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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

dowse

作者:ltspaceバージョン 0.10.0i★ 41iパソコンで動く
レジストリ名io.github.ltspace/dowse

インストール方法

What it does

Fast local full-text search for Windows files (tantivy + jieba), exposed to AI agents over MCP.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 文書・表計算・事務作業

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude はまだ dowse につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

ChatGPT はまだ dowse につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

代わりにできること

B · 文書・表計算・事務作業 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code はまだ dowse につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

Cursor はまだ dowse につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

VS Code はまだ dowse につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?dowse を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
npm/PyPIにない
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.10.0
レジストリ公開日i
2026年7月21日
コードの最終更新i
2026年11月2日
作者
ltspace
パッケージ
cargo: dowse
ウェブサイト
lter.space
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

GooseLM StudioMsty StudioCherry StudioVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月16日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント ltspace で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:14 日前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    Apache-2.0を使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

公開済みの脆弱性(OSV.dev)

未確認:バージョン付きの npm と PyPI パッケージのみ確認できます

確認していること → · JSON

作者の方へ:再確認の依頼・情報の誤りの報告

話し合い

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文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの3969件のうち97%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの3969件のうち17%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの3969件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

dowseは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は14 日前、最新バージョン(0.10.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにRustも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Puter MCP, XcodeBuildMCP, Anki MCP Server, Sosumi, Zapier

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Puter MCP

Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more

作者:HeyPuter広く使われている★ 4.4万5 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · puter.com

XcodeBuildMCP

XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.

作者:getsentry広く使われている↓ 13万/週 共有パッケージの数★ 65764 か月前更新

パソコンで動く✓ 提供元 · xcodebuildmcp.com

Anki MCP Server

MCP server for Anki flashcards: adaptive review, notes, media, and deck management via AnkiConnect.

作者:ankimcp成長中↓ 1136/週★ 55942 日前更新

パソコンで動く✓ 提供元 · ankimcp.ai

Sosumi

Search and read Apple developer documentation, HIG, and WWDC transcripts as Markdown.

作者:NSHipster成長中★ 4927 日前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · sosumi.ai

Zapier

Hosted MCP server connecting AI assistants to 9,000+ apps and 40,000+ actions via Zapier.

作者:zapier成長中★ 4604 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · zapier.com
  • Puter MCP — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • XcodeBuildMCP — パソコンにインストールが必要 · キー不要
  • Anki MCP Server — パソコンにインストールが必要 · キー不要
  • Sosumi — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Zapier — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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dowse

Open-source local file content search for Windows. Find file names, PDF and Office contents, source code, and text inside screenshots — one hotkey away.

Website · English product page · Windows file-content search guide(中文)

The name comes from a dowsing rod.

Motivation

No Windows tool satisfies all three of the following at once:

  • Keep a persistent index of file contents, not just file names (Everything can scan contents on demand, but its instant index is centered on names and paths)
  • Recognize and index text inside images on ordinary Windows PCs without requiring a Copilot+ device
  • One hotkey to summon, full keyboard operation, no perceptible latency

The closest open-source implementation is sist2, but it targets Linux (on Windows it only runs via Docker), treats Chinese text as trigrams, and the project is no longer maintained. dowse is a Windows-native implementation built around these three points.

Features

🔍 File name searchInstant, as you type
📄 Document content searchPlain text, Markdown, code, and document formats (PDF, Word, Excel, PowerPoint)
🖼️ Screenshot / image OCRText inside PNG/JPG/WebP/BMP images, fully offline (Windows.Media.Ocr)
🈶 Chinese word segmentationjieba + BM25 ranking, not trigrams — plus automatic GBK encoding detection
⚡ Incremental indexingFile-watch during runtime, mtime/size reconciliation at startup
🤖 MCP serverExposes local search to AI agents over stdio
🚀 NTFS fast pathMFT enumeration + USN Journal, admin-only, falls back transparently otherwise

dowse vs. the alternatives

dowseEverythingWindows Searchsist2
File name search✓✓✓✓
Document content search✓ (persistent index)on-demand scandepends on indexed locations and filters✓
Screenshot / image OCR✓✗device/version dependentlimited (optional Tesseract)
Proper Chinese segmentation✓ (jieba)—limited✗ (trigrams)
Fully local, no network✓✓✓✓
Global hotkey overlay✓✓✓ (Win key)✗ (web UI)
Windows-native✓✓✓✗ (Linux-first, Docker on Windows)

Chinese text handling

  • Word segmentation via jieba, ranking via BM25 (tantivy engine). No trigrams.
  • Automatic file encoding detection (chardetng). GBK-encoded files are decoded correctly before indexing — this matters because a large share of Chinese-language documents on Windows, especially older ones, are still saved in GBK rather than UTF-8, and a search tool that assumes UTF-8 will silently mis-index or garble them.
  • Multi-term queries default to AND semantics. Quoted phrase queries match on exact position. Inline operators narrow things down further: path:reports, mtime:>2026-01-01, size:>10mb, uppercase OR between groups, -term to exclude.
  • OCR runs on the Windows-native engine (Windows.Media.Ocr), fully offline. The zh-Hans language pack also covers mixed Chinese/English text, no extra configuration required.

Performance

Design targets; exceeding them is treated as a defect. "Measured" is a from-scratch benchmark of dowse 0.7.0 (i7-13700K / 24 logical cores / 64GB RAM, single machine, single session, 2026-07-12), reusing the byte-identical corpus from the v0.6.1 round-3 benchmark for direct comparability. Full raw output (index/search logs, JSON result files) is kept with the benchmark working directory, outside this repo.

