Show HN: Cursor AI Rules 디렉토리 (오픈 소스)
요약
Cursor AI 사용자를 위한 다양한 규칙(Rules)과 MCP(Model Context Protocol) 서버를 모아놓은 오픈 소스 디렉토리입니다. 프론트엔드, FastAPI, Go, Rust 등 언어별 베스트 프랙티스와 함께 데이터베이스, Outlook, 파일 시스템 등 실무에 필요한 에이전트 기술을 제공합니다.
핵심 포인트
- Cursor를 위한 언어 및 프레임워크별 최적화된 규칙 제공
- MCP 서버를 통한 외부 도구(PostgreSQL, Outlook 등) 연동 지원
- 검증된 에이전트 기술(Agent Skills) 라이브러리 활용 가능
- 아키텍처 다이어그램 생성 및 데이터 모델링 등 특화 기능 포함
트렌드 순위로 정렬된 81k개 이상의 개발자로부터 플러그인을 발견하고 설치하세요.
Cursor를 위한 프론트엔드 (Front End) 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
Cursor를 위한 FastAPI 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
당신의 AI에게 Tech Leads Club이 큐레이션한 에이전트 기술 (Agent Skills) 라이브러리를 제공하세요. 배포, 보안, 아키텍처 등을 위해 실전에서 검증된 플레이북 (playbooks)입니다. 모든 기술은 관리되고 보안을 고려한 카탈로그의 일부이므로, 당신의 에이전트가 무작위적인 인터넷 조언 대신 놀랍고 신뢰할 수 있는 가이드를 받을 수 있습니다.
Cursor를 위한 Go 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
Brilliant Directories를 위한 공식 MCP 서버 — 멤버, 게시물, 리드 (leads), 리뷰 등을 관리합니다.
허용된 디렉토리 내에서 안전한 파일 시스템 작업을 제공합니다 - 파일 읽기, 쓰기, 검색 및 관리. 공식 Model Context Protocol (MCP) 파일 시스템 서버를 기반으로 합니다.
Cursor를 위한 .NET (Dotnet) 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
완벽한 자동 레이아웃, 상태 유지 편집 (stateful editing), 아키텍처 인식 컴포넌트 스타일링을 통해 아름다운 Excalidraw 아키텍처 다이어그램을 생성하는 MCP 서버입니다.
Microsoft Outlook MCP 서버 — Graph API를 통해 이메일, 캘린더, 연락처, 폴더, 규칙, 카테고리 및 사서함 설정을 위한 20가지 도구를 제공합니다. 안전한 이메일 전송을 위해 드라이 런 (dry-run) 미리보기, 세션 속도 제한 (rate limiting), 수신자 허용 목록 (allowlists) 기능을 갖추고 있습니다. 개인용 Outlook.com 및 업무/학교용 Microsoft 365 계정과 함께 사용할 수 있습니다.
Cursor를 위한 프론트엔드 아키텍처 (Frontend Architecture) 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
Cursor를 위한 83가지 에이전트적 PM 기술 — PRD, 디스커버리 (discovery), 전략, GTM, 분석, AI PM, 바이브 코딩 (vibe coding) 및 대화형 학습.
Power BI 모델링 MCP 서버는 로컬 MCP 서버를 통해 Power BI 시맨틱 모델링 (semantic modeling) 기능을 당신의 AI 에이전트에게 제공합니다. 이를 통해 개발자와 AI 애플리케이션은 자연어를 사용하여 모델링 변경을 실행하는 것부터 자율적인 AI 에이전트적 개발 워크플로에 이르기까지, 완전히 새로운 방식으로 Power BI 모델과 상호 작용할 수 있습니다.
Cursor를 위한 Rust 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
PostgreSQL MCP Server - 쿼리 최적화 (query optimization), 인덱스 튜닝 (index tuning), EXPLAIN 분석, 그리고 데이터베이스 상태 관리를 위한 63개의 AI 네이티브 (AI-native) 도구입니다. pgvector 의미론적 검색 (semantic search), PostGIS 지리 공간 연산 (geospatial ops), JSONB 조작, 데이터베이스 튜닝 어드바이저 (Database Tuning Advisor), HypoPG 인덱스, 성능 모니터링, 백업/복구 기능을 제공하며, 11개의 지능형 리소스를 포함한 10개의 프롬프트가 포함되어 있습니다.
K-Dense 팀이 Claude Skills 형식으로 큐레이션하여 호스팅된 MCP 서버를 통해 제공하는, 모든 모델에서 즉시 사용할 수 있는 포괄적인 과학적 기술 (scientific skills) 컬렉션입니다. 이 기술들을 통해 Cursor는 다음과 같은 다양한 과학 분야의 전문 과학 라이브러리 및 데이터베이스와 함께 작업할 수 있습니다: 🧬 생물 정보학 및 유전체학 (Bioinformatics & Genomics) 🧪 화학 정보학 및 신약 개발 (Cheminformatics & Drug Discovery) 🔬 단백질체학 및 질량 분석 (Proteomics & Mass Spectrometry) 🤖 머신러닝 및 AI (Machine Learning & AI) 🔮 재료 과학 및 화학 (Materials Science & Chemistry) 📊 데이터 분석 및 시각화 (Data Analysis & Visualization)
Cursor를 위한 Cpp 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
AI 코딩 에이전트가 추측에 기반하여 코드를 생성하는 대신, Flutter 코드를 작성할 수 있도록 Figma Node의 데이터를 제공하는 MCP 서버입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: 1. 에셋 내보내기 (Assets export): Figma 프레임에서 에셋을 직접 다운로드하고 설정합니다. 2. 위젯 생성 (Widget generation): Figma 컴포넌트로부터 Flutter 위젯 및 그 변형들을 생성합니다. 3. 화면 생성 (Screen generation): 위의 두 기능을 결합하여 Figma 링크로부터 전체 화면을 생성합니다.
❤️ AI MCP를 통해 Mermaid 다이어그램과 차트를 동적으로 생성하세요.
Cursor를 위한 Sveltekit 규칙 및 베스트 프랙티스 (best practices)
학술 데이터베이스 전반에 걸쳐 학술 논문 검색, 인용 분석, 저자 프로필 및 연구 발견을 위한 MCP 서버입니다. Apify 클라우드 인프라를 기반으로 작동합니다.
자연어를 이용한 의미론적 코드 검색 (Semantic code search), 코드 유사성 및 중복 탐지, 변경 사항에 대한 영향 분석 (Impact analysis), AI를 활용한 리팩터링 제안, 핫스팟 분석 (Hotspot analysis) 및 복잡도 지표, 교차 언어 관계 매핑, 고성능 아키텍처, 초당 100개 이상의 파일 파싱 처리량, 100ms 미만의 쿼리 응답 시간, 리소스 관리를 포함한 멀티 에이전트 협업, 하드웨어 가속 벡터 검색 (선택 사항)
MCP를 통한 완전한 SEO 콘텐츠 자동화. 웹사이트 감사, 모든 도메인에 대한 순위 확인, 사이트 구조 파악, 사용자의 DR(Domain Rating)에 맞는 키워드 선정, 이미지·YouTube 임베드·FAQ·인용구·E-E-A-T 신호 및 JSON-LD 스키마를 포함한 전체 SEO 기사 생성. WordPress 또는 webhook으로 게시하거나, 로컬에 Markdown + HTML로 저장 가능.
사전 구성된 MCP 서버를 통해 Cursor에서 Causely를 직접 사용하세요. 시스템 온톨로지(ontology)와 실시간 인과 지능(causal intelligence)에 기반하여 자연스러운 대화로 서비스 상태, 근본 원인(root causes), SLO(Service Level Objectives), 메트릭(metrics) 및 토폴로지(topology)를 질의할 수 있습니다.
Rootly를 Cursor로 가져오세요: 인시던트(incidents), 알림(alerts), 온콜(on-call) 일정 및 회고(retros)를 네이티브 MCP 도구로 활용할 수 있습니다.
AI 어시스턴트에게 패킷 분석기를 제공하세요. .pcap 파일을 드롭하고 평이한 영어로 질문하면 실제 tshark 데이터에 기반한 답변을 얻을 수 있습니다. 보안 감사, 위협 탐지, 스트림 분석, 프로토콜 심층 분석 및 라이브 캡처를 포함한 40개 이상의 도구를 지원합니다.
Cursor를 위한 Django 5.x 규칙, DRF(Django REST Framework) 패턴, 스캐폴딩(scaffold) 기술 및 안티 패턴(anti-pattern) 탐지. N+1 쿼리를 방지하고, 관용적인(idiomatic) Django 사용법을 가르치며, LLM이 놓치기 쉬운 기능들을 다룹니다.
Cursor를 위한 메타 프롬프트(Meta Prompt) 규칙 및 모범 사례
Cursor를 위한 소프트웨어 장인 정신(Software Craftsmanship) 규칙 및 모범 사례
Lightrun을 사용하여 실시간 런타임 문제를 조사하기 위한 AI 디버깅 기술 및 MCP 통합.
AI 에이전트를 위한 실시간 TikTok 크리에이터 인텔리전스 — 크리에이터 분석, 훅(hook) 점수 산정, 바이럴 스크립트 리믹스, 목소리 매칭, 바이럴 가능성 예측. 다음 3개의 도구 호출을 미리 채워주는 권장 체인(recommended_chain)을 통해 자동으로 연결되는 7개의 MCP 도구.
Android 개발을 위한 점점 늘어나고 있는 MCP 도구 컬렉션. 현재 결정론적(deterministic) Figma-SVG-to-Android-XML 변환기를 제공하며, 향후 Gradle 분석, 리소스 관리 및 ADB 통합 도구를 추가할 계획입니다.
Tractatus Thinking은 모호한 개념을 명확한 논리적 구성 요소로 분해하여 숨겨진 요구사항과 의존성을 드러내는 MCP 도구입니다. 모호한 아이디어를 성공을 위해 정확히 무엇이 필요한지 보여주는 정밀한 정의로 변환하며, 순차적 사고(sequential-thinking) MCP를 완벽하게 보완합니다.
Baz는 기존 코딩 도구의 한계를 해결하기 위해 특화된 모델(specialized models)과 임베딩(embeddings)을 활용하는 AI 기반 코딩 플랫폼입니다. 개발자들은 더 이상 풀 리퀘스트(pull requests)의 영향을 수동으로 조립할 필요가 없습니다. Baz 모델은 코드 변경 사항을 분석하고 검토하며, 중대한 변경(breaking changes)을 감지하고, 일관성을 강제하며, 정렬되지 않은 코딩 패턴을 강조합니다. Baz는 모든 리뷰를 더 빠르고 정확하게 만들며, 수행되는 코드 변경 사항의 실제 영향력과 일치하도록 만듭니다.
Model Context Protocol (MCP)는 대규모 언어 모델 (LLMs)과 외부 시스템 간의 컨텍스트(context)를 관리하기 위한 새로운 표준 프로토콜입니다. 이 저장소(repository)에서는 Upstash Developer API를 위한 설치 프로그램과 MCP 서버를 제공합니다.
MCP를 통한 AI 기반 번역 관리. 지역적 민감도(regional sensitivity)를 고려하여 JSON, YAML, Markdown, PO 파일을 번역합니다.
Zendesk MCP 서버는 Cursor가 요청 시 티켓 데이터를 가져오고, 읽고, 분석할 수 있도록 해주는 안전한 실시간 브릿지 역할을 합니다.
단일 CLI 위저드(wizard)를 통해 .cursorrules, AGENTS.md, CLAUDE.md, copilot-instructions.md를 생성합니다. 30개 이상의 스택(stacks)을 자동 감지합니다.
이 MCP 서버는 TestMu AI 서비스(구 LambdaTest)와의 통합을 제공하며, HyperExecute YAML 구성 생성, 자동화 테스트 관리, 앱 마이그레이션 도구, 접근성 테스트 및 시각적 테스트 기능에 대한 포괄적인 지원을 제공합니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트는 고급 자동화 테스트 도구 및 포괄적인 오류 해결 능력을 갖춘 표준화된 프로토콜을 통해 LambdaTest 서비스와 상호작용할 수 있습니다.
IDE에서 크래시 리포트(crash reports) 및 관찰 가능성(observability) 데이터를 쿼리합니다.
Penfield는 AI 에이전트에게 시간이 지남에 따라 복리로 쌓이는 장기 기억(long-term memory)을 제공합니다. 매 세션마다 처음부터 다시 시작하는 대신, 에이전트는 대화 내용을 기억하고, 선호도를 학습하며, 아이디어를 연결하고, 작업이 중단되었던 정확한 지점에서 다시 시작합니다. 하이브리드 검색 (Hybrid search; BM25 + 벡터 (vector) + 그래프 탐색 (graph traversal))을 통해 중요한 정보를 찾아냅니다. 24가지 관계 유형은 단순한 벡터 덤프 (vector dumps)가 아닌 실제 지식 그래프 (knowledge graphs)를 구축합니다. 컨텍스트 체크포인트 (Context checkpoints)는 세션과 에이전트 간의 원활한 인수인계를 가능하게 합니다. https://penfield.app 에서 가입하세요.
프로토콜 간 에이전트 발견 (Cross-protocol agent discovery). MCP, A2A, 그리고 agents.txt 프로토콜 전반에서 AI 에이전트를 검색하고 등록합니다.
PandaDoc MCP 서버와 일반적인 워크플로우를 위한 스킬 (Skills)을 포함하는 플러그인입니다.
Symfony 및 PHP 8+ REST API 백엔드를 위한 범용 규칙, 스킬 및 에이전트: PSR-12, 엄격한 타입 (strict types), 씬 컨트롤러 (thin controllers), 서비스/DTO/응답 레이어링 (service/DTO/response layering), Doctrine ORM 및 검증 (validation) 베스트 프랙티스.
Lattice의 HR 성과 관리 플랫폼을 Cursor에 연결합니다. 직원의 목표, 리뷰, 피드백 및 조직 데이터를 AI 워크플로우에서 직접 확인하세요.
AI 프롬프트 분석, 개선 제안 및 템플릿 생성. 4가지 도구: analyze_prompt, enhance_prompt, generate_template, compare_prompts. Cloudflare Workers에서 실행되는 설정이 필요 없는 (Zero-setup) SSE 서버입니다.
Phantom MCP 서버는 AI 에이전트에게 암호화폐 지갑을 제공합니다. Phantom 팀이 구축한 이 서버는 에이전트가 메시지에 서명하고, 트랜잭션에 서명 및 전송하며, 토큰을 전송하고, 토큰을 구매/스왑하며, Solana 및 EVM 체인 전반에서 지갑 주소를 조회할 수 있도록 합니다. 이 모든 과정은 에디터를 벗어나지 않고 Cursor에서 직접 수행됩니다. 주요 기능:
- Solana 및 EVM에서 메시지 및 트랜잭션 서명
- SOL, SPL 토큰 및 EVM 토큰 전송
- Phantom의 내장 스왑을 통한 토큰 구매 및 스왑
- 지원되는 모든 체인에서 지갑 주소 조회
- 비수탁형 (Non-custodial): 사용자의 기존 Phantom 지갑에 연결
공식 npm 패키지:@phantom/mcp-server
MCP를 통해 수정되지 않은 데이터와 30개의 공식 정부 등록 기관의 원본 신고서(raw filings)에 실시간으로 직접 접근합니다. 제공 도구: 기업 검색, 프로필, 임원, 주주, 담보권(charges), 신고서 및 재무제제서 문서 조회. 영국 Companies House, 아일랜드 CRO, 프랑스 RNE, 스페인 BORME, 이탈리아 InfoCamere, 노르웨이 Brreg, 폴란드 KRS, 네덜란드 KVK, 벨기에 KBO, 스위스 Zefix, 핀란드, 체코, 한국, 대만, 뉴질랜드, 케이맨 제도, 호주, 캐나다 및 기타 다수 포함.
AI 생성 Tableau 대시보드 파일
모듈형 아키텍처를 갖춘 FastMCP 기반의 MCP 서버: 핵심인 mcp_server.py가 3가지 서비스와 인터페이스하는 도구들을 노출합니다 — scrapecreators_service.py (Facebook Ad Library API), media_cache_service.py (SQLite 캐싱), 및 gemini_service.py (AI 비디오 분석). 강력한 Facebook 광고 조사를 위해 지능형 배치 처리(batch processing), 약 88%의 토큰 절감, 유연한 속도 제한(rate limiting), 보안 환경 설정(env config) 및 지속적 캐싱 기능을 제공합니다.
AI 코딩 에이전트를 위한 오픈 리트리벌 레이어 (open retrieval layer). 코드, 문서, 법률, 연구, 데이터를 인덱싱합니다 — 15개의 파서(parsers), FTS5 + 시맨틱 검색(semantic search), 지식 그래프(knowledge graph)를 활용합니다. MCP를 통해 정밀한 컨텍스트(context)를 제공합니다. 오픈 소스이며, 로컬에서 실행 가능하고, 무료입니다.
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