ai
3 мин
16 октября 2026 г.
Источник: Хабр ИИ & Нейросети

Локальный семантический поиск по заметкам как MCP-сервер: нарезка под лимит модели и кэш

emil_easy
emil_easy
RSS AI Ingest
Локальный семантический поиск по заметкам как MCP-сервер: нарезка под лимит модели и кэш

Задача была такая: есть папка с конспектами созвонов и расшифровками встреч, и искать в ней по слову неудобно: я помню, что обсуждали найм, а в файле написано «собеседование» и «кандидат». Обычный поиск по тексту такой файл не найдёт. Отпра...

Задача была такая: есть папка с конспектами созвонов и расшифровками встреч, и искать в ней по слову неудобно: я помню, что обсуждали найм, а в файле написано «собеседование» и «кандидат». Обычный поиск по тексту такой файл не найдёт. Отправлять заметки во внешний сервис ради эмбеддингов мне не хотелось, поэтому я собрал маленький MCP-сервер, который ищет по смыслу прямо на моей машине, и подключил его к Claude Code. Всё работает без платных API, а заметки не покидают компьютер. В статье разберу, как устроен движок и сервер, и три места, на которых легко споткнуться: молчаливое обрезание текста моделью, лишний вывод в стандартный поток, из-за которого ломается протокол, и проверка пути в инструменте чтения. Отдельно покажу кэш, который сам понимает, что устарел. Код ниже взят из рабочих файлов, лишнее я убрал.

Хотите внедрить ИИ в ваш бренд?

Спроектируем и развернем автономных агентов и современный цифровой стек под ваши задачи.

Рассчитать проект