Поиск по заметкам на MCP-сервере: нарезка чанков под лимит модели и кэш

⚡ Главное за 5 секунд - Локальный семантический поиск по конспектам встреч реализован как MCP-сервер: искать можно по смыслу, а не по точному слову. - Текст заметок режется на фрагменты под лимит контекста модели, а результаты поиска кэшируются. - Это авторский проект с разбором на Habr: номеров версий, сборок и публичных релизов в поводе нет. ### 🔍 Что обнаружено На Habr вышел авторский разбор (статья 1090934) о локальном семантическом поиске по папке с конспектами созвонов и расшифровками встреч. Исходная задача описана так: обычный поиск по слову не работает, потому что в голове запрос звучит как «найм», а в файле написано «собеседование» и другие формулировки. Решение — поднять поиск в виде MCP-сервера, то есть отдавать семантический поиск по заметкам как инструмент, к которому подключается LLM-клиент. MCP (Model Context Protocol) — протокол, через который клиенты на базе LLM подключают внешние инструменты и данные. Судя по заголовку, автор отдельно разбирает две технические проблемы такого поиска. Первая — нарезка (чанкинг) документов так, чтобы каждый фрагмент укладывался в лимит модели: конспекты встреч длиннее, чем окно, которое можно скормить за один проход, поэтому текст нужно резать на части и индексировать их по отдельности. Вторая — кэш: чтобы не пересчитывать одно и то же и не гонять модель повторно на одинаковых запросах. Конкретные имена моделей, размерности эмбеддингов и параметры нарезки в исходном описании не приводятся — полный разбор в самой статье. ### 💡 Почему это важно Семантический поиск по личным заметкам — типовая боль: по ключевым словам конспекты встреч не находятся, потому что формулировки в файле и в запросе не совпадают. Обёртка в MCP-сервер превращает такую поделку из отдельного скрипта в инструмент, который подключается к любому совместимому LLM-клиенту, — и это часть общей волны: MCP становится стандартным способом отдавать локальные данные и утилиты модели. Практическая польза здесь в том, что поиск остаётся локальным, а две самые дорогие части — токены на длинный документ и повторные запросы — закрываются нарезкой и кэшем. О сроках появления чего-либо в стабильном релизе речи не идёт: это рассказ о собственной реализации, а не о продукте с версиями и датами.

🔗 Читать на habr.com