对你和你的AI代理进行私有语义搜索，覆盖你自己的文件。Rust核心，Python CLI，MCP服务器。
概览
一个带有Python接口、CLI和MCP服务器的Rust检索引擎，且检索质量可以被衡量。它的工作原理几分钟内就从头到尾讲解了设计过程。：与WebAssembly使用的是同一个Rust核心。在你的机器上索引你自己的笔记文件夹或搜索这个仓库的文档：文件永远不会离开浏览器，唯一下载的只有一次127 MiB的型号。 你可以索引笔记文件夹，通过命令行、Claude、Cursor 及其他 AI 代理通过 MCP 或浏览器搜索，包含 PDF 和 DOCX 文件，并在公开基准测试（结果）上测量检索质量。请参阅路线图和更新日志。 允许“与文件聊天”的工具通常需要服务器、账户或上传。Notelight将所有内容保存在你的电脑上： - BM25 加上量化嵌入，融合倒易秩融合，因此精确名称和改写问题都有效。引用短语（“锁文件”）以将完全匹配放在首位。
概述（AI 翻译）
针对你和你的AI代理，对你自己的文件进行私密语义搜索。 一个带有Python接口、CLI和MCP服务器的Rust检索引擎，且 检索质量是可以衡量的。 它的运作方式几分钟内讲解了整个设计。 试试你的浏览器：一样 用 Rust 核心做 WebAssembly。索引你自己的笔记文件夹（Markdown，文本） 以及PDF）或在你的机器上完全搜索本仓库的文档：文件 永远不要离开浏览器， 唯一的下载是127 MiB型号，只有一次。
状态：0.2.0，alpha。 你可以索引一个笔记文件夹，搜索 来自命令行，或者来自Claude、Cursor和其他AI代理 MCP 或浏览器中，包含 PDF和DOCX文件，并测量检索质量 公开基准（结果）。参见 路线图和 更新日志。
为什么
允许你“与文件聊天”的工具通常需要服务器、账户或 上传。Notelight会把所有内容都保存在你的电脑上：
- 混合反复。 BM25 加上量子化嵌入，与互易融合
Rank Fusion，所以既能用确切名称，也可以用意译问题。引用 a
短语 （
"lock file"） 以表示完全匹配。 - **特工准备就绪。
本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。
notelight
Private semantic search over your own files, for you and your AI agents. A Rust retrieval engine with a Python interface, a CLI, and an MCP server, with retrieval quality you can measure. How it works walks through the design end to end in a few minutes. Try it in your browser: the same Rust core as WebAssembly. Index a folder of your own notes (Markdown, text and PDF) or search this repository’s docs, entirely on your machine: files never leave the browser, and the only download is the 127 MiB model, once.
Status: 0.2.0, alpha. You can index a folder of notes, search it from the command line or from Claude, Cursor and other AI agents over MCP or in your browser, include PDF and DOCX files, and measure retrieval quality on public benchmarks (results). See the roadmap and the changelog.
Why
Tools that let you “chat with your files” usually need a server, an account, or an upload. notelight keeps everything on your machine:
- Hybrid retrieval. BM25 plus quantized embeddings, fused with Reciprocal
Rank Fusion, so both exact names and paraphrased questions work. Quote a
phrase (
"lock file") to put exact matches first. - Agent-ready. An MCP server lets Claude, Copilot or Cursor search your notes
and cite
path:line. - Measured.
notelight evalreports recall@10, nDCG@10 and MRR@10 on BEIR datasets and on a labelled benchmark of note-style queries, for every quantization setting, not just anecdotes. - Private. No telemetry, and no network after a one-time model download.
Usage
Install it from PyPI (Python 3.10+), ideally into a virtual environment or
with pipx install notelight:
pip install notelight
There are prebuilt wheels for Linux (x86_64 and aarch64, glibc 2.28+), Windows (x64) and macOS (Apple silicon and Intel), so you do not need Rust. Two limits come from ONNX Runtime, which runs the embedding model: on Intel Macs use Python 3.10 to 3.13, and Alpine and other musl-based Linux
安装
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide 新手？先看 mcpskill.org 教程 →配置
{
"mcpServers": {
"notelight": {
"command": "C:\\Users\\you\\.venvs\\notelight\\Scripts\\notelight.exe",
"args": ["mcp", "--folder", "C:\\Users\\you\\Notes"]
}
}
}