local-only server
The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.
Integrations
🤖 AI 개발 어시스턴트 MCP 서버
Cursor용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로 설계된 AI 기반 개발 툴킷에 오신 것을 환영합니다! 이 프로젝트는 맞춤형 AI 도구를 통해 지능적인 코딩 지원을 제공합니다. 이 프로젝트는 대부분 튜토리얼 데모이며, 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 도구가 아닙니다.
✨ 특징
🎨 코드 아키텍트
고급 추론 LLM을 호출하여 코딩 에이전트를 위한 계획과 지침을 생성합니다.
📸 스크린샷 버디
UI 디자인 스크린샷을 찍어 Composer Agent와 함께 사용하세요.
🔍 코드 리뷰
git diff를 사용하여 코드 검토를 시작합니다.
📄 파일 읽기 및 여러 파일 읽기
단일 파일 읽기는 효율적인 데이터 분석을 가능하게 하고, 다중 파일 읽기는 대량의 데이터 처리를 용이하게 합니다.
🚀 시작하기
1. 환경 설정
먼저 환경 변수를 설정해야 합니다. src/env/keys.ts
에 파일을 만드세요.
지엑스피1
⚠️ 보안 참고 : 프로덕션 환경에서는 API 키를 소스 코드에 직접 저장하는 것을 권장하지 않습니다. 로컬 개발 및 학습 목적으로만 사용해야 합니다. Cursor MCP 인터페이스에서도 환경 변수를 직접 설정할 수 있습니다.
2. 설치
3. 서버 구축
4. Windsurf Chat을 열고 MCP를 구성합니다.
이 프로젝트는 Cursor에서 MCP 서버로 사용하도록 설계되었습니다. 설정 방법은 다음과 같습니다.
- 시스템에서 Windsurf를 엽니다.
- 채팅 섹션으로 이동합니다.
+ Configure MCP
클릭합니다(이렇게 하면 새로운 MCP 서버를 추가할 수 있습니다).- 다음 JSON 구성을 추가합니다.
📘 전문가 팁 : 프로젝트에 내장된 index.js 파일의 전체 경로를 사용해야 할 수도 있습니다.
서버를 추가하면 "사용 가능한 도구"에 도구가 표시됩니다. 표시되지 않으면 MCP 서버 섹션 오른쪽 상단의 새로 고침 버튼을 클릭해 보세요.
MCP 설정에 대한 자세한 내용은 Windsurf MCP 설명서를 확인하세요.
🛠️ 도구 사용하기
설정이 완료되면 Cursor's Composer에서 이러한 도구를 바로 사용할 수 있습니다. AI가 관련 도구를 자동으로 추천해 주거나, 도구 이름이나 설명을 통해 직접 요청할 수도 있습니다.
예를 들어, Composer를 입력해 보세요.
- "모범 사례를 보려면 이 코드를 검토하세요"
- "새로운 기능을 설계하는 데 도움을 주세요"
- "이 UI 스크린샷을 분석하세요"
- "단일 파일 읽기 및 여러 파일 읽기"
상담원은 도구 관련 전화를 걸기 전에 귀하의 승인을 요청할 것입니다.
📘 전문가 팁 : 특정 시나리오에 맞는 도구 사용 방법에 대한 지침으로 .cursorrules 파일을 업데이트하면 에이전트가 자동으로 도구를 사용합니다.
📁 프로젝트 구조
This server cannot be installed
코드 아키텍처 계획, 스크린샷 분석, 코드 검토, 파일 읽기 기능을 위한 맞춤형 AI 도구를 통해 지능형 코딩 지원을 제공하는 Cursor 호환 툴킷입니다.
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