适合谁
- 使用 Claude Code、Cursor 或 Codex 的开发者
- 注重隐私和本地数据的用户
- 需要持久记忆而不依赖云服务的团队
P
63FMRS · C
PMB 为 Claude Code、Cursor、Codex 等 MCP 感知的代理提供真正的记忆：你上周做的决定、教给它们的经验、个人事实、项目结构、PDF 等，全部保存在本地 SQLite 文件中，通过 MCP 反馈给代理。无云端、无 API 密钥、读取路径无 LLM 调用。数据完全离线，支持多语言。
工具能力
prepare
在代理思考前注入匹配的记忆上下文，如项目概览、经验、决策、最近活动等。
recall
混合搜索记忆，结合 BM25、向量、知识图谱和重排序。
record_keyed_fact
存储个人事实（如用户所在城市），可随时间变化，旧值自动归档。
record_batch
批量记录事件，异步写入，返回快速。
record_decision
记录代理做出的决策。
record_lesson
记录经验教训，作为规则供以后遵循。
record_goal
记录目标，跟踪进度。
index
索引项目代码、PDF 或目录，提取结构和内容。
track
跟踪模块或变更，生成摘要（如提交意图）。
import
从外部来源（如 ChatGPT 导出）导入历史记录。
forget
归档或删除记忆。
mark_lesson_followed
标记经验是否被遵循，用于自我改进循环。
keyed_fact_as_of
查看某个关键事实在特定时间点的历史值。
安装接入
- 使用
pip install pmb-ai安装。 - 运行
pmb setup检测代理并配置 MCP 入口。 - 运行
pmb warmup预热模型（首次召回即时）。 - 重启代理，然后直接对话，记忆自动生效。
- 使用
pmb stats查看存储内容，pmb recall "query"搜索记忆，pmb doctor确认一切配置正确。
选型与风险
不适合谁
- 需要在线协作或云同步的用户
- 没有本地磁盘空间或需要跨设备实时同步的用户
- 希望零配置且不需要命令行操作的用户
所需权限
- 读取本地文件系统（用于索引项目、PDF 等）
- 写入本地 SQLite 数据库和 LanceDB 索引
- 执行 CLI 命令（pmb 命令）
- 可选的网络访问（如使用 Ollama 或 OpenAI 进行摘要时）
风险与副作用
- 本地数据丢失风险（如果未备份）
- 索引大型项目可能占用磁盘空间
- 默认存储非加密，但敏感密钥会自动脱敏
- CLI 工具需要用户熟悉命令行
常见排障
- 常见问题：
- - 冷启动慢：运行 `pmb warmup` 预热模型。
- - 代理未使用记忆：检查 `pmb connect` 是否正确配置，或使用 `pmb hooks install` 强制注入。
- - 写入慢：确保 `mcp.record_batch_async` 为 true。
- - 多代理共享冲突：使用 SQLite WAL 模式，但注意并发限制。
- - 索引失败：检查文件权限和路径。
使用场景
跨会话保留代理的记忆，避免重复解释决策和约束。
存储项目结构、PDF、个人事实等长期信息。
在团队中共享记忆，但可选的 HTTP 模式支持多机器。
改进代理的行为，通过经验规则和反馈循环。
支持客户端
Claude Desktop完整支持
Cursor完整支持
Codex完整支持
Windsurf完整支持
Zed完整支持
VS Code完整支持