（10443期）QMD CLI – 本地知识库智能检索引擎

本地知识库智能检索引擎 本地 Markdown 知识库智能检索工具，支持 BM25、向量语义与混合搜索，适合开发者快速索引笔记和文档。 使用说明 核心用法 QMD 是一款面向本地 Markdown 知识库的检索工具，提供三种搜索模式满足不同场景需求： qmd search：基于 BM25 算法的关键词搜索，速度快，适合精确匹配已知术语 qmd vsearch：向量语义搜索，理解概念和同义词，适合模糊查询 qmd query：混合搜索 + LLM 重排序，质量最佳但速度最慢，适合复杂问题 支持集合管理（collection add）、文档检索（get/multi-get）、以及 MCP 服务器模式集成。所有命令建议配合 --json 使用以获得结构化输出。 显著优点 多模式检索策略：从快速关键词到深度语义理解，灵活覆盖不同查询意图 本地优先架构：数据完全本地处理，无需云端依赖，隐私可控 MCP 原生支持：可作为 Model Context Protocol 服务器运行，便于与 AI 工具链集成 精确文档定位：支持按路径、ID、行号范围精准获取内容片段 潜在局限 冷启动延迟：向量搜索（vsearch/query）首次初始化约需 1 分钟 Bun 运行时依赖：要求使用 Bun 而非 Node.js 安装运行 仅支持 Markdown：非结构化或二进制文档需预处理转换 无分布式能力：单机索引，不适合团队协作的大规模知识库场景 适合人群 个人开发者、技术写作者管理本地技术笔记 需要为 AI 助手提供 RAG（检索增强生成）上下文的知识工作者 偏好本地优先、注重数据隐私的终端用户 常规风险 索引同步风险：qmd update 需手动执行，文件变更后可能返回过时结果 路径注入可能：multi-get 支持 glob 模式，需确保集合路径边界受控 LLM 重排序成本：query 模式若频繁调用可能产生 API 费用（如配置外部 LLM） 无权限管控：无内置访问控制，多用户环境需谨慎配置文件系统权限 原始说明 Search and retrieve markdown documents from local knowledge bases using qmd. Supports BM25 keyword search, vector semantic search, and hybrid search with LLM re-ranking. Use for querying indexed notes, documentation, meeting transcripts, and any markdown-based knowledge. Requires qmd CLI installed (bun install -g https://github.com/tobi/qmd).