pumaDB
pumaDB ist eine dauerhafte, leichtgewichtige Speicherschicht für KI-Agenten, die kleine JSON-Datensätze über gehostetes MCP oder eine serverseitige REST-API speichert, mit überprüfbarem Verlauf, Limits und sicherheitsorientierten „Erinnerungs“-Tools.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Jun 22, 2026
Was ist pumaDB
pumaDB ist eine „Speicherschicht für Agenten“, die KI-Assistenten dabei helfen soll, nützlichen Kontext über Sitzungen hinweg zu speichern – ohne dass Sie ein vollständiges Datenbankprojekt erstellen und betreiben müssen. Es ermöglicht Agenten oder Backend-Diensten, kleine, dauerhafte JSON-Zeilen (z. B. Benutzerpräferenzen, Projektkonventionen, Forschungsartikel, Aufgabenstatus und wiederverwendbare Anweisungen) zu speichern und abzurufen, damit zukünftige Konversationen und Tool-Aufrufe dort anknüpfen können, wo sie aufgehört haben. pumaDB legt Wert auf expliziten, kompakten und überprüfbaren Speicher, damit Teams sehen können, was ein Agent sich merkt, und es unter Kontrolle halten können.
Hauptfunktionen von pumaDB
pumaDB ist eine leichtgewichtige, dauerhafte Speicherschicht für KI-Agenten und kleine serverseitige Anwendungen, die es Ihnen ermöglicht, kleine JSON-„Zeilen“ zu speichern und abzufragen, ohne ein Datenbankprojekt betreiben zu müssen. Es bietet zwei Zugriffsoberflächen – gehostetes MCP für Agenten-Clients und eine REST-API für vertrauenswürdige Backends – sowie ein einfaches Schema für gängige Agenten-Speichertypen (Präferenzen, Konventionen, Notizen, Aufgabenstatus, Forschungsnotizen). Der Speicher ist explizit und überprüfbar konzipiert, mit bereichsbezogenen Limits, Ratenbegrenzungen, natürlichsprachigen Bearbeitungen zur Vermeidung von Duplikaten und automatischer Versionshistorie mit Wiederherstellungsunterstützung.
Gehosteter MCP-Speicherendpunkt: Verbinden Sie Agenten über einen gehosteten MCP-Server (`https://api.pumadb.ai/mcp`) mittels Streamable HTTP, kompatibel mit Clients wie ChatGPT und Claude, um dauerhaften Speicher über Tool-Aufrufe zu schreiben und abzurufen.
Serverseitige REST-API: Verwenden Sie `https://api.pumadb.ai` von vertrauenswürdigen Backends/serverless Code mit Bearer-Keys, um JSON-Zeilen über `/v1/{table}` Endpunkte zu erstellen, abzufragen, zu aktualisieren und zu löschen (einschließlich Update-by-Row- und Update-by-Filter-Operationen).
Leichtgewichtiges JSON-Zeilenschema für Agenten-Speicher: Speichern Sie kleine, dauerhafte Datensätze wie Skill-Markdowns, Projektkonventionen, Benutzerpräferenzen, Forschungsnotizen, Notizblöcke und Aufgabenstatus – entwickelt, um zukünftige Tool-Aufrufe und Sitzungen intelligenter zu gestalten.
Überprüfbarer Speicher mit Sicherheitsvorkehrungen: Hält den Speicher bewusst klein und kontrolliert durch Tabellen-/Zeilen-/Speichergrenzen und Ratenbegrenzungen pro Schlüssel, was das Wachstum eindämmt und unkontrollierte Schreibvorgänge reduziert.
Versionshistorie + Wiederherstellung: Jede Aktualisierung/Löschung archiviert den vorherigen Zeileninhalt; die letzten 10 Versionen werden 30 Tage lang aufbewahrt und können wiederhergestellt werden, was Auditierbarkeit und Rollback ermöglicht.
Natürlichsprachige Bearbeitungen und Viewer-Links: Unterstützt „natürliche Bearbeitungen“ (z. B. Aktualisieren von Präferenzen ohne Duplizierung von Zeilen) und kann kurzlebige Viewer-/Download-Links für größere Ergebnisse oder Textausgaben generieren.
Anwendungsfälle von pumaDB
Personalisierung von Kundensupport-Agenten: Speichern Sie kundenbezogene Präferenzen (Ton, Formatierung, Eskalationsregeln) und frühere Lösungsnotizen, damit Support-Agenten über verschiedene Sitzungen hinweg konsistent reagieren.
Projektspeicher für Engineering-Teams: Behalten Sie Repo-Konventionen, Architektur-Entscheidungen, Branch-Regeln und wiederverwendbare Workflows bei, damit Coding-Agenten nicht immer wieder denselben Projektkontext neu entdecken müssen.
Fortsetzung von Forschung und Analyse: Speichern Sie Forschungsnotizen, Quelllinks, Zusammenfassungen, Vergleichsnotizen und Folgefragen für mehrtägige Untersuchungen, die Kontinuität erfordern.
Langfristiger Aufgabenstatus für den Betrieb: Verfolgen Sie offene Threads, Blocker, Übergabenotizen und ausstehende Aktionen für Ops-/IT-Agenten, die die Arbeit über Schichten oder mehrere Tools hinweg koordinieren.
Serverless App-Einstellungen und leichte Datensätze: Verwenden Sie die REST-API von einem kleinen Backend/Worker aus, um App-Einstellungen, Notizen oder Status als JSON-Zeilen zu speichern, ohne eine traditionelle Datenbank bereitstellen zu müssen.
Vorteile
Kein Datenbankprojekt erforderlich; schnelle Einrichtung für dauerhaften Agenten-Speicher.
Zwei Integrationsmodi (gehostetes MCP für Agenten, REST für Backends) decken gängige Bereitstellungsmuster ab.
Integrierte Versionshistorie und Wiederherstellung verbessern Sicherheit und Auditierbarkeit.
Klare operative Leitplanken (Limits und Ratenbegrenzungen) helfen, den Speicher klein und überschaubar zu halten.
Nachteile
Entwickelt für kleine Speicherbedarfe (z. B. Tabellen-/Zeilen-/Speichergrenzen), daher möglicherweise nicht für große Datensätze geeignet.
REST-API-Schlüssel müssen serverseitig bleiben (nicht direkt von Client-Apps verwendbar), was zusätzliche Backend-Anforderungen mit sich bringen kann.
Ratenbegrenzungen können Workloads mit hohem Durchsatz oder intensive Lese-/Schreibmuster einschränken.
Wie verwendet man pumaDB
1) Wählen Sie, wie Sie sich mit pumaDB verbinden möchten: Wählen Sie eine von zwei Zugriffsmethoden: (a) Gehostetes MCP für Agenten-Clients (ChatGPT, Claude, Codex oder jeder Client, der Streamable HTTP MCP unterstützt) oder (b) die serverseitige REST-API für Backends/Serverless/CLIs. Gehosteter MCP-Endpunkt: https://api.pumadb.ai/mcp. REST-API-Basis: https://api.pumadb.ai.
2) Bei Verwendung von gehostetem MCP: Verbinden Sie Ihren Agenten-Client mit dem pumaDB MCP-Server: Fügen Sie in Ihrem MCP-fähigen Client einen neuen MCP-Server mit Streamable HTTP-Transport hinzu und setzen Sie die Server-URL auf https://api.pumadb.ai/mcp. Authentifizieren Sie sich über OAuth, wie von Ihrem Client aufgefordert.
3) Bei Verwendung von REST: Richten Sie einen serverseitigen API-Schlüssel sicher ein: Erstellen und speichern Sie einen benannten puma_live_*-API-Schlüssel in einer vertrauenswürdigen serverseitigen Umgebung (Backend, Serverless-Funktion, Worker, CLI). Platzieren Sie API-Schlüssel nicht in React-Bundles, statischen Websites, mobilen Apps, Browser-Code oder öffentlichen Repositories.
