oleksiijko/pmb

Local-first persistent memory for AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex) over MCP. Decisions, lessons and facts live in one SQLite file on your disk. Offline, multilingual.

해결하는 문제

AI 코드 에이전트는 세션 간에 중요한 프로젝트 결정, 교훈, 제약 조건을 잊어버리는 경우가 많아 사용자가 동일한 컨텍스트를 반복해서 설명해야 하는 문제가 발생합니다. PMB는 클라우드 저장소나 API 키에 의존하지 않고도 과거의 결정, 프로젝트 구조, 개인적 사실을 에이전트가 기억할 수 있도록 하는 로컬 우선의 내구성 있는 메모리 시스템을 제공합니다.

작동 방식

PMB는 Claude Code, Cursor, VS Code와 같은 에이전트와 연결되는 MCP(Model Context Protocol) 서버로 작동합니다. BM25(어휘적), 밀도 벡터(의미적), 엔티티 그래프를 결합한 하이브리드 검색 시스템을 사용하여 관련 컨텍스트를 검색합니다.

주요 기술 구성 요소:

저장소: SQLite는 내구성 있는 이벤트의 진실의 기준이 되며, LanceDB는 재구성 가능한 벡터 인덱스를 처리합니다.
읽기 경로: prepare(message) 호출을 통해 프로젝트 컨텍스트, 교훈, 최근 활동이 4~16ms 내에 검색되어 모델이 요청을 처리하기 전에 에이전트의 프롬프트에 주입됩니다.
쓰기 경로: 에이전트 도구 또는 "환경 메모리" 훅을 통해 비동기적으로 메모리가 캡처됩니다(1ms 미만). 에이전트가 명시적으로 사실을 기록하지 않아도 편집, 테스트, 커밋 등의 에이전트 작업이 자동으로 저널에 기록됩니다.
다국어 지원: 50개 이상의 언어를 커버하는 다국어 임베딩을 사용하여 크로스링귀얼 검색(예: 러시아어 쿼리가 영어 사실을 찾는 것)을 가능하게 합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, Zed와 같은 MCP 대응 AI 코드 에이전트를 사용하며, 세션과 모델 업그레이드를 넘어 장기적인 프로젝트 메모리를 유지하면서도 데이터를 완전히 로컬에 보관하고 싶은 개발자들입니다.

주요 특징

로컬 우선: 클라우드, API 키, 텔레메트리 없음. 모든 데이터는 로컬 SQLite 워크스페이스에 저장됨.
프로토콜 수준 훅: 모델이 생각하기 전에 메모리를 자동으로 인젝션하여 에이전트가 수동으로 메모리 도구를 호출할 필요 없음.
환경 메모리: 성공적인 수정이나 배포와 같은 에이전트 활동을 자동으로 저널링하여 실제 작업이 손실되지 않도록 보장.
시각적 대시보드: 로컬 웹 UI를 통해 실시간 엔티티 그래프(맵), 저널(타임라인), "사라진" 교훈을 정리하는 도구 제공.
고성능: 매우 빠른 재검색(워밍 시 35ms)과 거의 즉각적인 쓰기.
데이터 이식성: 스냅샷 및 Markdown/JSON으로 내보내기 지원.