Was macht Cursor-history-MCP?
🚀 Extrahiere und vektorisiere deinen Cursor-Chatverlauf für eine effiziente Suche über eine Docker-basierte FastAPI-API mit LanceDB-Integration.
🚀 Extrahiere und vektorisiere deinen Cursor-Chatverlauf für eine effiziente Suche über eine Docker-basierte FastAPI-API mit LanceDB-Integration.
Diese Fähigkeit extrahiert den gesamten Cursor-Chatverlauf, vektorisiert ihn mithilfe von Embedding-Modellen und speichert die Vektoren in einer LanceDB-Datenbank. Bereitgestellt wird eine FastAPI-basierte API in einem Docker-Container, die eine semantische Suche über die historischen Chats ermöglicht. Entwickler können so schnell relevante Diskussionen, Codefragmente oder Problemlösungen aus ihrer Cursor-Historie wiederfinden, ohne manuell suchen zu müssen. Die Integration von LanceDB sorgt für eine effiziente und skalierbare Vektorspeicherung, ideal für große Datenmengen.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.