dmtrKovalenko/fff

The fastest and the most accurate file search SDK for AI agents, Neovim, Rust, C, Python, Bun and NodeJS

fff – 빠른 파일 검색 툴킷

정의 – fff는 Rust 기반 라이브러리(작은 바이너리 포함)로, 코드베이스의 인메모리 인덱스를 구축한 다음 초고속이고 오타에 관대한 파일 이름 및 콘텐츠 검색을 제공합니다. 인간(Neovim UI를 통해)과 모델에 대량의 텍스트를 보내지 않고 파일을 조회해야 하는 AI 에이전트 모두가 사용하도록 설계되었습니다.

주요 기능

오타 저항 검색 – 경로와 파일 콘텐츠 모두에서 퍼지 매칭.
빈도 순위(frecency) 결과 – 자주 열거나 최근에 수정한 파일은 점수가 더 높습니다.
백그라운드 감시자 – 파일 변경 시 인덱스가 자동으로 업데이트되며, Git 인식 주석(수정됨, 스테이징됨, 최근 커밋)이 포함됩니다.
경량 인메모리 인덱스 – 동일한 저장소를 반복 검색할 때 ripgrep/fzf보다 빠릅니다.
여러 프런트엔드:
- fff.nvim – 피커 UI와 Lua API(find_files, live_grep 등)를 제공하는 Neovim 플러그인.
- MCP 서버 – Claude Code, Cursor, OpenCode 등이 사용하는 MCP 프로토콜을 구현하는 작은 바이너리(fff-mcp)로, 에이전트에 ffgrep 및 fffind 같은 도구를 제공합니다.
- Pi 확장 – Pi AI 어시스턴트용 플러그인으로, 내장 grep/find 도구를 대체할 수 있습니다.

작동 방식

첫 사용 시 백그라운드 프로세스가 설정된 루트 디렉터리를 스캔하고 Rust 인덱스를 구축하며, frecency 및 쿼리 기록용 선택적 SQLite 스타일 데이터베이스를 저장합니다.
이후 검색은 이 인덱스를 RAM에서 직접 쿼리하여 기존 CLI grep의 디스크 집약적 왕복을 피합니다.
인덱스는 파일 시스템 감시자에 의해 최신 상태로 유지됩니다. Git 상태는 저장소의 git 메타데이터를 읽어 추가됩니다.
라이브러리는 프런트엔드가 호출하는 두 가지 핵심 Rust 함수를 노출합니다:
- file_search(query, opts) – 점수, frecency 데이터, Git 플래그가 포함된 파일/디렉터리 목록을 반환합니다.
- content_search(query, opts) – 선택적 정규식, 퍼지 폴백, 스마트 대소문자 처리를 지원하는 줄 수준 매치를 반환합니다.

일반적인 사용법

Neovim에서 ff를 눌러 FFFind 피커를 열고, fg로 라이브 grep을 실행하거나 플러그인에서 Lua API를 호출합니다.
AI 어시스턴트의 경우 MCP 서버(brew install dmtrKovalenko/fff/fff-mcp 또는 제공된 설치 스크립트 실행)를 설치하고 어시스턴트 설정에 추가합니다. 그러면 어시스턴트가 도구 세트의 일부로 ffgrep/fffind를 호출할 수 있습니다.
Pi에서는 pi install npm:@ff-labs/pi-fff를 실행하고 /fff-mode로 모드를 전환합니다.

AI/LLM 워크플로우에 중요한 이유 대규모 언어 모델은 컨텍스트 창이 제한적입니다. 모델이 빠르고 토큰 효율적인 파일 검색 서비스를 요청하도록 하면 저장소 전체를 모델에 보내는 것을 피하고 상호작용을 원활하게 유지할 수 있습니다. frecency 및 Git 인식 점수는 모델이 가장 관련성 높은 파일을 먼저 표시하는 데도 도움이 되어 환각을 줄입니다.

설치 하이라이트

원라인 스크립트 MCP 서버용(Linux/macOS에서 curl … | bash, Windows에서 PowerShell).
Homebrew 포뮬러(brew install dmtrKovalenko/fff/fff-mcp).
Neovim – 플러그인 매니저에 dmtrKovalenko/fff를 추가합니다. 플러그인은 사전 빌드된 바이너리를 다운로드하거나 Cargo로 컴파일합니다.
Pi – pi install npm:@ff-labs/pi-fff.

라이선스 및 후원

MIT 라이선스, 영구 오픈소스.
Anomaly (opencode.ai), Mango Proxy, RapidProxy가 후원.

위의 모든 세부 사항은 저장소의 README에서 직접 가져온 것입니다.