README.ko.md

XERJ

AI 에이전트를 위한 로컬 우선(local-first) 검색 엔진이자 MCP 서버. Rust 바이너리 하나가 코드, 문서, 로그, JSONL/CSV, PDF를 색인해 BM25 전문(full-text) 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색, 코드 검색, 에이전트 메모리를 제공하며, Elasticsearch 호환 API 뒤에서 동작합니다. Claude Code, Cursor 및 모든 MCP 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

XERJ는 커뮤니티의 신뢰를 받는 로컬 AI 검색 엔진으로, 어떤 폴더든 자동으로 색인합니다. 덕분에 코딩 에이전트는 파일을 하나씩 읽으며 토큰을 낭비하는 대신, 정확히 필요한 코드를 바로 가져올 수 있습니다. 레퍼런스 코딩(reference coding)이 대표적인 사용 사례이자 가장 확실한 승리입니다: 에이전트에게 작업을 지시하면 그와 가장 가까운 오픈소스 저장소들을 내려받아 색인하고, 자기 코드를 작성하기 전에 그 문제를 다른 사람들이 어떻게 해결했는지 재활용합니다. 제어된 실험에서 코딩 에이전트의 출력 토큰을 동일한 16/16 해결률로 2.7배 줄였고(사례 연구), 사용자들은 실무에서 대략 5배 절감을 보고합니다 (실사용 보고서). 덕분에 더 작고 저렴한 모델이 기억에 의존하는 비싼 모델보다 더 잘 코딩할 수 있고, 여러분은 수정 루프에 쓰는 시간도 줄어듭니다. 프롬프트 하나로 바로 설치해 보세요:

Install XERJ (docs: https://xerj.org/llms.txt), index this project's sources, and set up
reference coding: clone and index the open-source repos closest to what we're building,
and search how they solved a problem before writing code.

직접 실행할 수도 있습니다:

curl -fsSL https://xerj.org/get | sh
xerj --insecure --data-dir ~/xerj-data &
xerj init                                        # Claude Code/Cursor에 XERJ 연동 (MCP + skill), 명령 한 번
xerj autoindex ~/my-project
xerj search "how do we rotate the WAL segment"   # 순위가 매겨진 구절, file:line
xerj def "euler_to_rotationmatrix"               # 정의로 이동: file:line + 시그니처
xerj gain                                        # 무엇을 해줬는지 — 추정이 아닌 실측

데이터 디렉터리는 autoindex할 폴더 밖에 두세요. data/는 기본 무시 목록에 없으므로, 색인할 트리 안에 --data-dir ./data를 두면 노드가 자기 저장소를 색인하게 됩니다.

Windows 및 수동 검증된 설치는 수동 설치를 참고하세요.

이 --insecure 플래그는 형식적인 절차가 아니라 신뢰 경계입니다. TLS와 API 키 인증을 끄므로, 해당 포트에 도달할 수 있는 모든 호출자는 모든 /_memory 네임스페이스를 포함해 모든 인덱스를 읽고 삭제할 수 있는 슈퍼유저가 됩니다. 개발 머신의 단일 사용자를 위한 것입니다: 새 노드는 127.0.0.1에만 바인딩하며, 다른 인터페이스의 평문 바인딩은 명시적으로 허용하지 않는 한 시작을 거부합니다. 전체 모델은 docs/SECURITY_MODEL.md에 있습니다.

커뮤니티 참여

XERJ에 참여하는 방법은 실행해 보고 짧은 사용 후기를 하나 보내는 것 — 커밋이나 PR 하나 — 입니다. 그 보고서가 회원증이며, 무료 Apache-2.0 바이너리에 대한 프로젝트의 유일한 대가입니다. 덕분에 다음 사용자를 위해 엔진이 계속 개선됩니다.

사람과 AI 에이전트 모두 환영합니다; 의도적으로 에이전트 전용 프로젝트가 아닙니다. 점심시간에 저장소 하나를 색인했든, 에이전트가 남의 코드베이스 세션 중간에 XERJ를 설치했든, 요구는 같습니다: 무엇을 대상으로 삼았는지, 무엇에 사용했는지, 솔직한 평가를 담은 짧은 보고서 하나. 부정적 평가도 좋은 보고서입니다. 뭔가 깨졌다면 그건 별도의 이슈나 수정 사항입니다.

사용 후기 PR은 CLA 면제라 서명 없이 병합됩니다. 어떤 빌드에서든 동작하는 방법은 user-feedback/16-agent-field-reports/에 마크다운 파일 하나만 추가하는 일반 gh pr create입니다(디프에 다른 것은 없어야 합니다). 해당 명령이 있는 빌드에서는 xerj feedback이 보고서 초안을 작성해 버전, OS, 색인 대상을 채워주고, xerj feedback --open-pr가 PR을 열어줍니다. 내 바이너리에 이 명령이 있는지는 xerj --help로 확인하세요.

