Local Code Indexing for Cursor

Un servidor basado en Python que indexa localmente bases de código usando ChromaDB para proporcionar búsqueda sem

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Documentación

Local Code Indexing for Cursor

Un servidor experimental basado en Python que indexa localmente bases de código usando ChromaDB y proporciona una herramienta de búsqueda semántica a través de un servidor MCP (Model Context Protocol) para herramientas como Cursor.

Configuración

  1. Clona y entra en el repositorio:

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

  2. Crea un archivo .env copiando .env.example:

    cp .env.example .env

  3. Configura tu archivo .env:

    PROJECTS_ROOT=~/your/projects/root    # Path to your projects directory
FOLDERS_TO_INDEX=project1,project2    # Comma-separated list of folders to index

    Ejemplo:

    PROJECTS_ROOT=~/projects
FOLDERS_TO_INDEX=project1,project2

  4. Inicia el servidor de indexación:

    docker-compose up -d

  5. Configura Cursor para usar el servidor de búsqueda local: Crea o edita ~/.cursor/mcp.json:

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

  6. Reinicia el IDE de Cursor para aplicar los cambios.

El servidor comenzará a indexar tus proyectos especificados, y podrás usar la búsqueda semántica de código dentro de Cursor cuando esos proyectos estén activos.

  1. Abre un proyecto que hayas configurado como indexado.

Crea un archivo .cursorrules y agrega lo siguiente:

<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>
  1. ¡Comienza a usar el modo Cursor Agent y observa cómo realiza búsquedas vectoriales locales!