커서에 대한 로컬 코드 인덱싱
ChromaDB를 사용하여 코드베이스를 로컬로 인덱싱하고 Cursor와 같은 도구에 대한 MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 의미 검색 도구를 제공하는 실험적 Python 기반 서버입니다.
설정
- 복제하고 저장소를 입력합니다.지엑스피1
.env.example
을 복사하여 .env
파일을 만듭니다..env
파일을 구성하세요.PROJECTS_ROOT=~/your/projects/root # Path to your projects directory
FOLDERS_TO_INDEX=project1,project2 # Comma-separated list of folders to index
예:PROJECTS_ROOT=~/projects
FOLDERS_TO_INDEX=project1,project2
- 인덱싱 서버를 시작합니다.
- 로컬 검색 서버를 사용하도록 Cursor를 구성합니다.
~/.cursor/mcp.json
만들거나 편집합니다.{
"mcpServers": {
"workspace-code-search": {
"url": "http://localhost:8978/sse"
}
}
}
- 변경 사항을 적용하려면 Cursor IDE를 다시 시작하세요.
서버는 지정한 프로젝트에 대한 인덱싱을 시작하고, 해당 프로젝트가 활성화되면 Cursor 내에서 의미 코드 검색을 사용할 수 있습니다.
- 인덱싱된 것으로 구성한 프로젝트를 엽니다.
.cursorrules
파일을 만들고 다음을 추가합니다.
<instructions>
For any request, use the @search_code tool to check what the code does.
Prefer that first before resorting to command line grepping etc.
</instructions>
- 커서 에이전트 모드를 사용하여 로컬 벡터 검색을 수행하는 모습을 확인해 보세요!