PMB | Local-first memory for AI
PMB (pmbai.dev) · コーディング
PMB（AI向けローカルファーストメモリ）は、AIコーディングエージェントが毎回ゼロからセッションを始めるのを防ぐオープンソースのメモリ層だ。意思決定、教訓、プロジェクトの事実を自分のディスク上の単一SQLiteファイルに保存し、関連するものをMCP経由でClaude Code、Cursor、Codex、Zedといったツールに戻す。すべてオフラインで動く。APIキーもクラウドもテレメトリもない。典型的な想起は約35ミリ秒で終わる。
PMB | Local-first memory for AI について
PMBとは | AI向けローカルファーストメモリ
PMBはAIコーディングエージェント向けに作られた永続メモリ層だ。狙う問題は単純でよくある。プロジェクトや規約、先週直したバグを20分かけて説明し、チャットが終わればエージェントはすべて忘れる。次のセッションでまた説明し直す。PMBはその知識を自分が所有するSQLiteファイルとLanceDBベクトルストアに保ち、モデルが推論を始める前に適切な断片をコンテキストへ引き戻す。
ローカルファーストという設計は意図的なもので、宣伝文句ではない。ファイルパス、内部プロトコル名、作りかけの決定はマシンの外に出ない。機密を扱うなら、これは重要な点だ。Apache-2.0で公開され、pipコマンド1つでインストールできる。
事前に知っておくべき限界もある。PMBはMCPを話すコーディングエージェント向けなので、普通のチャットボットには役立たない。また初期段階のソフトウェアであり、セットアップの粗さや、手作業で設定ファイルを編集する場面を想定しておくといい。コーディングエージェントを日常的に使っていないなら、得られる効果は小さい。
はじめ方
- エージェントが動くマシンで
pip install pmb-aiを実行し、パッケージをインストールする。 - PMBをプロジェクトフォルダに向け、ローカルのSQLiteとLanceDBストアを作らせる。
- エージェント（Claude Code、Cursor、Codex、Zed）でPMBをMCPサーバーとして登録し、メモリツールとして現れるようにする。
- フックを追加し、各プロンプトの前にメモリを注入し、エージェントが作業した後に記録する。
- ローカルダッシュボードを開いてエンティティグラフとタイムラインを眺め、役立つ教訓にスターを付け、そうでないものを削る。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- Claude Code、Cursor、Codexを毎日使う個人開発者。PMBをインストールしてMCPサーバーとして登録しておけば、セッションのたびに繰り返すプロジェクトの説明を削れる。
- 非公開または規制対象のコードを扱うチーム。クラウド呼び出しなしでプロジェクトのメモリをディスク上に保てる。コンテキストをホスト型サービスへ送ることが障害になるワークフローに合う。
- 複数のエージェントを切り替える開発者。1つのメモリをツール間で共有すれば、コンテキストはエディタではなく自分に付いてくる。
タスク
- アーキテクチャの決定をセッション間で引き継ぐ。PMBはモデルが答える前に以前の選択や規約を浮かび上がらせるので、同じことを何度も決め直さずに済む。
- 過去の修正を掘り起こす。教訓やインシデントは記録され、似たバグが再び現れたときに思い出される。
- 既存リポジトリにエージェントを招き入れる。プロジェクトの事実でメモリを下地にしておけば、新しいエージェントは白紙の推測ではなくコンテキスト付きで始まる。
シーン
- コンテキストが1つのチャットウィンドウより長く生きる長期プロジェクト。メモリは何日も、IDEの再起動をまたいでも残る。
- ノートPCでのオフラインまたは閉域網の作業。想起はネットワークに依存せず、ローカルで約35ミリ秒で走る。
- 履歴を失わずに2つ目のコーディングエージェントを試す。共有メモリ層はツールではなくプロジェクトと一緒に移動する。
主な機能
毎プロンプトでの自動想起
PMBは各メッセージを1ミリ秒未満で分類し、エージェントが推論する前に、一致する教訓、決定、プロジェクト概要を取り出す。モデルがツールを呼ぼうと思い出すかどうかには、何も依存しない。読み取り経路にLLM呼び出しは一切なく、想起は安く速いままだ。管理する必要はない。ただ起きる。
順位付けされた結果を返すハイブリッド想起
検索はBM25のキーワード照合、密ベクトル、エンティティグラフを融合し、任意のリランク工程を加え、すべてReciprocal-Rank-Fusionで統合する。ベンダーによれば、これでrecall@10は94.5%に達する。実際には、どの検索モードを信じるかを推測する代わりに、1つの順位付きリストが手に入る。1回の呼び出し、1つの答え。
サブミリ秒の非同期書き込み
MCPツールは即座に返る。PMBはまずSQLiteに書き込み、その後、埋め込みとLanceDBへの挿入をバックグラウンドスレッドで実行する。つまり、決定を記録しても、進行中のやり取りを止めない。
採点される教訓
すべてのルールは、エージェントが実際に従っているかどうかで追跡される。役立つ教訓にはスターが付き、無視されたものは無効として印を付けられ、削除できる。遵守率の表示はこのシステムの正直な部分だ。どのメモリが居場所を稼げていないかを教えてくれる。
エンティティグラフとタイムラインのダッシュボード
ローカルダッシュボードは、事実、ファイル、エンティティを重要度に応じた大きさのノードとして描くグラフと、git風の決定・イベントのタイムライン（新しい順）を表示する。ノードにカーソルを合わせると他が暗くなり、隣接するものが光る。自分のマシンから配信される本物のビューであり、モックアップではない。プロジェクトの知識がどうつながるか見たいなら、ノードにカーソルを合わせればグラフが答える。
エージェント間の共有メモリ
Claude Code、Cursor、Codex、Zedはすべて同じストアから読む。コンテキストがプロジェクトと共にあるので、エージェントの切り替えにコストはかからない。この層を単に整ったものではなく役立つものにしているのは、この機能だ。
メリットとデメリット
メリット
- 完全にローカルでオフラインなので、機密コードや内部名がディスクの外に出ない。
- Apache-2.0でオープンソース、クラウドもAPIキーもなく、登録が必要なテレメトリもない。
- Claude Code、Cursor、Codex、Zed間の共有メモリにより、ツールを切り替えてもコンテキストが保たれる。
- 速い想起と即時の非同期書き込みにより、タスク中にメモリ層が邪魔をしない。
- 遵守率の採点が、どのメモリを残し、どれを消すべきかの本物のシグナルになる。
デメリット
- エージェントがMCPを話す場合にしか役立たない。普通のチャットボットやMCP非対応ツールは何も得られない。
- 初期段階のソフトウェアなので、セットアップに手作業の設定編集が要ることがある。粗さを覚悟しておくといい。
- ダッシュボードとグラフは、数週間分のデータがたまってから最も価値が出る。初日の価値は控えめだ。
- ホスト型APIはない。ローカルではなく管理されたメモリサービスを求めるチームは対象外になる。
よくある質問
PMBはAIコーディングエージェントに長期記憶を与え、セッションをまたいで意思決定、規約、過去のバグを覚えさせる。チャットを開くたびにプロジェクトを説明し直す代わりに、エージェントは関連するコンテキストを最初から読み込んだ状態で始める。
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