Search local mọi thứ - QMD tìm kiếm offline cho markdown
TL;DR
QMD là công cụ search chạy hoàn toàn trên máy, index markdown notes, tài liệu, transcript họp. Dùng BM25 + vector + AI re-ranking để ra kết quả chính xác. Tích hợp được với AI agents qua MCP.
Nói đơn giản: Giống như Spotlight nhưng thông minh hơn - nó hiểu cả nội dung lẫn ngữ nghĩa, chạy offline hoàn toàn.
Bài này dành cho ai?
1. Người viết note nhiều, cần tìm lại nhanh
Vấn đề: Có hàng trăm file markdown, mỗi lần cần cái gì phải mở từng file Khi nào cần: Tìm lại thông tin từ meeting 3 tháng trước, note viết lung tung Được gì: Search nhanh bằng từ khóa hoặc câu hỏi tiếng Việt
2. Dev muốn tích hợp search vào workflow
Vấn đề: Cần search private docs nhưng không muốn up lên cloud Khi nào cần: Build RAG pipeline, tìm kiếm trong codebase/docs Được gì: MCP server sẵn sàng, JSON output cho automation
3. Người build AI products
Vấn đề: Muốn tìm kiếm local nhưng vẫn chính xác như cloud-based Khi nào cần: Cần reranking, query expansion nhưng giữ data ở máy Được gì: Hybrid search với AI re-ranking, không phụ thuộc API
Các điểm chính
-
Cài đặt nhanh trong 5 phút npm install -g @tobilu/qmd → tạo collection → chạy embed → xài liền → Làm gì: Chạy 3 lệnh trong Quick Start, trong vòng 5 phút là xong
-
3 chế độ search cho 3 nhu cầu search = BM25 (nhanh, từ khóa), vsearch = vector (ngữ nghĩa), query = cả 2 + AI reranking (chính xác nhất) → Làm gì: Dùng search cho speed, query khi cần kết quả đúng đắn
-
Tích hợp AI agents qua MCP Chạy qmd mcp là có server, Claude gọi được trực tiếp → Làm gì: Thêm config vào Claude Desktop, AI tự search được trong knowledge base của mình
-
HTTP transport cho shared server Một server chạy nền, nhiều client kết nối, model load một lần → Làm gì: Dùng qmd mcp –http –daemon cho team hoặc nhiều agent
-
Smart chunking giữ ngữ cảnh Thay vì cắt cứng 900 tokens, nó tìm heading, code block để cắt sao cho nghĩa không bị tách đôi → Làm gì: Kết quả search trả về nguyên đoạn mạch lạc, không bị cắt giữa chừng
-
Query expansion bằng AI Khi search “project timeline”, AI tự sinh thêm variant như “lịch trình dự án” để tìm rộng hơn → Làm gì: Không cần gõ từ khóa chính xác, gõ ý cũng ra
-
Re-ranking theo vị trí Top 1-3: giữ nguyên kết quả search (exact match), Top 11+: tin AI reranker nhiều hơn → Làm gì: Exact match không bị đẩy xuống vì expanded queries
Quick Start
- Chạy ngay hôm nay:
npm install -g @tobilu/qmd
qmd collection add ~/notes --name notes
qmd context add qmd://notes "Ghi chú cá nhân"
qmd embed
qmd query "thông tin về dự án"
- Tích hợp Claude Desktop: Thêm config vào ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
`{
"mcpServers": {
"qmd": {
"command": "qmd",
"args": ["mcp"]
}`
}
}Đọc tiếp trong Công việc & hệ thống
Agent tự build qua đêm được rồi, thứ còn thiếu là người canh ca
Orchestrator biết chia việc cho subagent, nhưng ai canh chính nó? Ghi chép về một lớp supervisor đứng ngoài: canh, kiểm chứng, giữ máy sống, quyết việc vặt, và tự hỏi ROI có dương
Ghi chép Công việc & hệ thống 31/08/2026Cho agent thảo luận để ra kết quả, đừng cho chúng nói chuyện tự do
Nhiều người thích "cho mấy con agent nói chuyện với nhau". Nghe cũng hợp lý: một agent làm được việc, thì vài con ngồi trao đổi chắc sẽ làm tốt hơn. Nhưng nói chuyện tự do thường r
Giải thích Công việc & hệ thống 27/08/2026AI-native SDLC: khi code không còn là nút thắt, quy trình phải thành một vòng lặp
Agent viết code cực nhanh, nên nút thắt chuyển sang khâu con người duyệt và bàn giao. Playbook của Anthropic biến SDLC thẳng-một-chiều thành một vòng lặp có AI ở từng chặng — kèm m
Giải thích Công việc & hệ thống