PMB
AI 코딩 에이전트를 위한 로컬 우선 메모리. MCP를 통해 프로젝트 컨텍스트를 자동으로 저장하고 기억하며, 오프라인에서 약 35ms의 리콜 속도를 제공합니다.
PMB
PMB란?
PMB vs 유사 도구
| 가격 모델 | 무료 | 무료 | 무료 | 무료 |
| 무료 크레딧 | ||||
| 주요 기능 |
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| 장점 |
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PMB 사용 방법
- 1설치: `pip install pmb-ai`
- 2에이전트 연결: `pmb connect claude-code` (Cursor, Codex, Zed 등 지원)
- 3평소처럼 작업 – PMB가 자동으로 기록하고 기억.
- 4대시보드 열기: `pmb dashboard`
PMB 주요 기능
- 로컬 우선: 모든 데이터가 디스크의 SQLite + LanceDB에 저장
- RRF 융합을 사용한 하이브리드 리콜 (BM25 + 밀집 벡터 + 엔티티 그래프)
- 모든 에이전트 프롬프트에서 자동 리콜 (읽기 4~16ms)
- 서브 밀리초 비동기 쓰기 (<1ms, 비차단)
- 레슨 점수 매기기: 사용되지 않은 메모리 정리 플래그
- 타임라인 및 맵이 있는 실시간 엔티티 그래프 대시보드
- 여러 에이전트와 연동 (Claude Code, Cursor, Codex, Zed, Windsurf)
- 완전 오프라인, API 키 불필요, 원격 측정 없음
- Apache 2.0 오픈소스
PMB 사용 사례
- 매 세션마다 코딩 에이전트에게 프로젝트를 다시 설명할 필요 없음
- 컨텍스트 손실 없이 에이전트 간 전환 (Claude Code ↔ Cursor ↔ Codex)
- 도움이 되는 교훈을 강조하는 정직하고 자체 정리되는 메모리 유지
PMB 가격 및 무료 크레딧
PMB의 가격 모델은 무료입니다.
PMB 장점과 단점
장점
- 100% 로컬 및 오프라인
- 오픈소스 (Apache 2.0)
- 빠른 리콜 및 쓰기
- 여러 MCP 인식 에이전트와 연동
- 자동 메모리 위생 (감쇠, 보관, 중복 제거)
- API 키 또는 클라우드 종속성 불필요
단점
- Python 환경 필요 (pip install)
- MCP 호환 에이전트로 제한됨
- 아직 비교적 새롭고 커뮤니티가 작음
PMB은 어떤 용도에 가장 적합한가요?
- 지속적인 프로젝트 메모리를 원하는 AI 코딩 에이전트 사용 개발자
- 여러 에이전트 간 컨텍스트를 공유하는 팀
- 데이터 소유권과 오프라인 작동을 중요시하는 모든 사용자
PMB 자주 묻는 질문
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