Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Fast local full-text search for Windows files (tantivy + jieba), exposed to AI agents over MCP.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ltspace ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.10.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Rust ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 | Español | Italiano
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.
No Windows tool satisfies all three of the following at once:
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.
| 🔍 File name search | Instant, as you type |
| 📄 Document content search | Plain text, Markdown, code, and document formats (PDF, Word, Excel, PowerPoint) |
| 🖼️ Screenshot / image OCR | Text inside PNG/JPG/WebP/BMP images, fully offline (Windows.Media.Ocr) |
| 🈶 Chinese word segmentation | jieba + BM25 ranking, not trigrams — plus automatic GBK encoding detection |
| ⚡ Incremental indexing | File-watch during runtime, mtime/size reconciliation at startup |
| 🤖 MCP server | Exposes local search to AI agents over stdio |
| 🚀 NTFS fast path | MFT enumeration + USN Journal, admin-only, falls back transparently otherwise |
| dowse | Everything | Windows Search | sist2 | |
|---|---|---|---|---|
| File name search | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Document content search | ✓ (persistent index) | on-demand scan | depends on indexed locations and filters | ✓ |
| Screenshot / image OCR | ✓ | ✗ | device/version dependent | limited (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) |
path:reports, mtime:>2026-01-01, size:>10mb, uppercase OR between groups, -term to exclude.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.
| Metric | Design target | Measured (v0.7.0, 2026-07-12) |
|---|---|---|
| Hotkey to window visible | < 50ms | not measured — CLI-only benchmark, no overlay-app instrumentation |
| Keystroke to results rendered | < 80ms | not 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 idle | not 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 / 437MB | seconds (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.
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
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)
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).
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.
┌─────────────────────────────────────────┐
│ dowse │ │ library core: tantivy index · jieba │ │ segmentation · encoding detection · │ │ text extraction (txt/md/pdf/code/ │ │ docx/xlsx/pptx) · OCR pipeline │ │ ───────────────────────────────────── │ │ CLI + MCP
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo