oleksiijko/pmb

これは何？

主な機能

• 01決定事項、学び、事実、プロジェクト構造をローカルのSQLiteファイルに保存。
• 02MCP経由でClaude Code、Cursor、Codex、Windsurf、Zed、VS Codeに接続。
• 03BM25、ベクトル検索、エンティティグラフ、任意の再ランキングを組み合わせたハイブリッド検索。
• 04対応エージェントでは、ライフサイクルフックによりモデルの応答前に関連メモリを注入。
• 05プロジェクトのコード、PDF、Markdown、ChatGPTのエクスポートデータをインデックス化。
• 06メモリを閲覧できるローカルダッシュボードと、検証済みスナップショットおよび復元機能。

ユースケース

• コーディングセッションをまたいで、アーキテクチャ上の決定事項やプロジェクトの制約を参照できるようにする。
• クラウドサービスにデータを送信せず、Claude CodeやCursorにコードベースの永続的なコンテキストを提供する。
• 個人のメモ、PDF、過去のエージェントとの会話をターミナルから検索する。

クイックスタート

1. 1

   PyPIからパッケージをインストールします

   pip install pmb-ai
2. 2

   検出されたAIエージェントにPMBを組み込みます

   pmb setup
3. 3

   最初の検索を高速化するため、埋め込みモデルを事前に読み込みます

   pmb warmup
4. 4

   エージェントを再起動し、doctorチェックですべてが正しく組み込まれていることを確認します

   pmb doctor

使う前に知っておきたいこと

• !デフォルトの埋め込みモデルは約450 MBで、初回使用前にダウンロードする必要があります。
• !フックやオプションのクロスエンコーダーによる再ランキングなど、一部の機能は特定のエージェントや構成でのみ利用できます。

収録されている特集

トピック

よくある質問

pmb とは？

Claude Code、Cursor、CodexなどのAIコーディングエージェント向けに、ディスク上のSQLiteファイルをMCP経由で提供するローカル優先の永続メモリ。 AIコーディングエージェントはセッションをまたぐと決定事項や学び、プロジェクトのコンテキストを忘れてしまうため、開発者は同じ制約を何度も説明することになります。PMBはそれらをローカルのワークスペースに永続メモリとして保存します。SQLiteを信頼できる唯一の情報源とし、その隣に再構築可能なLanceDBのベクトルインデックスを配置します。エージェントはprepare(message)やrecall(query)などのMCPツールを通じてメモリを読み取ります。これらのツールはBM25、ベクトル検索、エンティティグラフ、任意の再ランキングを組み合わせます。

pmb は無料で使えますか？ライセンスは？

pmb は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

pmb は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。pmb の最終コミットは 2026年9月23日 です。

pmb は何に使えますか？

コーディングセッションをまたいで、アーキテクチャ上の決定事項やプロジェクトの制約を参照できるようにする。 クラウドサービスにデータを送信せず、Claude CodeやCursorにコードベースの永続的なコンテキストを提供する。 個人のメモ、PDF、過去のエージェントとの会話をターミナルから検索する。

pmb のインストール方法は？

PyPIからパッケージをインストールします: pip install pmb-ai 検出されたAIエージェントにPMBを組み込みます: pmb setup 最初の検索を高速化するため、埋め込みモデルを事前に読み込みます: pmb warmup エージェントを再起動し、doctorチェックですべてが正しく組み込まれていることを確認します: pmb doctor

pmb はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/oleksiijko/pmb