측정된 이유: 레퍼런스 코딩

grep하는 에이전트는 파일 전체를 컨텍스트에 끌어들입니다. 우리 측정에서 한 코퍼스에서는 입력 토큰이 최대 1.06M에 달했고, 결국 그것을 다 읽어야 합니다. XERJ에 질의하는 에이전트는 필요한 구절(passage)을 받습니다. 모델이 암기하지 못한 코드로 엔드투엔드 측정한 결과 (사례 연구: 작업 8개, 언어 4개, 그룹당 16회 실행, 실제 claude -p 토큰 카운트):

	출력 토큰	비용	해결
기억만으로	260,916	$11.18	11/16
grep 기반 에이전트	26,477	$3.27	16/16
XERJ	9,982	$1.58	16/16

동일한 해결률에서 grep 대비 출력 토큰 2.7배, 기억만 사용 대비 26배 절감이며, 단일 Java 작업에서는 최대 278배 절감이었습니다. 실제 개발에서 사용자들은 엔드투엔드로 대략 5배의 토큰 절감을 보고합니다 (실사용 보고서). 이 가치는 암기 여부에 좌우됩니다: 비공개·내부·니치·학습 컷오프 이후 코드에서 승리하고, 모델이 이미 아는 유명 공개 라이브러리에서는 중립적이거나 불리할 수 있습니다. 정직한 한계는 사례 연구에 있습니다.

아무 폴더나 넣어 보세요

레퍼런스 코딩도 같은 원시 기능의 한 사용례입니다: xerj autoindex <folder>는 에이전트가 코퍼스를 grep하는 대신 알게 만듭니다. 명령 하나로 코드, 문서, 로그, PDF, SQLite, 까다로운 CSV까지 타입이 지정되고 질의 가능한 인덱스로 만들어 검색, RAG, 보안 감사, 에이전트 메모리에 씁니다. 스키마도 파이프라인도 작성할 필요가 없습니다.

xerj --insecure --data-dir ~/xerj-data &      # 시작
xerj autoindex ~/my-project              # 아무거나 가리키기

--insecure는 다시 말하지만 TLS 없음, 인증 없음 — 모든 호출자가 슈퍼유저 — 를 뜻하므로, 위와 같은 개발 머신 단일 사용자 경계입니다(보안 모델).

XERJ는 모든 파일을 스니핑해 무엇인지 파악하고, 발견한 데이터셋마다 인덱스를 하나씩 만듭니다. 코드는 tree-sitter를 거쳐 심볼과 줄 번호가 붙은 채로 들어옵니다. 평문 텍스트가 아닙니다:

phase A: 593 datasets inferred, 1955 junk/skipped files
phase B: indexing 25329 files with 8 workers
done in 158.1s, 593 datasets, 83103 records live, 790 junk records

사람들이 무엇에 쓰는가

레퍼런스 코딩: 문제와 가장 가까운 OSS 프로젝트들을 색인해, 코드를 작성하기 전에 그 해법을 검색 (위의 측정된 사용 사례).
코드베이스 Q&A와 RAG: 저장소를 색인하고 메커니즘을 물으면, 디렉터리 목록 대신 file:line이 붙은 구절을 받습니다.
보안 감사: 대상 트리를 색인하고 모든 파일 타입에서 한 번에 싱크 패턴, 시크릿, 위험한 호출을 질의합니다.
로그·장애 분석: 뒤섞인 포맷이 Elasticsearch에서 기대하는 집계가 가능한 타입 인덱스가 됩니다.
에이전트 장기 기억: /_memory/{namespace}가 에이전트가 배운 것을 저장하고 다음 세션에 의미로 재소환합니다.

프롬프트는 어떻게 동작하는가

llms.txt가 에이전트에게 순서대로 된 단계를 줍니다: 설치, 서버 시작, xerj autoindex ., 임의의 Elasticsearch 클라이언트로 질의, 그리고 레퍼런스 코딩 루프 (비슷한 OSS 클론, 색인, 작성 전에 메커니즘 검색, 사용한 것 인용, 라이선스 존중).

도움이 되는 이유: 기억으로 작업하는 에이전트는 암기하지 못한 API에서 재시도 루프에 빠지고, grep은 어디를 봐야 하는지만 알려줍니다. 결국 회복 방법은 소스를 컨텍스트로 읽는 것이고, 우리 측정에서 한 코퍼스에서 입력 토큰이 최대 1.06M이었습니다. XERJ에 질의하는 에이전트는 정확한 구절을 대신 읽습니다. 동일한 16/16 해결률에서 grep 대비 2.7배(기억만 대비 26배, 2.1배 저렴) 절감은 위 측정된 이유에 있으며, 모델이 본 적 없는 Rust 라이브러리에서 검색 사용 시 9/9, 기억만 사용 시 0/9를 기록한 동반 실험도 있습니다.

새 설치에서 바로 동작하는 프롬프트 더 보기:

"https://xerj.org/llms.txt 를 읽고, XERJ를 검색 백엔드로 설정하고, ./docs를 색인한 뒤, 만들어진 인덱스마다 예시 질의를 하나씩 보여줘."
"xerj autoindex map을 실행하고 이 데이터에 무엇이 있는지 알려줘 (타입, 개수, 기록된 주의점). 그다음부터는 파일을 읽는 대신 검색으로 내 질문에 답해줘."
"XERJ의 /_memory/notes API를 이 프로젝트의 장기 기억으로 써줘: 작업하며 배운 것을 저장하고, 다음 세션에서 의미로 재소환해줘."

