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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.

它解決了什麼

AI 程式碼代理常常在不同會話之間忘記關鍵的專案背景、決策與教訓，迫使使用者一次又一次重新說明相同的限制與專案結構。PMB 提供本地優先、持久的記憶系統，讓代理能在重新啟動與模型升級後仍能回想起過去的決策、個人事實與專案特定規則。

它如何運作

PMB 作為 MCP（Model Context Protocol）伺服器，連接 Claude Code、Cursor、Codex 等代理。它使用混合檢索系統，結合 BM25（詞彙搜尋）、密集向量（語意搜尋）與實體圖，於毫秒內取得相關上下文。

資料以 SQLite 作為主要真相來源本地儲存，向量索引則使用 LanceDB。為確保記憶真的被使用，PMB 在協議層面加入「hooks」於模型開始處理請求前將相關上下文注入代理的提示，並透過「ambient memory」自動記錄代理的工作，無需明確的工具呼叫。

目標對象

使用支援 MCP 的 AI 程式碼代理的開發者，想要讓工具記住專案特定的決策、教訓與結構，且不依賴雲端記憶或 API 金鑰。

重點特色

  • 本地優先隱私：所有資料皆保留在使用者機器的本地工作區；不需要雲端帳號或 API 金鑰。
  • 協議層 Hook：自動將記憶注入代理的提示，免除代理必須自行記得呼叫記憶工具的需求。
  • Ambient Memory：自動記錄代理的活動（編輯、測試、提交），即使代理未明確記錄記憶也能捕捉工作內容。
  • 混合召回：結合詞彙、語意與圖形搜尋，提供快速且支援 50 多種語言的多語檢索。
  • 視覺化儀表板：內建本地 Web UI，將專案記憶以即時實體圖與時間軸方式可視化。
  • 自我改進迴路：追蹤被提出的教訓是否真的被代理遵循，讓使用者能修剪「死」規則。