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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 코딩 에이전트는 세션 간에 중요한 프로젝트 컨텍스트, 결정 및 교훈을 잊어버리는 경우가 많아 사용자가 동일한 제약 조건과 프로젝트 구조를 반복해서 설명해야 합니다. PMB는 로컬 퍼스트이며 내구성 있는 메모리 시스템을 제공하여 에이전트가 재시작 및 모델 업그레이드 후에도 과거 결정, 개인 사실 및 프로젝트별 규칙을 기억할 수 있게 합니다.

작동 방식

PMB는 MCP(Model Context Protocol) 서버 역할을 하며 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 에이전트에 연결됩니다. BM25(레키컬 검색), 밀집 벡터(시맨틱 검색), 엔터티 그래프를 결합한 하이브리드 검색 시스템을 사용해 밀리초 단위로 관련 컨텍스트를 가져옵니다.

데이터는 SQLite를 기본 진실 소스로 로컬에 저장하고, 벡터 인덱스는 LanceDB를 사용합니다. 메모리가 실제로 사용되도록 PMB는 프로토콜 수준에서 "hooks"를 사용해 모델이 요청을 처리하기 전에 관련 컨텍스트를 에이전트 프롬프트에 주입하고, "ambient memory"를 통해 에이전트 작업을 자동으로 기록하여 명시적인 도구 호출을 필요로 하지 않게 합니다.

대상

MCP를 지원하는 AI 코딩 에이전트를 사용하고, 클라우드 기반 메모리나 API 키에 의존하지 않고 프로젝트별 결정, 교훈 및 구조를 기억하도록 도구를 만들고자 하는 개발자들을 위한 것입니다.

하이라이트

로컬 퍼스트 프라이버시: 모든 데이터는 사용자의 머신에 있는 로컬 워크스페이스에 저장되며, 클라우드 계정이나 API 키가 필요 없습니다.
프로토콜 레벨 Hook: 메모리를 자동으로 에이전트 프롬프트에 주입하여 에이전트가 메모리 도구를 호출할 필요를 없앱니다.
Ambient Memory: 에이전트의 활동(편집, 테스트, 커밋)을 자동으로 저널링하여 에이전트가 명시적으로 메모리를 기록하지 않아도 작업을 포착합니다.
하이브리드 리콜: 레키컬, 시맨틱, 그래프 기반 검색을 결합해 빠르고 다국어(50개 이상 언어) 검색을 지원합니다.
비주얼 대시보드: 로컬 웹 UI를 포함하여 프로젝트 메모리를 실시간 엔터티 그래프와 타임라인으로 시각화합니다.
자기 개선 루프: 제시된 교훈이 실제로 에이전트에 의해 따르는지 추적하여 "죽은" 규칙을 정리할 수 있게 합니다.