PMB | Local-first memory for AI
PMBは、Apache-2.0、MCPネイティブ、ローカルファーストの永続メモリレイヤーであり、エージェントの知識をディスク上のSQLite + LanceDBに保存し、高速なハイブリッド呼び出し（BM25 + ベクトル + エンティティグラフ）をClaude Code、Cursor、Codex、Zedなどのツールに自動的に注入します。オフラインで、APIキーやクラウドは不要です。
https://pmbai.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年06月29日
PMB | Local-first memory for AIとは
PMB（Personal Memory Brain）は、「AIがセッションごとに忘れる」というコーディングエージェントの問題を解決するために設計されたローカルファーストのメモリシステムです。チャット履歴やクラウドサービスに依存する代わりに、PMBはプロジェクトの事実、決定、教訓、ファイルコンテキストなどの永続的で再利用可能なメモリを、ユーザーが制御する単一のワークスペースに直接マシンに保存します。MCP互換クライアント（Claude Code、Cursor、Codex、Zed、Windsurf、Gemini、Copilot MCPセットアップを含む）と統合されているため、エージェントはセッション間、さらには異なるツール間でコンテキストを保持でき、すべてをプライベートかつオフラインファーストに保ちます。PMBは、保存されたものを検査、監査、探索するためのローカルダッシュボードUIも提供します。
PMB | Local-first memory for AIの主な機能
PMB (Personal Memory Brain) は Apache-2.0 のローカルファーストな永続メモリレイヤーで、AI コーディングエージェント向けに意思決定、教訓、プロジェクトの事実、ワークフローのコンテキストをマシン上（SQLite + LanceDB）に保存し、モデルが応答する前に最も関連性の高いメモリを MCP 互換ツール（例：Claude Code、Cursor、Codex、Zed）に自動的に表示します。高速なオフライン検索（API キーなし、クラウドなし、テレメトリーなし）、ハイブリッド検索品質（BM25 + 密なベクトル + オプションの再ランキングを伴うエンティティグラフ）、および役に立たないルールを剪定するのに役立つフォローレートスコアリングなどの「メモリ衛生」機能を重視しています。ローカルダッシュボードはグラフ（マップ）とジャーナル（タイムライン）を通じて可視性と制御を提供し、バックアップ/同期/エクスポートオプションはマシン間でのポータビリティをサポートします。
ローカルファーストの永続メモリストア: 長期的なエージェントメモリを、耐久性のある SQLite データベースと LanceDB ベクトルとともにディスクに保持します。コピー可能で、検査可能で、API キーなしでオフラインで使用できます。
MCP ネイティブ、ワンコマンドエージェント統合: `pmb connect ...` のようなシンプルなコマンドを使用して、stdio（子プロセスサーバー）を介して MCP 経由で人気のあるコーディングエージェントに接続し、複数のエージェントが 1 つのワークスペースを共有できるようにします。
自動プリプロンプトメモリ注入: エージェントが推論する前に、関連する決定/教訓/ファイルをエージェントコンテキストに呼び出し、注入するため、エージェントはメモリツールを呼び出すことを覚えておく必要がありません。
ランク付けされた融合によるハイブリッド検索: BM25 語彙検索、密な埋め込み、およびエンティティグラフを組み合わせ、Reciprocal Rank Fusion（オプションの再ランキング付き）を介して融合することで、リコール品質と関連性を向上させます。
高速、非ブロッキング書き込みと低遅延リコール: 書き込みはすぐに返され、埋め込み/ベクトル挿入は非同期で実行されます。リコールは、ローカル CPU で高速に動作するように設計されています（一般的な使用では数十ミリ秒）。
監査可能なダッシュボード：マップ + タイムライン: エンティティグラフとしてのメモリと、意思決定/教訓/変更の git-graph のようなジャーナルを探索するためのローカル Web UI を提供し、透明性と制御を向上させます。
PMB | Local-first memory for AIのユースケース
セッションをまたいだソフトウェアエンジニアリングの継続性: チームやソロ開発者は、アーキテクチャの決定、慣例、以前のデバッグの教訓を保持できるため、新しいコーディングセッションはすべて、再説明することなく安定したコンテキストで開始できます。
マルチツール開発者ワークフロー（IDE/エージェントの切り替え）: Cursor、Claude Code、Codex CLI、Zed などを交互に使用する開発者は、共有メモリワークスペースを 1 つ保持できるため、コンテキストがツール間を追跡します。
オフライン/プライベートなコーディング環境: セキュリティに敏感な組織（金融、ヘルスケア、防衛）やエアギャップ設定では、コードやメモをクラウドに送信することなく、永続的なメモリと検索のために PMB を使用できます。
長期にわたる製品開発とメンテナンス: 数ヶ月/数年の進化を伴うプロジェクトの場合、PMB は繰り返される落とし穴、依存関係の移行に関するメモ、および履歴の根拠を保存して、回帰や繰り返されるインシデントを減らすことができます。
メモリ/検索システムの研究と評価: 応用 AI 研究者は、再現可能なローカル測定と可視的なメモリ成果物を使用して、ハイブリッドリコールパイプライン（BM25 + ベクトル + グラフ）をベンチマークし、反復することができます。
ビルダーのためのポータブルな個人知識ベース: 独立したクリエイターは、意思決定と教訓の個人的な「エンジニアリング脳」を維持し、ワークスペースをデバイス間でエクスポート/暗号化/同期して継続性を確保できます。
メリット
強力なプライバシー体制：ローカルファーストストレージ、クラウドなし、テレメトリーなし、リコールに API キーは不要。
高品質な検索アプローチ：ランク付けされた融合とオプションの再ランキングを備えたハイブリッド検索（BM25 + ベクトル + エンティティグラフ）。
