Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

dowse

de ltspaceversión 0.10.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.ltspace/dowse

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

El creador no incluyó detalles de instalación en el registro. Consulta el README del creador más abajo.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ltspace, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7250 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 24% de los otros 7250 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7250 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro dowse?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.10.0) llegó al registro hace 4 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Rust en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy
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Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
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Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

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