Cursor-history-MCP は何をしますか？
🚀 Cursor チャット履歴を抽出しベクトル化して、Docker 化された FastAPI API と LanceDB 統合による効率的な検索を実現します。
Cursor チャット履歴を抽出しベクトル化して、Docker 化された FastAPI API と LanceDB 統合による効率的な検索を実現します。
このスキルは、Cursor エディタのチャット履歴を抽出、ベクトル化し、ベクトルデータベース LanceDB に保存することで、過去の会話を高速に検索できるようにするツールです。Docker コンテナ内で動作する FastAPI ベースの API を提供し、ベクトル検索機能を簡単に利用できます。開発者は過去の Cursor チャットから知識を素早く見つけ出し、コードレビューや問題解決に活用できます。主に Cursor ユーザー向けで、Docker 環境と Python が必要です。
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🚀 Cursor チャット履歴を抽出しベクトル化して、Docker 化された FastAPI API と LanceDB 統合による効率的な検索を実現します。
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.