pumaDB
pumaDB, incelenebilir geçmiş, limitler ve güvenlik odaklı "hatırlama" araçlarıyla, barındırılan MCP veya sunucu tarafı bir REST API aracılığıyla küçük JSON kayıtlarını depolayan, yapay zeka aracıları için kalıcı, hafif bir bellek katmanıdır.
https://pumadb.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 22, 2026
pumaDB Nedir
pumaDB, yapay zeka asistanlarının oturumlar arasında faydalı bağlamı kalıcı hale getirmesine yardımcı olmak için tasarlanmış bir "aracılar için bellek katmanı"dır; tam bir veritabanı projesi oluşturmanızı ve çalıştırmanızı gerektirmez. Aracılar veya arka uç hizmetlerinin küçük, kalıcı JSON satırlarını (örneğin, kullanıcı tercihleri, proje kuralları, araştırma kupürleri, görev durumu ve yeniden kullanılabilir talimatlar) depolamasına ve almasına olanak tanır, böylece gelecekteki konuşmalar ve araç çağrıları kaldıkları yerden devam edebilir. pumaDB, ekiplerin bir aracının neyi hatırladığını görebilmesi ve kontrol altında tutabilmesi için açık, kompakt ve incelenebilir belleği vurgular.
pumaDB Temel Özellikleri
pumaDB, bir veritabanı projesi çalıştırmadan küçük JSON "satırlarını" depolamanıza ve sorgulamanıza olanak tanıyan, yapay zeka aracıları ve küçük sunucu tarafı uygulamaları için hafif, kalıcı bir bellek katmanıdır. Aracılar için barındırılan MCP ve güvenilir arka uçlar için bir REST API olmak üzere iki erişim yüzeyi sunar; ayrıca yaygın aracı bellek türleri (tercihler, kurallar, notlar, görev durumu, araştırma kupürleri) için basit bir şemaya sahiptir. Bellek, kapsamlı sınırlar, hız sınırları, mükerrerliği önlemek için doğal dil düzenlemeleri ve geri yükleme desteği ile otomatik sürüm geçmişi ile açık ve incelenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.
Barındırılan MCP bellek uç noktası: Araç çağrıları aracılığıyla kalıcı belleği yazmak ve almak için ChatGPT ve Claude gibi istemcilerle uyumlu, Streamable HTTP kullanarak barındırılan bir MCP sunucusu (`https://api.pumadb.ai/mcp`) aracılığıyla aracıları bağlayın.
Sunucu tarafı REST API: Güvenilir arka uçlardan/sunucusuz koddan taşıyıcı anahtarlarla `https://api.pumadb.ai` adresini kullanarak `/v1/{table}` uç noktaları aracılığıyla JSON satırlarını oluşturun, sorgulayın, güncelleyin ve silin (satır bazında güncelleme ve filtre bazında güncelleme işlemleri dahil).
Aracı belleği için hafif JSON satır şeması: Gelecekteki araç çağrılarını ve oturumları daha akıllı hale getirmek için tasarlanmış beceri markdown'ları, proje kuralları, kullanıcı tercihleri, araştırma kupürleri, karalama defterleri ve görev durumu gibi küçük, kalıcı kayıtları depolayın.
Güvenlik rayları ile incelenebilir bellek: Belleği, tablo/satır/depolama sınırları ve anahtar başına hız sınırları kullanarak kasıtlı olarak küçük ve kontrol altında tutar, büyümeyi kısıtlamaya ve kontrolsüz yazmaları azaltmaya yardımcı olur.
Sürüm geçmişi + kurtarma: Her güncelleme/silme, önceki satır içeriğini arşivler; son 10 sürüm 30 gün boyunca saklanır ve geri yüklenebilir, bu da denetlenebilirlik ve geri alma sağlar.
Doğal dil düzenlemeleri ve görüntüleyici bağlantıları: Doğal düzenlemeleri (örneğin, satırları çoğaltmadan tercihleri güncelleme) destekler ve daha büyük sonuçlar veya metin çıktıları için kısa ömürlü görüntüleyici/indirme bağlantıları oluşturabilir.
pumaDB Kullanım Alanları
Müşteri destek aracısı kişiselleştirmesi: Destek aracılarının oturumlar arasında tutarlı yanıt vermesi için müşteri başına tercihleri (ton, biçimlendirme, yükseltme kuralları) ve geçmiş çözüm notlarını depolayın.
