PMB AI — MCP-сервер памяти для Claude Code и Cursor
Локальная память для ИИ-агента: решения, уроки и структура проекта хранятся в SQLite и подтягиваются в новые сессии. Без облака и ключей API.
claude mcp add pmb-ai -- uvx pmb-aiЧто делает PMB AI
PMB AI даёт агенту долгую память. Решения, которые вы приняли на прошлой неделе, правила, которым его научили, факты о проекте и структура кода лежат в локальном рабочем пространстве и переживают перезапуск, смену модели и переход на другого агента. Источник правды — SQLite, рядом с ним перестраиваемые поисковые индексы. На чтении никакого вызова LLM нет.
Ставится как MCP-сервер. В Claude и Codex хватает одной команды, в Cursor и GitHub Copilot прописывается блок JSON с uvx pmb-ai. Дальше pmb setup находит агента и прописывает MCP-запись, pmb warmup заранее загружает модель, чтобы первое воспоминание было мгновенным, pmb doctor проверяет, что всё связано. Хуки в Claude и Codex подставляют нужную память до того, как модель начнёт думать, поэтому вызывать инструмент вручную не приходится. Поиск многоязычный: запрос на русском находит факт, записанный по-английски.
Просмотреть накопленное можно через pmb dashboard — локальный веб-интерфейс на http://127.0.0.1:8765 с вкладками вроде карты сущностей, таймлайна и уроков. Слушает только 127.0.0.1, наружу ничего не уходит. Выгрузить всё в Markdown или JSON — pmb export. Лицензия Apache 2.0.
Какие задачи решает
- вспомнить решение по авторизации из прошлой сессии
- научить агента правилу, которое он не должен нарушать
- найти файл и строку по описанию бага
- перенести накопленный контекст при смене агента или модели
- выгрузить всю память проекта в Markdown
Примеры запросов агенту
- Вспомни, что мы решили про авторизацию на прошлой неделе
- Найди, где в проекте правится порог скидки, и покажи строку
- Запомни: порог не опускаем ниже 25%
Как установить PMB AI
Командой платформы
claude mcp add pmb-ai -- uvx pmb-aiuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pmb-ai <команда>
Командой платформы
codex mcp add pmb-ai -- uvx pmb-aiuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pmb-ai <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"pmb-ai": {
"command": "uvx",
"args": [
"pmb-ai"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pmb-ai <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"pmb-ai": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pmb-ai"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pmb-ai <команда>
Командой платформы
gemini mcp add pmb-ai uvx pmb-aiuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from pmb-ai <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о PMB AI
Как установить PMB AI в Claude Code?
Выполните claude mcp add pmb-ai -- uvx pmb-ai, затем pmb setup, pmb warmup и перезапустите агента. Проверить связку можно через pmb doctor.
Что делает PMB AI?
Хранит решения, уроки и структуру проекта в локальной базе SQLite и отдаёт их агенту через MCP. Память переживает перезапуски и смену модели.
Нужны ли ключи API или облако?
Нет. Всё лежит в локальном рабочем пространстве, на пути чтения вызова LLM не происходит, аккаунт и подписка не требуются.
