッションやモデルアップグレードを越えて長期的なプロジェクト記憶を維持したい開発者。データは完全にローカルに保たれる。

特徴

• ローカルファースト：クラウドもAPIキーもテレメトリも不要。すべてのデータはローカルのSQLiteワークスペースに保存される。
• プロトコルレベルのフック：モデルが思考する前に自動的にメモリをインジェクトし、エージェントがメモリツールを手動で呼び出す必要がなくなる。
• アンビエントメモリ：成功した修正やデプロイなどのエージェント活動を自動的にジャーナル化し、実際の作業が失われないよう保証する。
• 視覚的ダッシュボード：ローカルWeb UIでライブエンティティグラフ（マップ）、ジャーナル（タイムライン）、および「死んだ」教訓を削除するツールを提供する。
• 高パフォーマンス：非常に高速なリコール（ウォーム時35ms）とほぼ即時書き込み。
• データのポータビリティ：スナップショットとMarkdown/JSONへのエクスポートをサポートする。