각 기능별로 검증된 실제 예제: xerj.org/docs/recipes.

_{부팅, 벌크 수집, 검색, 벡터 kNN, 라이브 대시보드, 편집 없음.
xerj.org에서 보기 또는
라이브 플레이그라운드 체험.}

수동 설치

curl -fsSL https://xerj.org/get | sh

Windows PowerShell:

irm https://xerj.org/get.ps1 | iex

정적 바이너리 하나, JVM 없음, 의존성 없음. Linux, macOS, Windows의 x86-64와 arm64용으로 미리 빌드되어 있습니다. 소스에서 빌드할 수도 있습니다. Elasticsearch API를 말하므로 기존 클라이언트, 대시보드, 도구가 그대로 동작합니다.

설치 후 첫 명령들 (설치 스크립트가 xerj의 위치를 출력합니다; 필요하면 PATH에 추가하세요): xerj --insecure --data-dir ~/xerj-data &, http://localhost:9200이 응답할 때까지 기다린 뒤 xerj autoindex ~/my-project. 폴더 색인을 참고하세요.

런타임 인터넷 접근이 없는 호스트는 에어갭 배포 레시피를 따르세요. 기본 어휘(lexical) 임베더는 오프라인입니다; 뉴런(neural) 모드는 첫 시맨틱 연산 전에 모델 파일 세 개를 로컬에 준비해야 합니다.

폴더 색인

서버를 시작한 뒤 autoindex를 아무거나 가리키세요:

xerj --insecure --data-dir ~/xerj-data &     # 로컬 개발: TLS 없음, 인증 없음
xerj autoindex ~/my-project

이것이 이 README 상단의 개발 머신 신뢰 경계입니다 — TLS 없음, 인증 없음, 모든 호출자가 슈퍼유저. 새 노드는 127.0.0.1에만 바인딩하므로 노트북에서는 괜찮습니다; 공유 호스트는 바로 아래의 인증 켜진 시작을 쓰세요.

서버가 인증 켜짐(--insecure 없는 모든 시작, 설정 파일로 시작하는 경우도 포함)이면 autoindex에 같은 키를 넘겨야 합니다. 키를 xerj.toml에서 읽지는 않으므로 --api-key를 넘기거나 XERJ_API_KEY를 설정하세요. 그렇지 않으면 모든 요청이 401 Unauthorized로 돌아옵니다:

xerj --data-dir ~/xerj-data &                          # 인증 켜짐: 첫 부팅 시 키 발급
export XERJ_API_KEY="$(cat ~/xerj-data/admin.key)" # <data_dir>/admin.key
xerj autoindex ~/my-project

설정은 이게 전부입니다. 스키마도 파이프라인도 없습니다. XERJ가 각 파일을 스니핑해 무엇인지 파악하고, 발견한 데이터셋마다 인덱스를 만듭니다:

phase A: 593 datasets inferred, 1955 junk/skipped files
phase B: indexing 25329 files with 8 workers
done in 158.1s, 593 datasets, 83103 records live, 790 junk records

소스 파일은 tree-sitter를 거치므로 코드가 평문 텍스트가 아니라 심볼과 줄 번호와 함께 들어옵니다. CSV, JSON, JSONL, XML, YAML, SQLite, PDF, DOCX, PowerPoint(.pptx, 슬라이드당 레코드 하나), Excel(.xlsx, 시트당 데이터셋 하나), EPUB 책(챕터당 레코드 하나), Jupyter 노트북 (헤딩 섹션당 레코드 하나, 커널 무관), 맨 페이지(roff, 섹션당 레코드 하나), HTML, 메일(.eml 및 mbox 메일함, Google Takeout 내보내기 포함), 일반적인 로그 포맷이 모두 처리됩니다. Unity 프로젝트는 일급 시민 대우를 받습니다: 텍스트 직렬화된 씬, 프리팹, 에셋이 GameObject/Component당 레코드 하나가 되고, .meta 파일이 GUID-경로 테이블이 되며, MonoBehaviour 레코드에 script_class/script_path가 붙어 "이 스크립트를 쓰는 씬은?"이 질의 하나가 됩니다 (바이너리 직렬화 에셋은 Force Text여야 읽을 수 있습니다; Library/ 같은 생성 디렉터리는 자동 건너뛰고 기록됩니다).

검색

Elasticsearch API이므로 이 부분은 이미 알고 있습니다:

# 뭘 찾았는지?
curl localhost:9200/_cat/indices

# 전문 검색
curl "localhost:9200/ax-*/_search?q=checkout+error"

# 구조화된 질의
curl localhost:9200/ax-orders/_search -H 'content-type: application/json' -d '{
  "query": { "range": { "total": { "gte": 100 } } },
  "aggs":  { "by_status": { "terms": { "field": "status" } } }
}'

벡터·하이브리드 검색도 Elasticsearch에 보내는 것과 같은 knn과 semantic 문법을 씁니다. 어떤 Elasticsearch 클라이언트 라이브러리든 localhost:9200을 가리키면 동작합니다.