Mühendislik ekibi proje belleği: Kodlama aracılarının aynı proje bağlamını yeniden keşfetmesini önlemek için depo kurallarını, mimari kararları, dal kurallarını ve yeniden kullanılabilir iş akışlarını kalıcı hale getirin.
Araştırma ve analiz devamı: Süreklilik gerektiren çok günlük araştırmalar için araştırma kupürlerini, kaynak bağlantılarını, özetleri, karşılaştırma notlarını ve takip sorularını kaydedin.
Operasyonlar için uzun süreli görev durumu: Vardiyalar veya birden fazla araç arasında işleri koordine eden operasyon/BT aracıları için açık konuları, engelleyicileri, devir notlarını ve bekleyen eylemleri takip edin.
Sunucusuz uygulama ayarları ve hafif kayıtlar: Geleneksel bir veritabanı sağlamadan uygulama ayarlarını, notları veya durumu JSON satırları olarak depolamak için küçük bir arka uç/çalışandan REST API'yi kullanın.
Artıları
Veritabanı projesi gerekmez; kalıcı aracı belleği için hızlı kurulum.
İki entegrasyon modu (aracılar için barındırılan MCP, arka uçlar için REST) yaygın dağıtım modellerini kapsar.
Yerleşik sürüm geçmişi ve geri yükleme, güvenliği ve denetlenebilirliği artırır.
Açık operasyonel koruyucular (sınırlar ve hız sınırları) belleği küçük ve yönetilebilir tutmaya yardımcı olur.
Eksileri
Küçük bellek ayak izleri için tasarlanmıştır (örneğin, tablo/satır/depolama sınırları), bu nedenle büyük ölçekli veri kümelerine uymayabilir.
REST API anahtarları sunucu tarafında kalmalıdır (doğrudan istemci uygulamalarından kullanılamaz), bu da arka uç gereksinimleri ekleyebilir.
Hız sınırları, yüksek verimli iş yüklerini veya yoğun okuma/yazma modellerini kısıtlayabilir.
pumaDB Nasıl Kullanılır
1) pumaDB'ye nasıl bağlanacağınızı seçin: İki erişim yönteminden birini seçin: (a) Aracı istemcileri için Barındırılan MCP (ChatGPT, Claude, Codex veya Streamable HTTP MCP'yi destekleyen herhangi bir istemci) veya (b) arka uçlar/sunucusuz/CLI'lar için sunucu tarafı REST API'si. Barındırılan MCP uç noktası: https://api.pumadb.ai/mcp. REST API tabanı: https://api.pumadb.ai.
2) Barındırılan MCP kullanıyorsanız: aracı istemcinizi pumaDB MCP sunucusuna bağlayın: MCP özellikli istemcinizde, Streamable HTTP aktarımını kullanarak yeni bir MCP sunucusu ekleyin ve sunucu URL'sini https://api.pumadb.ai/mcp olarak ayarlayın. İstemciniz tarafından istendiği gibi OAuth aracılığıyla kimlik doğrulayın.
3) REST kullanıyorsanız: sunucu tarafı bir API anahtarını güvenli bir şekilde ayarlayın: Güvenilir bir sunucu tarafı ortamında (arka uç, sunucusuz işlev, Çalışan, CLI) adlandırılmış bir puma_live_* API anahtarı oluşturun ve saklayın. API anahtarlarını React paketlerine, statik sitelere, mobil uygulamalara, tarayıcı koduna veya herkese açık depolara koymayın.
4) pumaDB'nin neyi hatırlamasını istediğinize karar verin (şemanız): pumaDB, küçük kalıcı JSON satırları depolar. Yaygın bellek türleri şunları içerir: beceri markdown'ı, proje kuralları, kullanıcı tercihleri, araştırma kupürleri, görev durumu ve yazılı güvenli bellek (daha sonra incelenmek üzere atıl kayıtlar olarak depolanan kaynaklar/parçacıklar/yapılandırma örnekleri).
5) Belleğiniz için bir tablo oluşturun/seçin: Belleği tablolara düzenleyin (örneğin: tercihler, proje_kuralları, görev_durumu). Her hesap 20 tabloya, tablo başına 1.000 satıra ve toplam 25 MB depolama alanına kadar destekler.
6) Bellek yazın (Barındırılan MCP önerilir: birleştirilmiş hatırlama aracını kullanın): MCP aracılığıyla bağlı aracı istemcinizden, bir JSON satırı depolamak için pumaDB hatırlama aracını çağırın (örneğin, "cevapları kısa tut" gibi kullanıcı tercihlerini kaydetme). Hatırlama aracı, atıl güvenlik meta verileriyle yaygın bellek türlerini depolar.
