OmniClip RAG

Caelune の機能

Caelune は、お使いのコンピューターにすでに保存されている知識から、検索可能なインデックスを構築します。完全一致テキスト検索、構造シグナル、セマンティックベクトル検索、任意の再ランキング、ソースを考慮したコンテキストの組み立てを組み合わせています。

デスクトップアプリでは、データルート、Runtime コンポーネント、モデル、ナレッジベースのビルド、ライブ監視、クエリ、検索結果の確認を管理できます。オプションの MCP サーバーは、同じ検索コアを読み取り専用の 2 つのツールを通じて、MCP 対応 AI クライアントに公開します。

目的に合わせて選択

やりたいこと	こちらから
Windows アプリをインストールして最初のインデックスを構築する	はじめに
Runtime、モデル、CPU、CUDA、リソースに関するメッセージについて理解する	Runtime とモデル
メモを編集した後もインデックスを最新に保つ	ナレッジベースとライブ監視
MCP 経由で AI クライアントに接続する	MCP 統合
問題を安全に診断する	トラブルシューティング

インターフェースのプレビュー

クエリコンソールでは、入力、検索範囲、検索設定、リアルタイムのクエリ状態をまとめて管理できます。「検索結果と詳細」には専用のページがあり、ソースラベル付きの検索結果、スニペットの確認、コンテキスト全体の選択、ページによる絞り込みができます。

## ダウンロード

最新リリースを開き、用途に合ったパッケージを選択してください。

パッケージラベル	用途
WIN-EXE	通常の Windows デスクトップ利用：設定、ビルド、監視、検索、結果の確認
MCP-...-win64.zip	MCP クライアント向けの手動 stdio セットアップ
.mcpb	MCP Registry または MCPB 対応クライアント

MCP パッケージではナレッジベースのビルドや変更はできません。まず Windows デスクトップアプリでインデックスをビルドしてください。

主な特長

• ローカル優先のストレージ — インデックス、設定、モデル、ログ、Runtime ペイロードは、アクティブなローカルデータルート内に保存されます。
• Markdown と Logseq に対応 — Markdown コンテンツに加え、一般的な Logseq プロパティ、ブロック参照、埋め込みを認識します。
• ハイブリッド検索 — SQLite FTS5、構造を考慮したスコアリング、LanceDB ベクトル検索、BAAI/bge-m3、およびオプションの BAAI/bge-reranker-v2-m3 を組み合わせます。
• PDF と Tika の拡張機能 — 個別の拡張インデックスを維持し、明示的なソースラベルを付けた統合結果を返します。Tika カタログには 1,290 件の形式が登録されていますが、実際の互換性はソースファイルとパーサーによって異なります。
• イベント駆動のライブ監視 — 実際のファイル変更に反応し、設定可能な待機時間を経て、使い捨てのワーカープロセスで増分更新を実行します。
• クエリの各段階を表示 — 準備、語彙検索、セマンティック検索、統合、再ランキング、最終処理、コンテキストのパッキングが、Query Console に表示されます。
• リソースを考慮した実行 — Auto モードでは、利用可能な NVIDIA CUDA の処理経路を優先し、Windows のコミットメモリ、物理メモリ、GPU メモリが不足している場合は安全にフォールバックします。
• 読み取り専用の MCP アクセス — MCP クライアントは準備状況の確認や検索を実行できますが、インデックスのビルド、データの削除、設定の変更はできません。

プライバシーの範囲

Caelune はローカル優先ですが、あらゆるワークフローが常にオフラインであることを保証するものではありません。

• インデックス作成時にはソースファイルを読み取ります。通常のビルド操作やソースの削除操作によって、元のメモやドキュメントが削除または書き換えられることはありません。
• ネットワークアクセスが必要なのは、Runtime コンポーネント、モデル、Java、Tika など、ユーザーが開始するダウンロードのみです。
• 検索されたテキストがアプリの外部に送られるのは、コピーまたはエクスポートした場合、あるいは MCP クライアントからのリクエストを明示的に許可した場合のみです。
• サードパーティ製 AI クライアントと、それらに貼り付けた内容には、それぞれ独自のプライバシーポリシーが適用されます。

