pumaDB
pumaDB es una capa de memoria duradera y ligera para agentes de IA que almacena pequeños registros JSON a través de MCP alojado o una API REST del lado del servidor, con historial revisable, límites y herramientas de "recordar" centradas en la seguridad.
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Información del Producto
Actualizado:22/06/2026
¿Qué es pumaDB?
pumaDB es una "capa de memoria para agentes" diseñada para ayudar a los asistentes de IA a persistir el contexto útil entre sesiones, sin necesidad de que construya y opere un proyecto de base de datos completo. Permite a los agentes o servicios de backend almacenar y recuperar filas JSON pequeñas y duraderas (por ejemplo, preferencias de usuario, convenciones de proyecto, recortes de investigación, estado de la tarea e instrucciones reutilizables) para que futuras conversaciones y llamadas a herramientas puedan continuar donde las dejaron. pumaDB enfatiza la memoria explícita, compacta y revisable para que los equipos puedan ver lo que un agente recuerda y mantenerlo bajo control.
Características Principales de pumaDB
pumaDB es una capa de memoria ligera y duradera para agentes de IA y pequeñas aplicaciones de servidor que permite almacenar y consultar pequeñas "filas" JSON sin necesidad de ejecutar un proyecto de base de datos. Ofrece dos superficies de acceso: MCP alojado para clientes de agentes y una API REST para backends de confianza, además de un esquema simple para tipos de memoria de agente comunes (preferencias, convenciones, notas, estado de tareas, recortes de investigación). La memoria está diseñada para ser explícita y revisable, con límites de alcance, límites de tasa, ediciones en lenguaje natural para evitar duplicaciones y un historial de versiones automático con soporte de restauración.
Endpoint de memoria MCP alojado: Conecte agentes a través de un servidor MCP alojado (`https://api.pumadb.ai/mcp`) utilizando HTTP Transmitible, compatible con clientes como ChatGPT y Claude, para escribir y recuperar memoria duradera a través de llamadas a herramientas.
API REST del lado del servidor: Utilice `https://api.pumadb.ai` desde backends de confianza/código sin servidor con claves de portador para crear, consultar, actualizar y eliminar filas JSON a través de endpoints `/v1/{table}` (incluidas las operaciones de actualización por fila y actualización por filtro).
Esquema de fila JSON ligero para la memoria del agente: Almacene registros pequeños y duraderos, como markdown de habilidades, convenciones de proyectos, preferencias de usuario, recortes de investigación, blocs de notas y estado de tareas, diseñados para hacer que las futuras llamadas a herramientas y sesiones sean más inteligentes.
Memoria revisable con medidas de seguridad: Mantiene la memoria deliberadamente pequeña y controlada utilizando límites de tabla/fila/almacenamiento y límites de tasa por clave, lo que ayuda a restringir el crecimiento y reducir las escrituras descontroladas.
Historial de versiones + recuperación: Cada actualización/eliminación archiva el contenido de la fila anterior; las últimas 10 versiones se conservan durante 30 días y se pueden restaurar, lo que permite la auditabilidad y la reversión.
Ediciones en lenguaje natural y enlaces de visualización: Admite "ediciones naturales" (por ejemplo, actualizar preferencias sin duplicar filas) y puede generar enlaces de visualización/descarga de corta duración para resultados más grandes o salidas de texto.
Casos de Uso de pumaDB
Personalización del agente de atención al cliente: Almacene las preferencias por cliente (tono, formato, reglas de escalada) y las notas de resolución anteriores para que los agentes de soporte respondan de manera consistente en todas las sesiones.
Memoria del proyecto del equipo de ingeniería: Conserve las convenciones del repositorio, las decisiones de arquitectura, las reglas de las ramas y los flujos de trabajo reutilizables para que los agentes de codificación dejen de redescubrir el mismo contexto del proyecto.
Continuación de la investigación y el análisis: Guarde recortes de investigación, enlaces de fuentes, resúmenes, notas de comparación y preguntas de seguimiento para investigaciones de varios días que necesiten continuidad.
Estado de tareas de larga duración para operaciones: Rastree hilos abiertos, bloqueadores, notas de traspaso y acciones pendientes para agentes de operaciones/TI que coordinan el trabajo en diferentes turnos o múltiples herramientas.
Configuración de aplicaciones sin servidor y registros ligeros: Utilice la API REST desde un pequeño backend/trabajador para almacenar la configuración de la aplicación, notas o estado como filas JSON sin aprovisionar una base de datos tradicional.
Ventajas
No se requiere un proyecto de base de datos; rápido de configurar para la memoria duradera del agente.
Dos modos de integración (MCP alojado para agentes, REST para backends) cubren patrones de implementación comunes.
El historial de versiones y la restauración incorporados mejoran la seguridad y la auditabilidad.
Las claras medidas de seguridad operativas (límites y límites de tasa) ayudan a mantener la memoria pequeña y manejable.
