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cgrep 문서

개발자와 AI 코딩 에이전트를 위한 로컬 우선 코드 검색 문서입니다.

현재 릴리즈: v1.5.2

Canonical Decision Tree

작업에 맞는 경로를 선택하세요:

Human CLI fast path

cgrep s "token validation" src/
cgrep read src/auth.rs
cgrep d handle_auth
cgrep r handle_auth
cgrep c handle_auth

Agent / MCP fast path

cgrep map --depth 2
ID=$(cgrep agent locate "where token validation happens" --compact | jq -r '.results[0].id')
cgrep agent expand --id "$ID" -C 8 --compact
cgrep read src/auth.rs
cgrep d handle_auth
cgrep r handle_auth

Optional stage 0

작업이 넓거나 애매하면 다음부터 시작하세요:

cgrep --format json2 --compact agent plan "trace authentication middleware flow"

2분 시작

# 설치
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/meghendra6/cgrep/main/scripts/install_release.sh | bash

# Human CLI quickstart
cgrep s "token validation" src/
cgrep read src/auth.rs
cgrep d handle_auth

목적별 문서

목적 문서
빠른 설치 설치
일상 명령 익히기 사용법
AI 에이전트 연동 에이전트 워크플로
MCP 연동 MCP
코딩 중 인덱스 유지 인덱싱과 Daemon
문제 해결 문제 해결

AI 에이전트 설정 (필수/선택)

# 1회 설치 (하나 선택)
cgrep agent install codex
cgrep agent install claude-code
cgrep agent install cursor
cgrep agent install copilot
cgrep agent install opencode
  • 필수: 설치 후 에이전트 세션 재시작 1회
  • 일반 사용에서 불필요: 수동 cgrep index, 상시 daemon 실행
  • 선택: 장시간/고변경 세션에서 daemon 사용
  • CLI 조회 예시는 agent.md 참고
  • canonical workflow 설명은 usage.md, agent.md, mcp.md에 반영되어 있습니다.

벤치마크 스냅샷 (PyTorch, Codex, runs=2)

  • 날짜: 2026-02-22 (UTC)
  • baseline billable tokens: 151,466
  • cgrep billable tokens: 69,874
  • 절감률: 53.9%

리포트: - Codex 에이전트 효율 - 검색 옵션 성능 - 에이전트 토큰 효율

언어