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Memoria persistente y local para agentes de programación con IA como Claude Code, Cursor y Codex, disponible mediante MCP desde un archivo SQLite en tu disco.

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¿Qué es?

Los agentes de programación con IA olvidan decisiones, aprendizajes y contexto del proyecto entre sesiones, así que los desarrolladores tienen que volver a explicar las mismas restricciones. PMB los guarda como memoria duradera en un espacio de trabajo local: SQLite es la fuente de verdad y, junto a él, hay índices vectoriales de LanceDB que se pueden reconstruir. El agente accede a la memoria mediante herramientas MCP como prepare(message) y recall(query), que combinan BM25, búsqueda vectorial, un grafo de entidades y reranking opcional.

En Claude Code y Codex, PMB puede instalar hooks de ciclo de vida que inyectan memoria relevante antes de que responda el modelo y registran después las acciones del agente. También indexa código de proyectos, PDF, Markdown y exportaciones de chats, e incluye un dashboard web local en 127.0.0.1 para explorar entidades, aprendizajes y rendimiento. El modelo de embeddings predeterminado admite más de 50 idiomas, así que una consulta en un idioma puede encontrar un dato guardado en otro.

La herramienta funciona sin conexión de forma predeterminada y no requiere claves de API; su CLI admite instantáneas, verificación y exportación a Markdown o JSON. Está escrita en Python, se instala con pip y tiene licencia Apache 2.0.

Funciones clave

  • 01Guarda decisiones, aprendizajes, datos y la estructura del proyecto en un archivo SQLite local.
  • 02Se conecta a Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, Zed y VS Code mediante MCP.
  • 03Recuperación híbrida que combina BM25, búsqueda vectorial, un grafo de entidades y reranking opcional.
  • 04Los hooks de ciclo de vida inyectan memoria relevante antes de que responda el modelo en los agentes compatibles.
  • 05Indexa código de proyectos, PDF, Markdown y exportaciones de ChatGPT.
  • 06Dashboard local para explorar la memoria e instantáneas verificadas con opción de restauración.

Casos de uso

  • Mantener disponibles las decisiones de arquitectura y las restricciones del proyecto entre sesiones de programación.
  • Dar a Claude Code o Cursor contexto persistente sobre una base de código sin enviar datos a un servicio en la nube.
  • Buscar notas personales, PDF y conversaciones anteriores con agentes desde la terminal.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete desde PyPI

    pip install pmb-ai
  2. 2

    Integra PMB en el agente de IA detectado

    pmb setup
  3. 3

    Precarga el modelo de embeddings para que la primera recuperación sea rápida

    pmb warmup
  4. 4

    Reinicia el agente y confirma que todo está conectado con la comprobación doctor

    pmb doctor

Antes de usarlo

  • El modelo de embeddings predeterminado ocupa unos 450 MB y debe descargarse antes del primer uso.
  • Algunas funciones, como los hooks y el reranking opcional con cross-encoder, solo se aplican a agentes o configuraciones específicos.

En colecciones

Memoria a largo plazo para agentes de IAFrameworks y apps de agentes de IA open sourceServidores MCPHerramientas de privacidad y local-firstBases de datos y herramientas SQL

Temas

#ai-agents#mcp#local-first#sqlite#memory#vector-search#rag#privacy#ai-memory#bm25

Preguntas frecuentes

¿Qué es pmb?
Memoria persistente y local para agentes de programación con IA como Claude Code, Cursor y Codex, disponible mediante MCP desde un archivo SQLite en tu disco. Los agentes de programación con IA olvidan decisiones, aprendizajes y contexto del proyecto entre sesiones, así que los desarrolladores tienen que volver a explicar las mismas restricciones. PMB los guarda como memoria duradera en un espacio de trabajo local: SQLite es la fuente de verdad y, junto a él, hay índices vectoriales de LanceDB que se pueden reconstruir. El agente accede a la memoria mediante herramientas MCP como prepare(message) y recall(query), que combinan BM25, búsqueda vectorial, un grafo de entidades y reranking opcional.
¿pmb es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
pmb es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿pmb sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de pmb fue el 23 sept 2026.
¿Para qué puedo usar pmb?
Mantener disponibles las decisiones de arquitectura y las restricciones del proyecto entre sesiones de programación. Dar a Claude Code o Cursor contexto persistente sobre una base de código sin enviar datos a un servicio en la nube. Buscar notas personales, PDF y conversaciones anteriores con agentes desde la terminal.
¿Cómo se instala pmb?
Instala el paquete desde PyPI: pip install pmb-ai Integra PMB en el agente de IA detectado: pmb setup Precarga el modelo de embeddings para que la primera recuperación sea rápida: pmb warmup Reinicia el agente y confirma que todo está conectado con la comprobación doctor: pmb doctor
¿Dónde consigo pmb?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/oleksiijko/pmb

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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