# Kensaku : recherche de fichiers locale avec OCR et MCP

> Kensaku est un lanceur open source qui cherche dans les noms, le texte des PDF et les captures d'écran, en local, sur Windows, macOS et Linux.

- Type : actu de l'IA
- Famille : Outils dev · Lanceur de recherche locale
- Habitat : Application de bureau · Rust
- Niveau : débutant
- Langage : Rust
- Licence : MIT
- Étoiles GitHub : 913 (relevé le 6 novembre 2026)
- Source : https://github.com/yjid/kensaku
- Publié le : 6 novembre 2026
- Page : https://geekus.fr/projets/kensaku/

Kensaku est un lanceur de recherche open source, écrit en Rust, qui retrouve un fichier d'après ce qu'il contient et pas seulement d'après son nom. Il lit le texte des PDF, des documents Office, du code et des captures d'écran grâce à l'OCR. L'index reste sur ta machine, sans compte ni télémétrie, et des agents IA peuvent l'interroger via MCP.

## En bref

- Cherche dans les noms, le texte des documents et des images (OCR)
- Local : pas de compte, pas de télémétrie, pas de recherche dans le cloud
- Requêtes en langage naturel comme « captures de la semaine dernière »
- Accès en lecture seule pour des agents IA via MCP
- Licence MIT, pour Windows, macOS et Linux

## Kensaku, un lanceur qui cherche dans le contenu des fichiers

Le plus souvent, on ne se souvient pas du nom d'un fichier, mais de ce qu'il contenait : un PDF sur l'indexation de bases de données enregistré sous `notes-final-2.pdf`, une ligne de log d'un déploiement raté, une capture d'écran avec une erreur CUDA. Kensaku cherche dans les noms, dans le texte des fichiers et selon le sens, puis affiche le résultat avec les mots surlignés. Entrée ouvre le fichier.

Il se comporte comme un lanceur : il démarre masqué dans la zone de notification, s'appelle par un raccourci clavier, et les résultats se mettent à jour pendant la frappe. Le projet l'oppose à des outils qui ne cherchent que dans les noms de fichiers, comme Everything, Listary ou PowerToys Run, selon le tableau de son README.

## Comment fonctionne la recherche de Kensaku

L'indexation se fait en une seule passe : chaque fichier est lu une fois et alimente à la fois l'index des noms et celui du texte. Les modifications sont reprises de façon incrémentale, sans rescanner tout le disque. Le travail est mis en file par lots bornés pour que la mémoire reste stable sur les gros dossiers, et chaque fichier a une limite de temps et de taille.

Les phrases courantes sont traduites en filtres localement, sans modèle de langage. « screenshots from last week » devient `type:image modified:‹7d`, et chaque déduction apparaît comme une pastille que tu peux retirer. Pour les recherches précises, un langage de requête existe.

## Ce que Kensaku sait chercher

Les formats lus sont nombreux, texte chinois, japonais et coréen compris. Pour les images, le texte est extrait par OCR : PP-OCRv6 par défaut, Indra en option pour une meilleure qualité, ou Tesseract. Les PDF scannés demandent l'OCR, et les PDF chiffrés sont signalés mais pas indexés.

- PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EPUB, ODT/ODS/ODP, RTF, texte brut, code et logs
- Texte dans les images et captures d'écran, par OCR
- Correspondances tolérantes aux fautes de frappe et recherche par sens
- Filtres : `type:pdf`, `ext:md`, `modified:7d`, `size:›10mb`, `lang:rust`
- Proximité entre mots avec `near[5]`, ajoutée dans la v1.0.12

```
type:pdf invoice          ext:md in:"~/Notes"       modified:7d
size:>10mb                path:"client/2026"        lang:rust
name:resume               content:"timeout"         re:"fn \w+_test"
```

## Installer Kensaku et le lancer en ligne de commande

Les installeurs sont sur la page des versions du dépôt : `.exe` ou `.msi` pour Windows, `.dmg` universel pour macOS, `.AppImage`, `.deb` ou `.rpm` pour Linux. Une version portable en `.zip` existe pour Windows. Les builds ne sont pas signés : Windows affiche SmartScreen (« Plus d'infos » puis « Exécuter quand même »), et macOS bloque le premier lancement. Un fichier `SHA256SUMS` permet de vérifier les téléchargements.

Au premier lancement, tu choisis les dossiers à indexer et les exclusions, puis tu peux télécharger les packs OCR ou modèles. La recherche fonctionne pendant le premier scan. L'outil en ligne de commande `kensaku-cli` sert aussi à chercher.

Pour compiler depuis les sources, il faut Rust stable, Bun 1.1 ou plus et les bibliothèques webview de ton système.

```bash
kensaku-cli search "docker error"
kensaku-cli search "invoice" --ext pdf --since 30d
kensaku-cli search "resume" --json
kensaku-cli state
```

## Donner accès à ses fichiers à une IA avec MCP

MCP est un protocole qui permet à un assistant IA, comme Claude ou Cursor, d'appeler des outils externes. Kensaku l'utilise pour que ces agents interrogent le même index que toi, en lecture seule par défaut. Le contenu des fichiers est renvoyé comme donnée, jamais comme instruction, et la taille des réponses est limitée. La commande `reindex` reste désactivée tant que tu ne l'actives pas.

Pour les clients qui passent par HTTP, `kensaku-cli serve` écoute uniquement en loopback et exige un jeton stocké dans ton dossier de configuration. La FAQ précise que l'application ne contient aucun modèle de langage : l'agent apporte le sien.

```json
{
  "mcpServers": {
    "kensaku": { "command": "kensaku-cli", "args": ["mcp"] }
  }
}
```

## Où en est Kensaku et ce qu'il faut savoir

Le dépôt a été créé le 24 octobre 2026. Au relevé du 6 novembre 2026, il compte 900 étoiles, 59 forks et 9 contributeurs. La dernière version, v1.0.15 du 4 novembre 2026, corrige un blocage d'indexation avec l'OCR Indra. La v1.0.14 a ajouté une mise à jour intégrée à l'application, avec une vérification toutes les 12 heures, désactivable.

Côté limites, le README indique que Windows est la plateforme la plus testée, et que la recherche visuelle est une bêta absente des résultats. Les fichiers de plus de 1 Mo ne sont indexés que partiellement selon la FAQ (plafond de contenu à 1 Mo). Les résultats de performance du README viennent d'un test sous Linux : environ 1,3 ms pour chercher parmi 100 000 noms de fichiers, pour environ 12 Mo de mémoire. Le projet est sous licence MIT. Il ne contacte le réseau que pour vérifier les versions et télécharger des packs, et l'index contient des noms et du texte extrait : il est à traiter comme sensible.

## Quelques repères

- **OCR** : La reconnaissance optique de caractères transforme le texte d'une image ou d'un scan en texte que l'ordinateur peut chercher et copier.
- **MCP** : Le Model Context Protocol est un standard qui permet à un assistant IA d'utiliser des outils ou des sources de données externes de façon encadrée.
- **Index de recherche** : Un index est une base préparée à l'avance qui liste le contenu des fichiers, pour que les recherches soient très rapides sans relire tout le disque.

## Questions fréquentes

### Kensaku peut-il chercher dans le texte d'une capture d'écran ?

Oui. Kensaku lit le texte des images par OCR, avec PP-OCRv6 par défaut, Indra en option ou Tesseract. Les PDF scannés sont aussi passés à l'OCR.

### Kensaku envoie-t-il mes fichiers dans le cloud ?

Non. Selon sa FAQ, il n'y a ni compte ni télémétrie, et ni les requêtes ni le contenu des fichiers ne quittent la machine. Il fait seulement une vérification des versions environ toutes les 12 heures et des téléchargements de packs.

### Kensaku est-il gratuit et open source ?

Oui, Kensaku est publié sous licence MIT et disponible pour Windows, macOS et Linux. Les installeurs ne sont pas encore signés, ce qui déclenche un avertissement au premier lancement.

### Comment donner accès à Kensaku à un agent IA comme Claude ou Cursor ?

Il faut déclarer `kensaku-cli` avec l'argument `mcp` dans la configuration MCP du client. L'accès est en lecture seule par défaut.

## À retenir

Kensaku cherche dans les noms, le texte des documents et les images depuis un index entièrement local, et s'ouvre à des agents IA en lecture seule via MCP. Le projet est récent, sous licence MIT, avec des builds non signés et Windows comme plateforme la plus testée.

Sources :

- [yjid](https://github.com/yjid/kensaku) (README)
- [docs/INSTALL.md](https://github.com/yjid/kensaku/blob/HEAD/docs/INSTALL.md) (documentation officielle)
- [docs/USAGE.md](https://github.com/yjid/kensaku/blob/HEAD/docs/USAGE.md) (documentation officielle)
- [docs/FAQ.md](https://github.com/yjid/kensaku/blob/HEAD/docs/FAQ.md) (documentation officielle)
- [GitHub](https://github.com/yjid/kensaku/releases) (notes de version)

Mots-clés : recherche, ocr, mcp, rust, local-first, open source

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Fiche publiée par Geekus : https://geekus.fr/projets/kensaku/