Jev로 결과 점수 매기기

검색 점수는 어떤 결과가 어떤 결과보다 위인지는 알려주지만, 그 결과가 정말 질문에 답하는지는 알려주지 않습니다. TypeSafe AI의 서비스 Jev가 그것을 합니다: 질문과 문서를 주면 문서가 얼마나 잘 답하는지 0에서 1 사이의 숫자를 돌려줍니다. XERJ는 두 가지 방식으로 함께 동작합니다.

1. Jev로 결과 재정렬(선택). _search에 "rerank": {}를 추가하면 XERJ가 상위 결과를 Jev로 보내고, 돌아온 숫자로 정렬합니다. 공개 FiQA 테스트에서 결과 품질이 0.24에서 0.36(nDCG@10)으로 올라갔고, 검색 648회에 총 약 $0.64가 들었습니다. 이 숫자는 정렬 수단으로 쓰되 정확한 백분율로 보지 마세요: 잘 보정되어 있지 않습니다. 이 기능은 해당 결과들의 텍스트를 TypeSafe 서버로 보냅니다. 키를 설정하기 전까지는 꺼져 있으며, [rerank] enabled = false로 완전히 금지할 수 있습니다. 켜기 전에 docs/RERANK.md를 읽으세요.

2. 같은 종류의 답을 로컬에서 얻기. POST /v1/systemone과 POST /_decide는 같은 질문을 같은 형식으로 받지만, XERJ가 이미 레이블을 붙인 문서들(예: 스팸/비스팸으로 표시된 메일) 중 가장 비슷한 것을 찾아 스스로 답합니다. 아무것도 머신을 떠나지 않고 키도 필요 없습니다. 레이블된 예제가 있을 때만 동작합니다; AG News(레이블된 예제 12만 개)에서 92%의 정확도로 올바른 레이블을 골랐습니다. 공식 jev-reranker Python 클라이언트가 수정 없이 XERJ 노드에 동작합니다(테스트). XERJ는 자기 이름 xerj-history-vote-1로 답합니다; Jev가 아닙니다.

측정값과 재현 방법: benchmarks/beir-hybrid와 benchmarks/decisions-as-retrieval.

MCP로 에이전트 연결

모든 에이전트가 셸 명령을 실행할 수 있는 건 아닙니다. 데스크톱 어시스턴트와 함수 호출 호스트는 Model Context Protocol로 도구에 접근하며, 방금 설치한 그 바이너리가 MCP 서버입니다. 내려받을 것도 컴파일할 것도 없습니다:

xerj --insecure --data-dir ~/xerj-data &     # 1. 도구들이 질의할 노드
xerj mcp                                # 2. MCP stdio 서버 (클라이언트가 실행)

xerj mcp는 stdio로 MCP를 말하고 XERJ_URL(기본 http://localhost:9200)이 가리키는 노드로 프록시합니다. 노드를 시작하지는 않습니다; 1단계가 선행 조건입니다. MCP 서버는 자체 신뢰를 추가하지 않습니다 — 클라이언트에는 stdio, 노드에는 평문 HTTP로 말하는 같은 바이너리이므로 노드의 경계가 중요하고, 위의 1단계는 같은 --insecure 개발 노드를 띄웁니다. MCP 클라이언트 설정에 넣으세요:

{
  "mcpServers": {
    "xerj": {
      "command": "/home/you/.local/bin/xerj",
      "args": ["mcp"],
      "env": { "XERJ_URL": "http://localhost:9200" }
    }
  }
}

절대 경로를 쓰세요. 설치 스크립트는 기본적으로 xerj를 ~/.local/bin에 놓습니다 (command -v xerj로 확인), 데스크톱 아이콘으로 실행된 MCP 호스트는 셸의 PATH를 상속하지 않습니다. 노드가 인증 켜짐(--insecure 외의 모든 시작)이면 XERJ_URL 옆에 "XERJ_AUTH": "ApiKey <key>"를 추가하세요; 키는 <data-dir>/admin.key에 있습니다.

지원되는 에이전트

26개 클라이언트가 xerj mcp를 로컬 stdio 서버로 등록할 수 있습니다. 항목은 항상 같은 두 필드 — 바이너리의 절대 경로와 유일한 인자 mcp — 지만, 그 항목이 어디에 사는지, 어떤 키로 감싸지는지는 클라이언트마다 다릅니다. tested는 해당 클라이언트에서 서버를 등록했고 xerj_search가 도구 목록에 나타난 것; untested는 경로와 형태를 해당 클라이언트의 공식 문서에서 옮겨 적었고 아직 아무도 실행하지 않았다는 뜻입니다. 실행해 본 행은 둘입니다. OpenCode v2.1.2(Windows)를 xerj v1.0.0-rc.97에 대해 실행했고, initialize와 tools/list에 전체 도구 목록으로 응답했습니다. Cline CLI 3.0.73(Linux)을 xerj v1.0.0-rc.98에 대해 실행했습니다. 이 절의 mcpServers 블록을 ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json에 넣자 xerj_search (Cline이 모델에 넘길 때 이름은 xerj__xerj_search)가 그 바이너리의 도구 20개 목록에 나타났고, Cline이 xerj_search 호출 한 번을 실행했습니다. 공급자 키가 없어 모델 턴은 로컬 OpenAI 호환 스텁이었고, MCP 서버는 실제 xerj mcp 프로세스였습니다. IDE의 MCP Servers > Configure 버튼은 그 실행에 포함되지 않았습니다. untested 행을 고치는 것은 환영받는 첫 PR입니다.

클라이언트	설정 파일	키	비고	테스트
OpenCode	프로젝트의 `opencode.json` 또는 `~/.config/opencode/opencode.json`	`mcp.servers`	커맨드 배열 하나, `env`가 아닌 `environment`, 프로젝트 루트 필요	tested
Claude Code	`.mcp.json`(프로젝트) 또는 `~/.claude.json`(사용자); `claude mcp add`가 둘 다 작성	`mcpServers`	커맨드 앞에 `--` 필수	untested
Cursor	프로젝트의 `.cursor/mcp.json` 또는 `~/.cursor/mcp.json`	`mcpServers`	stdio에는 `type` 불필요	untested
Codex	`~/.codex/config.toml` 또는 신뢰된 프로젝트의 `.codex/config.toml`	`[mcp_servers.xerj]`	JSON이 아닌 TOML	untested
Gemini CLI	`.gemini/settings.json` 또는 `~/.gemini/settings.json`	`mcpServers`	폴더를 `gemini trust`해야 함, 안 그러면 Disconnected 표시	untested
GitHub Copilot in VS Code	`.vscode/mcp.json`	`servers`	`"type": "stdio"` 필요; 포터블 `.mcp.json`은 `mcpServers` 사용	untested
Windsurf	`%APPDATA%\devin\mcp_config.json`, `~/.config/devin/mcp_config.json`	`mcpServers`	경로는 이제 `~/.codeium/windsurf`가 아닌 Devin 것	untested
Claude Desktop	`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`, `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`, `~/.config/Claude/claude_desktop_config.json`	`mcpServers`	창만 닫지 말고 앱을 완전히 종료	untested
Cline	`~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json` (CLI); IDE는 MCP Servers > Configure에서 열기	`mcpServers`	`disabled`와 `autoApprove`는 Cline 전용; 이번 CLI 실행에는 필요 없었음	tested
Roo Code	프로젝트의 `.roo/mcp.json` 또는 `<VS Code User>/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/settings/mcp_settings.json`	`mcpServers`	이름 충돌 시 프로젝트 항목이 우선	untested
Kilo Code	프로젝트의 `kilo.jsonc` 또는 `.kilo/kilo.jsonc`, 전역은 `~/.config/kilo/kilo.jsonc`	`mcp`	OpenCode처럼 커맨드 배열 하나	untested
Continue	`~/.continue/config.yaml` 또는 `.continue/mcpServers/`의 아무 파일	`mcpServers`	맵이 아닌 YAML 리스트; Agent 모드만	untested
Zed	`~/.config/zed/settings.json` (Windows에서는 `zed: open settings file` 실행)	`context_servers`	키가 `mcpServers`가 아님	untested
JetBrains AI Assistant	설정 UI만: Settings > Tools > AI Assistant > Model Context Protocol	`mcpServers`	Junie와 별개 저장소	untested
Junie	프로젝트의 `.junie/mcp/mcp.json`, 사용자는 `~/.junie/mcp/mcp.json`	`mcpServers`	오래된 글은 `mcp/` 폴더가 빠져 있음	untested
Amp	`~/.config/amp/settings.json`, 워크스페이스의 `.amp/settings.json` 또는 `amp mcp add`	`amp.mcpServers`	키가 `amp.` 접두사를 유지	untested
Goose	`~/.config/goose/config.yaml`, `%APPDATA%\Block\goose\config\config.yaml`	`extensions`	`command`가 아닌 `cmd`, YAML	untested
Kiro	워크스페이스의 `.kiro/settings/mcp.json`, 사용자는 `~/.kiro/settings/mcp.json`	`mcpServers`	`${VAR}` 확장은 승인 필요	untested
Antigravity	`~/.gemini/config/mcp_config.json` 또는 워크스페이스의 `.agents/mcp_config.json`	`mcpServers`	원격 서버는 `serverUrl` 사용	untested
OpenClaw	`~/.openclaw/openclaw.json` (JSON5)	`mcp.servers`	`transport: "stdio"`	untested
DeepSeek Harness (dsh)	`$DSH_HOME/cordis.patch.yml` 또는 프로필 패치	`@deepseek-ai/dsh-mcp-client`가 있는 `- insert:`	서버당 플러그인 인스턴스 하나	untested
Warp	Settings > Agents > MCP servers 또는 `~/.warp/.mcp.json`과 프로젝트의 `.warp/.mcp.json`	`mcpServers`	`cwd`가 아닌 `working_directory`	untested
Augment Code	Auggie CLI는 `~/.augment/settings.json`; IDE는 자체 패널 사용	`mcpServers`	그 파일은 IDE를 구동하지 않음	untested
Qwen Code	`~/.qwen/settings.json` 또는 프로젝트의 `.qwen/settings.json`	`mcpServers`	`mcp.allowed`가 조용히 숨길 수 있음	untested
Kimi CLI	`~/.kimi-code/mcp.json` 또는 프로젝트의 `.kimi-code/mcp.json`	`mcpServers`	보관된 `~/.kimi/mcp.json`이 아닌 현재 Kimi Code CLI	untested
Grok CLI	`~/.grok/config.toml` 또는 프로젝트의 `.grok/config.toml`	`[mcp_servers.xerj]`	Grok Bot에는 로컬 stdio 등록 없음	untested

Codex와 Grok CLI는 TOML을 읽으므로 항목이 테이블입니다:

[mcp_servers.xerj]
command = "/abs/path/to/xerj"
args = ["mcp"]

OpenCode와 Kilo Code는 command 배열 하나를 받으며, Kilo는 한 단계 얕은 같은 형태를 씁니다:

{"mcp": {"servers": {"xerj": {"type": "local", "command": ["/abs/path/to/xerj", "mcp"], "environment": {"XERJ_URL": "http://localhost:9200"}}}}}

{"mcp": {"xerj": {"type": "local", "command": ["/abs/path/to/xerj", "mcp"]}}}

Continue와 Goose는 YAML을 읽습니다:

# ~/.continue/config.yaml
mcpServers:
  - name: xerj
    command: /abs/path/to/xerj
    args:
      - mcp

# ~/.config/goose/config.yaml
extensions:
  xerj:
    type: stdio
    cmd: /abs/path/to/xerj
    args:
      - mcp
    enabled: true

Amp는 키에 네임스페이스를 유지하고, VS Code와 Copilot은 servers에 트랜스포트가 필요하며, Zed는 이들을 컨텍스트 서버라 부르고, OpenClaw는 mcp 아래에 중첩합니다:

{"amp.mcpServers": {"xerj": {"command": "/abs/path/to/xerj", "args": ["mcp"]}}}

{"servers": {"xerj": {"type": "stdio", "command": "/abs/path/to/xerj", "args": ["mcp"]}}}

{"context_servers": {"xerj": {"command": "/abs/path/to/xerj", "args": ["mcp"], "env": {}}}}

{mcp: {servers: {xerj: {command: "/abs/path/to/xerj", args: ["mcp"], transport: "stdio"}}}}

DeepSeek Harness는 $DSH_HOME/cordis.patch.yml 또는 프로필 패치 $DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.yml에서 MCP 서버 하나를 플러그인 하나로 불러옵니다. 그 파일이 []뿐이면 배열 아래에 붙이지 말고 아래 블록으로 바꿉니다. [] 아래에 붙이면 올바른 YAML이 아닙니다. env와 cwd는 stdio의 선택 필드입니다(args 기본값 [], env 기본값 {}, cwd 기본값 ""). 노드가 --insecure로 돌지 않으면 env 아래에 XERJ_AUTH: "ApiKey <key>"를 넣습니다:

# $DSH_HOME/cordis.patch.yml
- insert:
    - id: mcp-xerj
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        serverName: xerj
        transport: stdio
        command: xerj
        args:
          - mcp
        env:
          XERJ_URL: "http://localhost:9200"
        cwd: ""

원래 목록의 후보 세 개는 의도적으로 빠져 있습니다. Aider는 MCP 클라이언트 지원이 아예 없습니다(Aider-AI/aider#3314이 여전히 열려 있음). T3 Code는 반대 방향입니다: 다른 에이전트가 접속하는 MCP 엔드포인트를 호스팅하며, 세션은 그 아래 하네스에서 서버를 상속받습니다. Grok Bot에는 문서화된 로컬 stdio 등록이 없습니다; Grok CLI에는 있으며, 그것이 위의 grok 행입니다.

스물 개의 도구가 노출됩니다. 열한 개는 XERJ가 이미 서빙하는 엔드포인트의 얇은 프록시입니다:

도구	하는 일
`xerj_search`	인덱스에 대한 ES query-DSL 검색
`xerj_semantic_search`	`semantic_text` 필드에 대한 의미 검색, 질의는 서버 쪽에서 임베딩 (노드가 `--embed-mode neural`로 실행하지 않는 한 기본 임베더는 뉴런이 아닌 어휘 feature-hashing)
`xerj_vector_search`	`dense_vector` 필드에 대한 kNN
`xerj_hybrid_search`	하위 질의들의 RRF 또는 선형 융합
`xerj_memory_store` / `xerj_memory_recall`	네임스페이스의 영속적 에이전트 메모리, 텍스트·의미·벡터로 재소환
`xerj_brain_overview` / `xerj_brain_ego` / `xerj_brain_link` / `xerj_brain_unlink`	세컨드 브레인 링크 인덱스: 방향 잡기, 한 노드의 근거 기반 이웃 확장, 링크 추가·제거
`xerj_plan`	일상 언어 필터를 받아 검증된 query DSL 출력 (`POST /_ask`; 결정적이고 규칙 기반, LLM 아님)

xerj_search에서 {"prefix":"project","query":"retry policy"}를 넘기면 project-*를 검색하며, xerj search --prefix project와 일치합니다. 명시적 인덱스 이름이나 패턴은 index로 넘기세요; 비어 있지 않은 index와 prefix는 함께 쓸 수 없습니다. prefix는 다듬어지고(trim) 비어 있으면 안 됩니다. 둘 다 없으면 도구는 ax-*를 검색합니다.

두 개는 단순 프록시가 아닙니다: xerj_map은 autoindex 카탈로그에서 인덱스별 필드 맵을 돌려주고(바이트 상한으로 잘린 것 외에는 그대로), xerj_code_search는 xerj code 레퍼런스 코딩 파이프라인(tools/xerj-code/)을 실행해 렌더링된 텍스트를 돌려줍니다. xerj_index_budget은 xerj autoindex가 해싱하기 전에 폴더를 세고 노드의 디스크 예산 대비 색인 크기를 추정합니다(색인은 하지 않습니다). xerj_autoindex_remove는 목록 확인 후 autoindex된 폴더 하나를 제거하며, confirm이 true가 아니면 아무것도 삭제하지 않습니다. xerj_corpus_feedback은 허브 코퍼스를 평가합니다. xerj_field_report는 사용 후기를 제출하고, xerj_hub_find, xerj_hub_def, xerj_hub_ask는 머신에 이미 있는 Corpus Hub 팩에서 답합니다(xerj ask 흐름).

xerj mcp --help는 같은 설정 블록과 전체 옵션 목록을 출력합니다. 기계 판독 가능한 도구 스키마는 xerj.org/docs/agents/schemas/mcp-tools.json에 공개되어 있으며, 살아 있는 tools/list에서 생성되고(수작업 작성 아님) CI (scripts/mcp-schema-check.sh)와 단위 테스트로 보호되므로 공개 목록이 서빙되는 목록에서 어긋날 수 없습니다.

왜 존재하는가

에이전트는 파일을 읽으며 컨텍스트 창을 태웁니다. WordPress 코어의 PHP는 약 520만 토큰, 즉 컨텍스트 창 26개 분량이라 에이전트가 통째로 읽을 수 없습니다. grep도 해결책이 아닙니다. grep 히트는 한 줄이고, 그 줄을 판단하려면 파일 전체를 열어야 하니까요.

인덱스에 질의하면 질문당 킬로바이트 수준으로 듭니다. WordPress 코어 AI 보안 감사에서 에이전트가 PHP 파일 1,492개에 걸쳐 작업하며 약 26,000 토큰을 썼습니다. 트리의 약 0.5%를 불러오는 데 드는 양입니다.

사용 사례

레퍼런스 코딩: � 6D74 ��딩 에이전트가 다시 유도하는 대신 동류 프로젝트의 기존 해법을 검색. grep 기반 코딩 대비 출력 토큰 2.7배 절감 측정(기억만 대비 26배); 실무에서 사용자 보고 약 5배.
코드 검색과 보안 감사: AST 인식 색인으로 에이전트가 줄이 아닌 함수를 찾습니다.
AI 검색과 RAG: 전문, 벡터, 하이브리드 검색을 한 질의로, 별도 벡터 데이터베이스 없이.
에이전트 메모리: 자기 문서 위 지식 그래프로 영속적 재소환.
로그 분석과 관측성: 로그, 메트릭, 트레이스를 한 엔진에서.
Elasticsearch 대체: 같은 통신 프로토콜, 바이너리 하나.

실행 가능한 예제는 recipes/와 docs/examples/에 있습니다.

Elasticsearch 호환성

XERJ는 Elasticsearch REST API를 구현합니다: 인덱스, 문서, bulk, 검색, 집계, 매핑, kNN, scroll, reindex, _cat 엔드포인트. Kibana와 공식 클라이언트 라이브러리가 직접 연결됩니다. 내보내기 도구를 연결하기 전에 알아둘 경계 하나: scroll은 세그먼트를 순회하는 커서가 아니라 미리 정해진 크기의 스냅샷이라, 정확한 총량이 스냅샷 창을 넘는 질의는 조용히 잘리는 대신 400으로 거부됩니다. 어떤 크기의 결과든 search_after를 쓰세요 (상한).

적합성 스위트가 매 커밋마다 실행되며 현재 1454건 중 1444건을 통과합니다. 스위트는 engine/tests/es-compat-yaml에 있고, 남은 간극은 숨기지 않고 거기에 나열되어 있습니다. XERJ는 API와 호환됩니다. Elasticsearch 내부의 재구현이 아니며 포크도 아닙니다.

벤치마크

XERJ는 Elasticsearch 8.13.4와 수집, 전문 검색, 집계, 벡터 검색, 동시 쓰기 홍수 속 읽기를 맞대고 벤치마크됩니다. 최근 폐쇄 루프 실행은 55승 26무 4패이며, 수집 처리량 1.72배, 온디스크 크기 1.61배 축소를 포함합니다.