Desventajas
Diseñado para huellas de memoria pequeñas (por ejemplo, límites de tabla/fila/almacenamiento), por lo que puede no ser adecuado para conjuntos de datos a gran escala.
Las claves de la API REST deben permanecer en el lado del servidor (no se pueden usar directamente desde las aplicaciones cliente), lo que puede agregar requisitos de backend.
Los límites de tasa pueden restringir las cargas de trabajo de alto rendimiento o los patrones intensivos de lectura/escritura.
Cómo Usar pumaDB
1) Elija cómo se conectará a pumaDB: Elija uno de los dos métodos de acceso: (a) MCP alojado para clientes de agente (ChatGPT, Claude, Codex o cualquier cliente que admita Streamable HTTP MCP), o (b) la API REST del lado del servidor para backends/serverless/CLIs. Punto final de MCP alojado: https://api.pumadb.ai/mcp. Base de la API REST: https://api.pumadb.ai.
2) Si usa MCP alojado: conecte su cliente de agente al servidor MCP de pumaDB: En su cliente compatible con MCP, agregue un nuevo servidor MCP usando el transporte HTTP Streamable y establezca la URL del servidor en https://api.pumadb.ai/mcp. Autentíquese a través de OAuth según lo solicite su cliente.
3) Si usa REST: configure una clave API del lado del servidor de forma segura: Cree y almacene una clave API puma_live_* con nombre en un entorno de servidor de confianza (backend, función sin servidor, Worker, CLI). No coloque claves API en paquetes de React, sitios estáticos, aplicaciones móviles, código de navegador o repositorios públicos.
4) Decida qué quiere que recuerde pumaDB (su esquema): pumaDB almacena pequeñas filas JSON duraderas. Los tipos de memoria comunes incluyen: markdown de habilidades, convenciones de proyecto, preferencias de usuario, recortes de investigación, estado de la tarea y memoria segura tipada (recursos/fragmentos/ejemplos de configuración almacenados como registros inertes para su posterior revisión).
5) Cree/seleccione una tabla para su memoria: Organice la memoria en tablas (por ejemplo: preferencias, project_conventions, task_state). Cada cuenta admite hasta 20 tablas, 1.000 filas por tabla y 25 MB de almacenamiento total.
6) Escribir memoria (MCP alojado recomendado: use la herramienta consolidada de recordar): Desde su cliente de agente conectado a través de MCP, llame a la herramienta de recordar de pumaDB para almacenar una fila JSON (por ejemplo, guardar las preferencias del usuario como "mantener las respuestas cortas"). La herramienta de recordar almacena tipos de memoria comunes con metadatos de seguridad inertes.
7) Escribir memoria (alternativa REST: POST una fila JSON a /v1/{table}): Desde el código del lado del servidor, envíe una solicitud autenticada para crear una fila en una tabla usando POST /v1/{table} en https://api.pumadb.ai. Use una clave API de portador. Almacene los campos JSON que su aplicación/agente consultará más tarde.
8) Leer/consultar memoria cuando la necesite: Use llamadas a herramientas de estilo de consulta MCP en su cliente de agente (por ejemplo, consultando la tabla de preferencias antes de responder), o use REST GET /v1/{table} desde el código del lado del servidor. Las consultas pequeñas pueden devolver JSON en línea; los resultados más grandes pueden devolver enlaces de visualización/descarga de corta duración (o solicitar includeLink: true).
9) Actualice la memoria explícitamente cuando cambien los hechos: Use los puntos finales REST para actualizar las filas almacenadas: POST /v1/{table}/update_row para actualizaciones dirigidas, o POST /v1/{table}/update_where para actualizaciones filtradas. pumaDB admite "ediciones naturales" para que los cambios en lenguaje natural se puedan aplicar como actualizaciones filtradas sin crear duplicados; las actualizaciones masivas requieren una aceptación explícita.
10) Elimine la memoria que ya no desea almacenar: Use DELETE /v1/{table} para eliminar filas de una tabla (lado del servidor). Las eliminaciones y actualizaciones archivan el contenido de las filas anteriores automáticamente.
11) Recupérese de errores usando el historial de versiones: pumaDB mantiene un historial de versiones automático para cada actualización y eliminación: las últimas 10 versiones se conservan durante 30 días y se pueden restaurar con una sola llamada.
12) Manténgase dentro de los límites y los límites de velocidad: Planifique el uso en torno a los límites de la cuenta (20 tablas, 1.000 filas/tabla, 25 MB en total). Observe los límites de velocidad: 30 escrituras/minuto por clave y 60 lecturas/minuto por clave.
Preguntas Frecuentes de pumaDB
pumaDB es una capa de memoria duradera para agentes de IA que le permite almacenar registros JSON pequeños y revisables (filas) para que los agentes puedan recordar hechos, preferencias, notas, estados y otros contextos entre sesiones, sin tener que ejecutar su propio proyecto de base de datos.
Video de pumaDB
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