Qmd

• Je wilt snelle, offline volledige tekst- en semantische zoekopdrachten uitvoeren over een lokale map met Markdown-bestanden of andere documenten.
• Je hebt hybride zoekopdrachten nodig (BM25 + vector + rerank) zonder gegevens naar een externe service te sturen.
• Je bouwt een AI-agent die een lokale kennisbank moet bevragen via MCP.
• Je wilt meerdere benoemde collecties bijhouden die verwijzen naar verschillende mappen.

• Je moet externe of in de cloud gehoste bestanden indexeren — qmd werkt alleen met lokale paden.
• Je wilt Ollama niet lokaal uitvoeren, omdat embeddings en herrangschikking een actieve Ollama-instantie vereisen.
• Je hebt realtime indexering nodig; updates moeten handmatig worden geactiveerd met qmd update.

Ondersteunt BM25 zoeken op trefwoorden (qmd search), puur vector/semantisch zoeken (qmd vsearch), en hybride zoeken met herrangschikking (qmd query), zodat u de juiste ophaalstrategie voor uw gebruik kunt kiezen.

Voeg een lokale map toe als benoemde collectie en beperk optioneel welke bestanden worden geïndexeerd met behulp van een glob-masker (bijv. **/*.md). Beheer meerdere onafhankelijke indexes naast elkaar.

Voer qmd mcp uit om uw lokale zoekindex beschikbaar te stellen als een MCP (Model Context Protocol)-server, waardoor AI-agents en compatibele tools programmatisch uw lokale kennisbank kunnen bevragen.

Alle indexering en embeddings worden lokaal berekend. De zoekindex wordt standaard opgeslagen onder ~/.cache/qmd, en embeddings/herrangschikking maken gebruik van een lokaal draaiende Ollama-instantie — er verlaat geen data uw machine.

Haal een specifiek bereik van regels op uit een geïndexeerd document met qmd get <path>:<line> -l <count>, handig voor het ophalen van nauwkeurige context uit grote bestanden.

Indexeer een lokale Obsidian-kluis of notitiemap en voer hybride zoekopdrachten uit om de meest relevante notities te vinden op basis van zowel trefwoorden als semantische betekenis, volledig offline.

Start qmd mcp en verbind een AI-agent met je lokale documentindex via MCP, zodat deze relevante bestandsfragmenten als context kan ophalen zonder externe API-aanroepen.

Voeg de docs/-map van een project toe als een collectie met een **/*.md-masker en gebruik qmd query om tijdens de ontwikkeling snel de meest relevante documentatiepagina's te vinden.