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PMB AI

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面向 AI 编码代理的本地优先持久记忆。

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分类: 开发工具第 74 / 438
Stars: ★ 285 非常热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Python
凭据: 无需凭据
许可证: Apache-2.0
最近提交: 28 天前
工具数: 13

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-07

FMRS 63/100 · C · 最弱项可靠性 10/20 — 查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件连接数据库

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

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

安装接入

准备工作

运行环境：Python

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。

验证是否装好

安装后运行 pmb doctor 确认接线无误，重启客户端后调用 prepare(message) 工具，应返回 project_context、lessons 等字段且延迟仅几毫秒。

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。

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

调用 prepare 告诉我这个项目的关键决策和未完成目标
用 recall 搜索我们之前关于认证方案的决定
记录一条决策：统一使用 PostgreSQL 16 作为数据库
查询 user.city 这个键值事实在过去的值

工具能力 13

prepare 只读

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 只读

混合搜索记忆，结合 BM25、向量、知识图谱和重排序。

record_keyed_fact 写入

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 写入

批量记录事件，异步写入，返回快速。

record_decision 写入

记录代理做出的决策。

record_lesson 写入

记录经验教训，作为规则供以后遵循。

record_goal 写入

记录目标，跟踪进度。

index 写入

索引项目代码、PDF 或目录，提取结构和内容。

展开其余 5 个工具

track 写入

跟踪模块或变更，生成摘要（如提交意图）。

import 写入

从外部来源（如 ChatGPT 导出）导入历史记录。

forget 破坏性

归档或删除记忆。

mark_lesson_followed 写入

标记经验是否被遵循，用于自我改进循环。

keyed_fact_as_of 只读

查看某个关键事实在特定时间点的历史值。

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

Cursor

Codex

Windsurf

Zed

VS Code

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

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。