PDF Search for Zed

Zed 用 PDF 検索

PDF ドキュメントを意味的に検索し、検索結果を Zed の AI Assistant で使用できる、Zed 向けのドキュメント検索拡張機能です。

前提条件

この拡張機能を使用するには、現在、次のものが必要です。

1. （埋め込みを生成するための）OpenAI API キー
2. システムにインストールされた uv

注： 現在のセットアップでは埋め込みの生成に OpenAI API キーが必要ですが、今後のバージョンでは自己完結型の代替手段を実装する予定です。コミュニティからのフィードバックは、これらの改善の優先順位付けに役立ちます。

クイックスタート

1. リポジトリをクローンします

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

2. MCP サーバー用の Python 環境をセットアップします。

cd pdfsearch-zed/pdf_rag
uv venv
uv sync

3. Zed に開発用拡張機能をインストールします

4. 検索 DB を構築します

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" ...

5. Zed を設定します

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

使い方

1. Zed の AI Assistant パネルを開きます
2. /pdfsearch に続けて検索クエリを入力します
3. 拡張機能が PDF を検索し、関連するセクションを AI Assistant のコンテキストに追加します

今後の改善

• 自己完結型のベクトルストア
• 自己完結型の埋め込み
• 初回実行時のインデックス構築の自動化
• 結果数の設定
• 複数の PDF に対応
• オプション：PDF 以外の追加ファイル形式に対応

プロジェクト構成

• pdf_rag/：Python ベースの MCP サーバー実装
• src/：Zed 拡張機能のコード
• extension.toml と Cargo.toml：Zed 拡張機能の設定ファイル

既知の制限事項

• 初回使用前に手動でインデックスを構築する必要があります
• 外部サービス（OpenAI）が必要です