7) Bellek yazın (REST alternatifi: /v1/{table} adresine bir JSON satırı POST edin): Sunucu tarafı koddan, https://api.pumadb.ai adresindeki POST /v1/{table} kullanarak bir tabloda bir satır oluşturmak için kimliği doğrulanmış bir istek gönderin. Bir taşıyıcı API anahtarı kullanın. Uygulamanızın/aracınızın daha sonra sorgulayacağı JSON alanlarını depolayın.
8) İhtiyaç duyduğunuzda belleği okuyun/sorgulayın: Aracı istemcinizde MCP sorgu tarzı araç çağrılarını kullanın (örneğin, yanıt vermeden önce tercihler tablosunu sorgulama) veya sunucu tarafı koddan REST GET /v1/{table} kullanın. Küçük sorgular satır içi JSON döndürebilir; daha büyük sonuçlar kısa ömürlü görüntüleyici/indirme bağlantıları döndürebilir (veya includeLink: true isteyebilir).
9) Gerçekler değiştiğinde belleği açıkça güncelleyin: Depolanan satırları güncellemek için REST uç noktalarını kullanın: hedeflenen güncellemeler için POST /v1/{table}/update_row veya filtrelenmiş güncellemeler için POST /v1/{table}/update_where. pumaDB, "doğal düzenlemeleri" destekler, böylece düz metin değişiklikleri, kopyalar oluşturmadan filtrelenmiş güncellemeler olarak uygulanabilir; toplu güncellemeler açıkça kabul gerektirir.
10) Artık depolamak istemediğiniz belleği silin: Bir tablodan satırları kaldırmak için DELETE /v1/{table} kullanın (sunucu tarafı). Silmeler ve güncellemeler önceki satır içeriğini otomatik olarak arşivler.
11) Sürüm geçmişini kullanarak hatalardan kurtulun: pumaDB, her güncelleme ve silme için otomatik sürüm geçmişi tutar: son 10 sürüm 30 gün boyunca saklanır ve tek bir çağrı ile geri yüklenebilir.
12) Limitler ve hız limitleri içinde kalın: Hesap limitleri (20 tablo, 1.000 satır/tablo, toplam 25 MB) etrafında kullanımı planlayın. Hız limitlerine uyun: anahtar başına 30 yazma/dakika ve anahtar başına 60 okuma/dakika.
pumaDB SSS
pumaDB, yapay zeka ajanları için dayanıklı bir bellek katmanıdır ve ajanların oturumlar arasında gerçekleri, tercihleri, notları, durumu ve diğer bağlamları hatırlayabilmesi için küçük, incelenebilir JSON kayıtlarını (satırları) depolamanıza olanak tanır; kendi veritabanı projenizi çalıştırmanıza gerek kalmaz.
pumaDB Videosu
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
pumaDB Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Gait
Gait, AI destekli kod üretimini sürüm kontrolü ile entegre eden bir işbirliği aracıdır, ekiplerin AI tarafından üretilen kod bağlamını verimli bir şekilde takip etmelerini, anlamalarını ve paylaşmalarını sağlar.
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
Cart.ai
Cart.ai, kodlama, müşteri ilişkileri yönetimi, video düzenleme, e-ticaret kurulumu ve 24/7 destek ile özel AI geliştirme dahil kapsamlı iş otomasyon çözümleri sunan AI destekli bir hizmet platformudur.
pumaDB Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
CopilotForXcode
CopilotForXcode, Xcode içinde AI destekli kod önerileri, sohbet yardımı ve prompt-to-code işlevselliği sağlamak için GitHub Copilot, Codeium ve ChatGPT'yi entegre eden bir Xcode Kaynak Editörü Uzantısıdır.
BrowserAI
BrowserAI, sunucu altyapısı gerektirmeden gizlilik odaklı yapay zeka yetenekleri sunarak, WebGPU hızlandırmasıyla doğrudan web tarayıcılarında yerel Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) çalıştırmayı sağlayan açık kaynaklı bir kitaplıktır.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI, terminalinizde çalışan, geliştiricilerin doğal dili kod yürütmeye çevirmesini sağlayan, kod çalıştırma, dosyaları manipüle etme ve sürüm kontrolü altında yineleme yeteneği ile ChatGPT düzeyinde akıl yürütme sağlayan hafif, açık kaynaklı bir kodlama aracıdır.