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

1. 복제하고 저장소를 입력합니다.

   지엑스피1

2. .env.example 을 복사하여 .env 파일을 만듭니다.

   cp .env.example .env

3. .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

4. 인덱싱 서버를 시작합니다.

   docker-compose up -d

5. 로컬 검색 서버를 사용하도록 Cursor를 구성합니다. ~/.cursor/mcp.json 만들거나 편집합니다.

   {
     "mcpServers": {
       "workspace-code-search": {
         "url": "http://localhost:8978/sse"
       }
     }
   }

6. 변경 사항을 적용하려면 Cursor IDE를 다시 시작하세요.

서버는 지정한 프로젝트에 대한 인덱싱을 시작하고, 해당 프로젝트가 활성화되면 Cursor 내에서 의미 코드 검색을 사용할 수 있습니다.

7. 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>

8. 커서 에이전트 모드를 사용하여 로컬 벡터 검색을 수행하는 모습을 확인해 보세요!