4패는 모두 같은 간극입니다: 고속 쓰기가 돌 때의 읽기 p99. 빠뜨리지 않고 전체 기록으로 남겨뒀습니다. 결과, 방법론, 하니스는 xerj.org/benchmarks와 demo/playbooks에 있으므로 직접 다시 실행할 수 있습니다. 재현할 수 없는 숫자는 — 우리 것 포함 — 회의적으로 보세요.

코드 색인

소스 파일은 tree-sitter로 파싱되어 AST 인식으로 색인됩니다 — 심볼 + 전문 — 그래서 에이전트가 줄이 아닌 함수를 검색합니다. Apache Lucene 체크아웃(소스 파일 6,113개, 51 MB)에서 단일 스레드 인프로세스 추출이 **초당 약 1,500파일(13 MB/s)**로 실행됩니다; tree-sitter 파싱이 그중 약 72%로 파일당 하한입니다. 재현:

XERJ_EXTRACT_BENCH=/path/to/repo cargo test -p xerj-autoindex --release \
  extract_bench -- --nocapture --ignored

재색인은 증분입니다: 마지막 색인 세대와 바이트가 동일한 파일은 파싱을 완전히 건너뛰고 커밋된 결과를 그대로 가져가므로, 몇 개 파일을 고친 뒤 재실행하면 저장소 전체가 아니라 바뀐 부분에 비례한 작업을 합니다 — 흔한 수정-재실행 / CI 케이스로 보통 95% 이상이 변화 없음. 변경 검지를 위해 전체 콘텐츠 해시는 여전히 돌아가므로, 총 재색인 시간의 하한은 파싱이 아니라 해싱입니다.

소스에서 빌드

안정 버전 Rust 툴체인이 필요합니다.

git clone https://github.com/xerj-org/xerj
cd xerj/engine
cargo build --release -p xerj-server
./target/release/xerj --insecure --data-dir ~/xerj-data

실행 중인 서버에 적합성 스위트를 돌리려면:

cargo run --release -p es-yaml-runner -- --dir tests/es-compat-yaml/yaml

문서

가이드와 API 레퍼런스
일반 작업용 레시피
로드맵: 오늘 제공되는 것과 다가올 것, 릴리스 바이너리 대비 검증됨. 릴리스별 보기: 마일스톤; 실시간 상태: 프로젝트 보드; 상시 안내: 고정 로드맵 이슈
변경 로그

개별 하위 시스템의 레퍼런스 페이지. 소스를 기준으로 작성되었고 각각이 풀지 않는 한계를 포함합니다:

세컨드 브레인: 색인된 문서 위의 관계 레이어 — /_graph 라우트, 링크의 근거, 여덟 개 디텍터, 투홉(two-hop) 상한.
콘솔 리더: 콘솔의 코퍼스 홈, 모든 레코드(첨부 파일이 있는 메일, PDF 페이지)를 위한 리더, 읽기 전용 게스트 모드, 적대적 문서를 무력하게 유지하는 렌더링 규칙과 렌더링하지 않는 것들.
스크립팅: Painless 하위 집합, 스크립트가 실행되는 곳, 이를 제한하는 리소스 한계.
스냅샷과 복원: 지원되는 스냅샷 API 하위 집합과 복원이 대체하는 것.
공유: xerj share — 링크와 패스코드로 색인된 폴더 하나에 대한 읽기 전용 게스트 접근, 게스트가 닿을 수 있는 것과 없는 것, 위협 모델.
보안 모델: 인증, 예약된 .xerj-memory-* 네임스페이스, API 키, 강제되지 않는 것들.
리랭킹: 선택적 rerank 검색 단계 — 외부 심판이 보정된 확률로 상위 히트를 재정렬합니다. 문서 텍스트를 노드 밖으로 보내는 유일한 검색 시점 기능입니다(프록시 임베딩과 WAL 탭도 운영자가 설정하면 텍스트를 보냄; 해당 페이지는 노드가 열 수 있는 모든 아웃바운드 연결을 나열), 운영자가 설정한 제공자 키가 필요하며, 실제 모델에서의 랭킹 품질은 검증되지 않았습니다.
XERJ vs Lucene 10.3.1: 저장소와 검색 설계의 여섯 축 비교, 소스를 고정하여 작성.

기여하기

사람과 AI 에이전트 모두의 풀 리퀘스트를 환영합니다; 위의 커뮤니티 참여를 보세요. 기본 기여는 짧은 사용 후기 하나입니다: user-feedback/16-agent-field-reports/에 마크다운 파일 하나를 추가하는 일반 gh pr create. 사용 후기만 담은 PR은 CLA 면제라 서명 없이 병합됩니다.

코드 변경은 워크플로우를 CONTRIBUTING.md에서, 기여자 라이선스 계약을 CLA.md에서 보세요. 계약은 PR당이 아니라 기여자당 서명 하나입니다. PR을 여는 에이전트는 에이전트가 작성했음을 밝히고 AGENTS.md / .github/AI_CONTRIBUTIONS.md를 따라야 합니다.

버그와 기능 요청은 GitHub 이슈로 보내세요.

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