Cursor Local Indexing

🚀 使用 ChromaDB 的本地代码索引服务（针对 Cursor）

このプロジェクトは、Python ベースの実験的なサーバーです。ローカルで ChromaDB を使用してコードベースをインデックス化し、MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーを通じて、Cursor などの IDE で使用できる意味検索ツールを提供します。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

1. リポジトリをクローンし、ディレクトリに移動します。

git clone <repository-url>
cd cursor-local-indexing

2. .env.example をコピーして .env ファイルを生成します。

cp .env.example .env

3. .env ファイルを設定します。

PROJECTS_ROOT=~/your/projects/root    # プロジェクトディレクトリのパス
FOLDERS_TO_INDEX=project1,project2    # インデックスするフォルダーのリスト（カンマ区切り）

例：

PROJECTS_ROOT=~/projects
FOLDERS_TO_INDEX=project1,project2

4. インデックスサーバーを起動します。

docker-compose up -d

💻 使用例

基本的な使用法

5. Cursor がローカル検索サーバーを使用するように設定します。 ~/.cursor/mcp.json ファイルを作成または編集します。

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

6. Cursor IDE を再起動して設定を適用します。 サーバーは指定したプロジェクトのインデックス作成を開始し、これらのプロジェクトがアクティブなときに Cursor で意味コード検索を使用できるようになります。

7. インデックス対象として設定した任意のプロジェクトを開きます。 .cursorrules ファイルを作成し、以下の内容を追加します。

<指令>
对于任何请求，首先使用 @search_code 工具检查代码的功能。
在转而使用命令行 grep 等工具之前，优先考虑这一点。
</指令>

8. Cursor Agent モードを有効にして、ローカルベクトル検索の効果を確認しましょう！