4) Entscheiden Sie, was pumaDB sich merken soll (Ihr Schema): pumaDB speichert kleine, dauerhafte JSON-Zeilen. Gängige Speichertypen sind: Fähigkeiten-Markdown, Projektkonventionen, Benutzerpräferenzen, Forschungsartikel, Aufgabenstatus und typisierter sicherer Speicher (Ressourcen/Snippets/Konfigurationsbeispiele, die als inerte Datensätze zur späteren Überprüfung gespeichert werden).
5) Erstellen/Auswählen einer Tabelle für Ihren Speicher: Organisieren Sie den Speicher in Tabellen (zum Beispiel: preferences, project_conventions, task_state). Jedes Konto unterstützt bis zu 20 Tabellen, 1.000 Zeilen pro Tabelle und 25 MB Gesamtspeicher.
6) Speicher schreiben (Gehostetes MCP empfohlen: verwenden Sie das konsolidierte Erinnerungstool): Rufen Sie von Ihrem über MCP verbundenen Agenten-Client das pumaDB-Erinnerungstool auf, um eine JSON-Zeile zu speichern (z. B. das Speichern von Benutzerpräferenzen wie „Antworten kurz halten“). Das Erinnerungstool speichert gängige Speichertypen mit inerten Sicherheitsmetadaten.
7) Speicher schreiben (REST-Alternative: POST einer JSON-Zeile an /v1/{table}): Senden Sie von serverseitigem Code eine authentifizierte Anfrage, um eine Zeile in einer Tabelle mit POST /v1/{table} unter https://api.pumadb.ai zu erstellen. Verwenden Sie einen Bearer-API-Schlüssel. Speichern Sie JSON-Felder, die Ihre App/Ihr Agent später abfragen wird.
8) Speicher lesen/abfragen, wenn Sie ihn benötigen: Verwenden Sie MCP-Abfrage-Tool-Aufrufe in Ihrem Agenten-Client (z. B. Abfragen der Präferenzentabelle vor der Antwort) oder verwenden Sie REST GET /v1/{table} von serverseitigem Code. Kleine Abfragen können Inline-JSON zurückgeben; größere Ergebnisse können kurzlebige Viewer-/Download-Links zurückgeben (oder includeLink: true anfordern).
9) Speicher explizit aktualisieren, wenn sich Fakten ändern: Verwenden Sie REST-Endpunkte, um gespeicherte Zeilen zu aktualisieren: POST /v1/{table}/update_row für gezielte Updates oder POST /v1/{table}/update_where für gefilterte Updates. pumaDB unterstützt „natürliche Bearbeitungen“, sodass Änderungen in einfacher Sprache als gefilterte Updates angewendet werden können, ohne Duplikate zu erstellen; Massenaktualisierungen erfordern eine explizite Zustimmung.
10) Speicher löschen, den Sie nicht mehr gespeichert haben möchten: Verwenden Sie DELETE /v1/{table}, um Zeilen aus einer Tabelle zu entfernen (serverseitig). Löschungen und Updates archivieren frühere Zeileninhalte automatisch.
11) Fehler mit dem Versionsverlauf beheben: pumaDB führt für jede Aktualisierung und Löschung einen automatischen Versionsverlauf: Die letzten 10 Versionen werden 30 Tage lang aufbewahrt und können mit einem einzigen Aufruf wiederhergestellt werden.
12) Innerhalb der Limits und Ratenbegrenzungen bleiben: Planen Sie die Nutzung innerhalb der Kontolimits (20 Tabellen, 1.000 Zeilen/Tabelle, 25 MB insgesamt). Beachten Sie die Ratenbegrenzungen: 30 Schreibvorgänge/Minute pro Schlüssel und 60 Lesevorgänge/Minute pro Schlüssel.
pumaDB FAQs
pumaDB ist eine dauerhafte Speicherschicht für KI-Agenten, die es Ihnen ermöglicht, kleine, überprüfbare JSON-Datensätze (Zeilen) zu speichern, damit Agenten Fakten, Präferenzen, Notizen, Status und andere Kontexte über Sitzungen hinweg speichern können – ohne ein eigenes Datenbankprojekt betreiben zu müssen.
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