关于 PDF Search for Zed
PDF Search for Zed 是 Zed 扩展,可对 PDF 内容进行语义搜索,并将相关段落加入 Zed 的 AI 助手上下文。它使用 MCP 服务,目前需用 OpenAI API 密钥生成嵌入,且使用前须手动建立索引。
主要功能
- 01对 PDF 进行语义搜索
- 02将段落加入 AI 上下文
- 03支持多个 PDF
- 04支持 PDF 以外的文件格式
适用场景
- 01查找 PDF 中的相关段落
- 02向 Zed 的 AI 助手提供文档内容
MCP 相关
扩展包含一个基于 Python 的 MCP 服务,用于搜索已建立索引的文档,并向 Zed 的 AI 助手提供匹配段落。使用前需要手动建立索引。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Zed 的 PDF 搜索
Zed 的文档搜索扩展,可让你在 PDF 文档中进行语义搜索,并在 Zed 的 AI 助手中使用搜索结果。
前提条件
此扩展目前需要:
OpenAIAPI 密钥(用于生成嵌入向量)- 系统中已安装
uv
注意: 当前配置需要 OpenAI API 密钥来生成嵌入向量,但我们计划在未来版本中实现一种独立方案。社区反馈将有助于确定这些改进的优先级。
快速开始
- 克隆仓库
git clone https://github.com/freespirit/pdfsearch-zed.git
- 为 MCP 服务设置 Python 环境:
cd pdfsearch-zed/pdf_rag
uv venv
uv sync
-
在 Zed 中安装开发扩展
-
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" ...
- 配置 Zed
"context_servers": {
"pdfsearch-context-server": {
"settings": {
"extension_path": "/path/to/pdfsearch-zed"
}
}
}
用法
- 打开 Zed 的 AI 助手面板
- 输入
/pdfsearch,后接搜索查询 - 扩展将搜索 PDF,并将相关部分添加到 AI 助手的上下文中
未来改进
- 独立的向量存储
- 独立的嵌入向量
- 首次运行时自动构建索引
- 可配置的结果数量
- 支持多个 PDF
- 可选:支持 PDF 以外的其他文件格式
项目结构
pdf_rag/:基于 Python 的 MCP 服务实现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构建索引
- 需要外部服务(OpenAI)
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。