QMD

项目简介

QMD（Query Markup Documents）是由 Shopify CEO Tobias Lütke 开发的一款设备端（on-device）搜索引擎，专为索引和检索你需要记住的一切而生：Markdown 笔记、会议转录、技术文档和知识库。它的最大特点是完全本地运行——通过 node-llama-cpp 加载 GGUF 模型，将 BM25 全文检索、向量语义检索和大模型重排序（re-ranking）三种能力结合在一起，数据不出本机。它既可以作为命令行工具单独使用，也专门为 AI Agent 的工作流设计了 JSON 输出和 MCP 服务器接口。

核心特性

• 三种检索融合 — 关键词全文检索（BM25）、向量语义检索、LLM 重排序，通过 RRF 融合，兼顾速度与准确度
• 完全本地化 — 借助 node-llama-cpp 与本地 GGUF 模型运行，索引和搜索全程离线，隐私可控
• 集合与上下文 — 可为不同目录建立 collection，并附加 context 描述，帮助 LLM 在选择文档时做出更好的语境判断
• 面向 Agent 设计 — 提供 --json 与 --files 输出格式，方便大模型直接消费搜索结果
• MCP 服务器 — 内置 Model Context Protocol 服务，支持 stdio 与 HTTP 两种传输，可无缝接入 Claude Desktop、Claude Code 等客户端
• 灵活的取文档方式 — 支持按路径、docid、glob 通配符批量获取文档内容

安装方法

npm install -g @tobilu/qmd

或使用 Bun：

bun install -g @tobilu/qmd

也可以免安装直接运行：npx @tobilu/qmd ... 或 bunx @tobilu/qmd ...

快速上手

qmd collection add ~/notes --name notes
qmd embed
qmd search "项目时间线"     # 快速关键词搜索
qmd vsearch "如何部署"      # 语义搜索
qmd query "季度规划流程"    # 混合检索 + 重排序（质量最佳）

使用场景

• 个人知识库 — 对长期积累的 Markdown 笔记进行自然语言检索
• 会议记录 — 索引会议转录文本，快速定位讨论要点
• 技术文档 — 在大型文档库中按语义查找接口、配置和示例
• AI Agent 工作流 — 作为 MCP 工具为大模型提供本地、可控的文档检索能力