Cộng đồng GitHub giới thiệu Kensaku, công cụ tìm kiếm tệp cục bộ có OCR và kết nối AI qua MCP
Kensaku là một trình khởi chạy máy tính mã nguồn mở, miễn phí, có thể tìm kiếm tên tệp, nội dung tài liệu, mã nguồn và cả chữ trong ảnh chụp màn hình, trong khi giữ chỉ mục trên máy người dùng. Nhóm phát triển cho biết công cụ có thể tìm khoảng 100.000 tên tệp trong khoảng một mili giây, sử dụng gần 12 MB bộ nhớ khi bộ nhớ đệm đã sẵn sàng; tuy nhiên, kết quả này được đo trên Linux với phần cứng cụ thể. Ngoài tìm kiếm từ khóa, Kensaku hỗ trợ truy vấn theo ngữ nghĩa như tìm “tệp PDF về lập chỉ mục cơ sở dữ liệu”, bộ lọc thời gian bằng ngôn ngữ tự nhiên, xử lý lỗi chính tả và hơn 50 định dạng tài liệu, mã nguồn cùng dữ liệu. Ứng dụng tích hợp OCR để đọc chữ trong ảnh, hỗ trợ văn bản đa ngôn ngữ và tiếng Trung/Nhật/Hàn, lập chỉ mục tăng dần, giao diện dòng lệnh và các tính năng của trình khởi chạy như xem trước tệp và điều hướng bằng bàn phím. Kensaku cũng cung cấp chỉ mục tìm kiếm cục bộ cho các công cụ AI tương thích qua MCP, một chuẩn cho phép AI gọi công cụ bên ngoài, với quyền chỉ đọc mặc định. Phần mềm có bản phát hành cho Windows, macOS và Linux, dùng giấy phép MIT, không yêu cầu tài khoản, không gửi dữ liệu đo lường và không tìm kiếm qua đám mây; dù vậy, các bản cài đặt hiện chưa được ký mã nên hệ điều hành có thể hiển thị cảnh báo. Với lập trình viên và nhân viên văn phòng có kho tệp cục bộ lớn, Kensaku có thể giúp tìm tài liệu bằng AI riêng tư hơn mà không cần đưa tệp lên dịch vụ đám mây; người dùng vẫn nên kiểm tra dự án và thông tin xác minh trước khi cài đặt.
Kensaku đáng chú ý với lập trình viên và người thường xuyên làm việc với nhiều tài liệu, mã nguồn hoặc ảnh chụp màn hình: bạn có thể thử tìm kiếm cục bộ bằng từ khóa hoặc mô tả tự nhiên, rồi kết nối Claude/Cursor qua MCP nếu cần. Vì ứng dụng chưa được ký mã và bài giới thiệu đến từ một bài đăng cộng đồng, nên hãy kiểm tra bản phát hành và mã SHA256 trước khi cài.
Đọc bài gốc