摩擦の少ないワークフロー：自動リコール注入とジャーナリングにより、手動プロンプトとツール呼び出しのオーバーヘッドが削減されます。
透明性と制御：ローカルダッシュボード（マップ/タイムライン）とファイルベースのポータビリティ（SQLite/LanceDB）により、メモリを監査可能にします。
デメリット
ローカルでのセットアップ/メンテナンスが必要：ユーザーは、埋め込み/抽出のためのワークスペース、バックアップ、およびモデルの選択をインストール/構成し、管理する必要があります。
関連性/安全性は正しいゲーティングに依存：カスタムエージェントは、無関係な個人的な事実が表示されるのを避けるために、PMB の指示/ゲーティング動作を複製する必要があります。
埋め込みモデルの選択が重要：多言語ワークスペースでは、英語のみの埋め込みによる検索の劣化を避けるために、明示的な構成が必要になる場合があります。
ローカルリソースのトレードオフ：インデックス作成、埋め込み、およびオプションの抽出/要約は CPU/RAM を消費する可能性があり、大規模なワークスペースではチューニングが必要になる場合があります。
PMB | Local-first memory for AIの使い方
1) PMBをインストールする: ターミナルで、pipを使用してPMBをインストールします。
pip install pmb-ai
PMBは純粋なPythonで、macOS、Linux、Windowsで動作します。
2) PMBをAIコーディングエージェント（MCP）に接続する: MCP（stdio）を介してPMBをエージェントに接続します。Claude Codeの例：
pmb connect claude-code
PMBはエージェントの子プロセスとして実行されます（ネットワークなし、ポートなし）。モデルが応答する前に適切なメモリを挿入し、その後作業をジャーナルに記録します。
3) セットアップを確認する: 組み込みの診断を実行して、MCPの配線とフックがアクティブであることを確認します。
pmb doctor
4) エージェントを通常どおり使用する（メモリは自動）: エージェント/エディタで通常どおり作業を開始します。PMBは自動的に以下を行います。
- 各メッセージを迅速に分類する
- モデルが応答する前に一致するメモリを呼び出す
- 新しいイベントを非同期で書き込む（書き込みは即座に返され、埋め込み/ベクトル挿入はバックグラウンドで行われる）
通常の使用中に特別なツール呼び出しは必要ありません。
5) CLIから手動で呼び出しをテストする（オプション）: PMBがどのような情報を表示するかを確認するために、メモリを直接クエリできます。
pmb recall
次に、クエリ（例：バグ名や決定）を入力し、ランク付けされた結果（教訓/決定/ファイルなど）を確認します。
6) ローカルダッシュボードを開いてメモリを探索する: ダッシュボードを起動します。
pmb dashboard
次に、ローカルウェブUI（通常はhttp://127.0.0.1:8765として表示）を開きます。ダッシュボードでは、メモリを次のように検査できます。
- グラフ（エンティティと接続）
- タイムライン/ジャーナル（決定、教訓、コミット、失敗など）
これはローカル専用です（認証なし、クラウドなし）。
7) ワークスペースが主にラテン語テキストでない場合、多言語埋め込みモデルに切り替える（警告された場合に推奨）: 「Workspace has 81% non-Latin chars but uses all-MiniLM-L6-v2 (English-only)」のような警告が表示された場合は、埋め込みを多言語モデルに切り替えます。
pmb config set embedding.model paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
これにより、メモリ/クエリに英語以外のテキストが含まれる場合の検索が改善されます。
8) (上級) カスタムエージェントがPMBのメモリ安全ゲートを複製していることを確認する: PMBの上に独自のエージェント統合を構築する場合、PMBが挿入するのと同じゲーティング/指示ブロックを複製してください。そうしないと、無関係な個人的な事実が関係のない質問に表示される可能性があります。正規の参照は以下にあります。
src/pmb/cli/connect.py
9) GitでPMBワークスペースをバックアップ/同期する（推奨）: ワークスペースのリモートを初期化し、定期的にプッシュします。
pmb workspace init --remote [email protected]:you/my-memory.git
pmb workspace push
別のマシンで：
pmb workspace pull
または、新しいデバイスにクローンします。
pmb workspace clone <url> work-laptop
（ドキュメントに記載されている競合動作：競合時にはリモートが優先されます。）
10) 暗号化されたバックアップバンドルをエクスポートする（ポータブル復元）: 暗号化され、認証されたバンドルを作成します。
pmb workspace export memory.enc
任意のワークスペースに復元します。
pmb workspace import memory.enc personal
これは、scrypt派生キー（提供されたソーススニペットによる）を使用したAES + HMACを使用します。
11) 最初からやり直す必要がある場合は、ワークスペースディレクトリをコピーする（リカバリオプション）: 最悪の場合、ワークスペースディレクトリをコピーして最初からやり直すことができます。スニペットは、ワークスペースが以下にあることを示しています。
~/.pmb/workspaces/<id>/
手動バックアップとして、または状態を移行するためにコピーします。
PMB | Local-first memory for AIのよくある質問
PMB（Personal Memory Brain）は、AIコーディングエージェント向けのローカルファーストな永続メモリシステムです。意思決定、教訓、プロジェクトの事実、その他の記憶をあなたのマシン（主にSQLiteファイル内）に保存し、MCP（Model Context Protocol）を介して関連するコンテキストをエージェントにフィードバックします。
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