Qmd

• Du vill ha snabb, offline fulltextsökning och semantisk sökning över en lokal katalog med Markdown-filer eller andra dokument.
• Du behöver hybridsökning (BM25 + vektor + rerankning) utan att skicka data till en extern tjänst.
• Du bygger en AI-agent som behöver söka i en lokal kunskapsbas via MCP.
• Du vill hantera flera namngivna samlingar som pekar på olika kataloger.

• Du behöver indexera fjärr- eller molnbaserade filer — qmd arbetar endast med lokala sökvägar.
• Du vill inte köra Ollama lokalt, eftersom embeddings och omrankning kräver en aktiv Ollama-instans.
• Du behöver realtidsindexering; uppdateringar måste utlösas manuellt med qmd update.

Stöder BM25-nyckelordssökning (qmd search), ren vektor-/semantisk sökning (qmd vsearch) och hybridsökning med omrangordning (qmd query) så att du kan välja rätt hämtningsstrategi för ditt användningsfall.

Lägg till valfri lokal katalog som en namngiven samling och begränsa valfritt vilka filer som indexeras med hjälp av en globmask (t.ex. **/*.md). Hantera flera oberoende index sida vid sida.

Kör qmd mcp för att exponera ditt lokala sökindex som en MCP-server (Model Context Protocol), vilket gör det möjligt för AI-agenter och kompatibla verktyg att programmatiskt fråga din lokala kunskapsbas.

All indexering och alla inbäddningar beräknas lokalt. Sökindexet lagras som standard under ~/.cache/qmd, och inbäddningar/omrangordning använder en lokalt körande Ollama-instans — ingen data lämnar din dator.

Hämta ett specifikt radintervall från ett indexerat dokument med qmd get <path>:<line> -l <count>, användbart för att hämta exakt kontext från stora filer.

Indexera ett lokalt Obsidian-valv eller en anteckningsmapp och kör hybridsökningar för att hitta de mest relevanta anteckningarna baserat på både nyckelord och semantisk betydelse, helt offline.

Starta qmd mcp och anslut en AI-agent till ditt lokala dokumentindex via MCP, vilket ger den möjlighet att hämta relevanta filutdrag som kontext utan externa API-anrop.

Lägg till ett projekts docs/-katalog som en samling med en **/*.md-mask och använd qmd query för att snabbt hitta de mest relevanta dokumentationssidorna under utveckling.