MetricDesign targetMeasured (v0.7.0, 2026-07-12)
Hotkey to window visible< 50msnot measured — CLI-only benchmark, no overlay-app instrumentation
Keystroke to results rendered< 80msnot measured — same
OCR, single image~112ms / 1080p screenshot~170ms isolated (480×200 synthetic image), unchanged from v0.6.1 — the OCR pipeline was not modified this release. Sub-30ms readings on immediate repeat runs of the same image reflect OS-level recognition caching, not real recognition, and are excluded here. Not real 1080p screenshots
Resident memory< 150MB idlenot measured (idle); peak working set during full-corpus indexing was ~327MB — a different metric, not a regression against the idle target
Installer size< 50MB (revised 2026-07 — the original 15MB target predates the bundled CLI sidecar)14.98MB (dowse-app_0.9.0_x64-setup.exe, published release)
Full-text index build, 10,000 files / 437MBseconds (planned filename-only fast path)10.0–10.6s — current full-content dowse index, not the planned filename-only MFT path
Full-text index build + OCR, 15,100 files (incl. 5,100 images)—~46.6s first pass, all 5,100/5,100 images OCR'd in that same pass — no pending, no second pass needed
Search latency, P50 (5 required categories)—30.7–161.1ms across single word / Chinese phrase / English phrase / multi-word AND / zero-result, on a 15,100-document index
Search latency, P95—39.1–172.3ms, same 5 categories
ext: filter query latency—P50 155.6ms, same band as the non-zero-result query categories
Index size ÷ corpus size—0.36 (text-only), down from 0.54 in the v0.6.1 round

Full-corpus rows measured on the same 10,000-file / 437.66MB text corpus plus 5,100 synthetic 480×200 OCR images (89.8MB) used for the v0.6.1 round-3 numbers above — byte-identical, reused directly rather than regenerated. Indexing is roughly 2x faster and the on-disk text index roughly a third smaller than v0.6.1; both track the new tokenizer (lowercase normalization, alphanumeric-boundary splitting of Latin words) producing a leaner term dictionary. The zero-result query dropped from 135ms (v0.6.1) to a startup-noise-level 31ms, consistent with less index to scan before concluding a term is absent. OCR recognition speed is unchanged this release, since the pipeline was not touched: single-image recognition stays around 170ms, and the sub-30ms readings on repeated identical images are OS-level caching artifacts, not real recognition. The full-corpus text-plus-OCR pass got faster (83s to 46.6s) from the quicker tokenizer and write path, not from faster recognition.

Quick start

Download — grab the installer from the latest release (dowse-app_*_x64-setup.exe), run it, then Alt+\` to summon.

The installer is unsigned, so Windows SmartScreen will flag it on first run. To proceed, click More info and then Run anyway. A code-signing certificate is a recurring cost that is hard to justify for an independent project; it may be reconsidered for a future release.

Install the CLI — the library and command-line tool ship as one dowse package:

cargo install dowse                 # once published to crates.io

cargo install --path crates/dowse # from a local checkout

Build from source:

git clone https://github.com/ltspace/dowse && cd dowse

CLI

cargo run -p dowse -- index D:\docs # build the index cargo run -p dowse -- search 限流 # search cargo run -p dowse -- search "精确短语" # phrase query cargo run -p dowse -- add E:\projects # add another root incrementally (no full rebuild) cargo run -p dowse -- rules show # view index rules (excluded dirs, extra extensions, size cap)

Overlay app (Tauri 2 + Svelte 5)

cd crates/dowse-app npm install cargo tauri build # produces the installer under target/release/bundle

Overlay app: Alt+\ to summon, ↑↓ to select, Enter to open, Ctrl+Enter to reveal in Explorer, Ctrl+C to copy path, Esc to hide. Results are paginated in groups of 50; the compact ‹ 1 / N › control shows only when needed, and pressing ↓ past the last result or ↑ before the first moves between pages. Two nearly invisible dropdowns sit at the right of the search bar — file type filter (Ctrl+P) and sort order (Ctrl+S, relevance / newest / oldest / largest); both stay faint until you select a non-default value. Right-click a result row for a native Explorer-style context menu (open / reveal in folder / copy path / copy name). A pin toggle at the top-right keeps the window open when it loses focus (session-only, resets on restart). With an empty input, the overlay lists your recent searches (last 10, stored locally) — ↑↓/Enter to reuse one, Delete to remove it. Ctrl+,` opens the settings panel — general (hotkey rebinding, autostart, interface language) and index rules (excluded directories, extra text extensions, per-file size cap).

MCP server

dowse mcp starts a read-only MCP server over stdio, exposing the local index to AI agents:

claude mcp add --scope user dowse -- dowse mcp

Four tools: search (query, bounded limit / offset, sort by relevance / mtime / size, comma-separated ext filter, and a total_hits count), preview (long context + metadata for one hit), read_file_chunk (bounded, paginated text from the indexed snapshot), and index_status (document count, index health, active index rules). The server never touches the index writer or opens arbitrary paths — it only reloads the reader before each call, so it can run alongside the overlay app or a live dowse watch session without write contention.

Architecture

                 ┌─────────────────────────────────────────┐

│ dowse │ │ library core: tantivy index · jieba │ │ segmentation · encoding detection · │ │ text extraction (txt/md/pdf/code/ │ │ docx/xlsx/pptx) · OCR pipeline │ │ ───────────────────────────────────── │ │ CLI + MCP

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます