Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

dowse

von ltspaceVersion 0.10.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.ltspace/dowse

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ltspace bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 24 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist dowse sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.10.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Rust auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
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Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

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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

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen