Kate와 lsp-ai 연동, 성공한 사례가 있는가?
원문 제목 — Kate and lsp-ai, has anyone had success?
📄 전문 번역
Kate 편집기에서 lsp-ai LSP 서버를 구동하려 했지만, LSP Client의 User Server Settings에 서버 항목을 추가한 뒤에도 아무런 반응이 없다고 필자는 밝혔다. 로컬 Ollama 환경은 구동 중이며 정상 작동하는 상태라고 한다.
필자가 시도한 서버 설정은 /home/me/.cargo/bin/lsp-ai 실행 파일을 command로 지정하고, .git을 루트 표시 파일명으로 삼으며, 하이라이팅 모드 정규식이 Python, JavaScript, C++, Rust에 매칭되도록 하는 내용이었다. initializationOptions에는 ollama 타입의 qwen2.5-coder:1.5b 모델을 localhost 11434 포트로 지정하는 ollama-coder 항목과, completion 모델을 ollama-coder로 지정하며 max_tokens 64, temperature 0.2를 두는 파라미터가 포함되어 있다.
필자는 Kate에서 lsp-ai를 성공적으로 사용 중인 사례가 있다면 그 설정을 공유해 달라고 요청했으며, 반드시 Ollama 로컬 LLM일 필요는 없다고 덧붙였다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
Kate 편집기에서 lsp-ai LSP 서버와 로컬 Ollama 모델을 연동하려는 시도가 커뮤니티에서 논의되고 있다. 댓글에서는 설정에 필수 키인 memory가 누락된 점과 ollama 모델 블록의 url 필드가 유효하지 않은 점이 구체적인 원인으로 지적되었다. 이는 로컬 LLM 기반 코드 완성 도구를 에디터에 붙일 때 설정 검증이 주요 장애물이 될 수 있음을 보여준다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
지금까지 유일했던 답글을 운영진이 삭제하기로 했다고 한다. 운영진에게 묻고 싶다. 내 답글은 Ollama 사용과 관련된 내용이었는데 여기서는 어떤 논의를 기대하는 것인가. 이런 식으로는 어떤 활성화도 기대하기 어렵다. 어떤 게시물을 허용하는지에 대한 정책이 있다면 서브레딧 설명에 문서화할 가치가 있을 것이다. r/ollama라는 이름만으로 전달할 수 있는 정보는 많지 않다…
그 설정에는 lsp-ai가 Ollama와 통신하기도 전에 멈추게 하는 두 가지 문제가 있으며 Kate는 어느 쪽도 표시해 주지 않는다. 첫째, memory는 필수 키로서 initializationOptions에 memory와 그 안의 file_store 항목이 필요하다. lsp-ai의 config.rs에서 이는 필수 필드이므로 없으면 설정 전체 파싱이 실패해 서버가 initialize 직후 죽는다. 둘째, ollama 모델 블록은 알 수 없는 필드를 거부하며 url은 유효한 필드가 아니다. 유효한 필드는 model, generate_endpoint, chat_endpoint, max_requests_per_second이므로 url을 제거하면 되고, 기본값이 이미 로컬 11434 포트의 generate 및 chat 엔드포인트를 가리킨다. 이 외에도 일단 진행되면 발목을 잡을 두 가지가 더 있다…
감사하다. 오늘 밤에는 실험해 볼 시간이 있기를 바란다.
기존 댓글에서 제시된, 필수 키인 memory와 ollama-coder 블록 내 유효하지 않은 url 필드에 관한 지적이 매우 타당해 보인다. 해당 수정 후에도 문제가 지속된다면 Kate의 LSP 클라이언트가 Ollama 같은 로컬 서비스에 연결할 때 특정 환경 변수 요구 사항이 있는지 확인해 볼 만하다. 때로는 경로나 네트워크 설정을 실행되는 프로세스에 명시적으로 전달해야 하기 때문이다.