Pdfsearch Zed

Zed的PDF搜索

Zed的文档搜索扩展，允许您在语义上搜索 PDF文档，并在Zed的AI助手中使用结果。

先决条件

此扩展目前需要：

1. 一 OpenAI API密钥（用于生成嵌入）
2. uv 安装在您的系统上

注： 虽然当前的设置需要一个OpenAI API密钥来生成嵌入，但我们计划在未来的版本中实现一个自包含的替代方案。社区反馈将有助于优先考虑这些改进。

快速开始

1. 克隆存储库

git clone https://github.com/freespirit/pdfsearch-zed.git

1. 为MCP服务器设置Python环境：

cd pdfsearch-zed/pdf_rag
uv venv
uv sync

1. 安装开发扩展 在 Zed

1. 构建搜索数据库

cd /path/to/pdfsearch-zed/pdf_rag

echo "OPENAI_API_KEY=sk-..." > src/pdf_rag/.env

# This may take a couple of minutes, depending on the documents' size
# You can provide multiple files and directories as arguments.
#  - files would be chunked.
#  - a directory would be considered as if its files contains chunks.
#    E.g. they won't be further split.
uv run src/pdf_rag/rag.py build "file1.pdf" "dir1" "file2.md" ...

1. 配置Zed

"context_servers": {
    "pdfsearch-context-server": {
        "settings": {
            "extension_path": "/path/to/pdfsearch-zed"
        }
    }
}

用法

1. 打开Zed的AI助手面板
2. 类型 /pdfsearch 然后是您的搜索查询
3. 扩展程序将搜索PDF并将相关部分添加到AI中

助理的背景

未来改进

• \[x\] 自包含矢量存储
• \[\]自包含嵌入
• \[\]首次运行时自动构建索引
• \[\]可配置的结果大小
• \[x\] 支持多个PDF
• \[x\] 可选：PDF以外的其他文件格式

项目结构

• pdf_rag/：基于Python的MCP服务器实现
• src/：Zed扩展代码
• extension.toml 和 Cargo.toml：Zed扩展配置文件

已知限制

• 首次使用前需要手动建立索引
• 需要外部服务（OpenAI）