重要なソース資料はバックアップし、重要な用途で使用する前に、取得したコンテキストを確認してください。

クイックスタート

1. 名前に WIN-EXE を含むリリースアセットをダウンロードします。
2. アーカイブを展開し、Caelune.exe を起動します。
3. Runtime の自動検出が完了するまで待ちます。
4. ローカルデータルートを選択し、Markdown のナレッジベースディレクトリを 1 つ以上追加します。
5. プロンプトが表示されたら、Runtime ページから CPU/CUDA Runtime とローカルモデルをインストールまたは修復します。
6. 最初にフルビルドを実行します。
7. Query Console から検索します。以降の編集を自動的にインデックスに反映したい場合は、ライブ監視を有効にします。

詳しい手順：Getting Started。

実用上の要件

• 64 ビット版 Windows
• アプリケーション、外部 Runtime、ローカルモデル、インデックスを保存するのに十分なディスク容量
• ペイロードを手動でインストールしない場合、Runtime とモデルの初回ダウンロードに必要なインターネットアクセス
• CPU での実行に対応。互換性のある NVIDIA GPU とドライバーは任意です。
• 大規模なナレッジベースやローカル AI モデルには、Windows のページファイル自動管理を推奨します。

Runtime とモデルは外部サイドカーとして配置されるため、正常なコンポーネントをアプリケーションのバージョン間で再利用できます。Runtime and Modelsを参照してください。

検索の流れ

flowchart LR
    A["Markdown / PDF / Tika sources"] --> B["Local parsing and indexes"]
    B --> C["FTS5 lexical recall"]
    B --> D["LanceDB semantic recall"]
    C --> E["Fusion and filters"]
    D --> E
    E --> F["Optional reranking"]
    F --> G["Results and context pack"]
    G --> H["Clipboard or read-only MCP"]

MCP を 1 分で使う

1. デスクトップアプリでナレッジベースを 1 つ以上作成します。
2. 手動で stdio を設定する場合は MCP ZIP をダウンロードするか、Registry/MCPB パッケージを使用します。
3. 対応クライアントから Caelune-MCP.exe を指定します。
4. クライアントから以下のツールを呼び出します。
   • omniclip.status で準備状況とアクティブな検索モードを確認します。
   • omniclip.search でソースを明示した検索結果を取得します。

ローカルの stdio サーバーを直接受け付けず、ローカルプロキシが必要なクライアントもあります。MCP Integration Wiki と MCP_SETUP.md を参照してください。

ドキュメント

ユーザーガイド

トピック	ガイド
インストールと最初のビルド	はじめに
ランタイム、モデル、CPU、CUDA	ランタイムとモデル
ナレッジベースとライブ監視	ナレッジベースとライブ監視
クエリの各段階とリソースメッセージ	検索とリソース
PDF と Tika のソース	PDF と Tika
MCP クライアントとツール	MCP の統合
よくある問題	トラブルシューティング

プロジェクトのリファレンス

• アーキテクチャ
• ランタイム設定リファレンス
• MCP 設定リファレンス
• 変更履歴
• サードパーティの通知
• リリース履歴

開発

# Desktop GUI
.\scripts\run_gui.ps1

# CLI status and query
.\scripts\run.ps1 status
.\scripts\run.ps1 query "your question"

# Build Windows packages
.\scripts\build_exe.ps1

# MCP self-check from source
python launcher_mcp.py --mcp-selfcheck

開発者向けの案内とアーキテクチャへのリンクは、開発とアーキテクチャにあります。

ライセンスとサードパーティソフトウェア

Caelune は MIT License のもとで公開されています。PySide6、SQLite、LanceDB、Apache Arrow、PyTorch、sentence-transformers、Transformers、BGE models、PyPDF、Apache Tika、Eclipse Temurin、watchdog、PyInstaller、Model Context Protocol SDK などのオープンソースプロジェクトに依存しています。

リポジトリレベルの法的通知と配布に関する通知については、THIRD_PARTY_NOTICES.md を参照してください。

Caelune とその検索結果は、保証なしで提供されます。重要な結果は検証し、バックアップを保持してください。また、検索されたコンテキストや、その後に生成される AI の出力だけを根拠に、医療、法律、金融、安全に関わる、またはその他の重大な判断を行わないでください。