Was ist Kensaku?
Kensaku ist eine quelloffene Desktop-Suche für Windows, macOS und Linux. Sie indexiert Dateinamen, den Text in PDFs, Office-Dateien, EPUBs, E-Mails und mehr als 50 Code- und Datenformaten, per OCR aus Screenshots gelesenen Text sowie ein kleines Embedding-Modell für die Suche nach Bedeutung. Das Binary kensaku-cli startet einen MCP-Server über stdio, der denselben lokalen Index durchsucht, und kann ihn auch über Loopback-HTTP bereitstellen.
Das Repository des GitHub-Nutzers yjid wurde am 24. Oktober 2026 angelegt und hatte am 11. November rund 1.645 Sterne und 107 Forks. Es steht unter MIT-Lizenz und ist in Rust mit einer Tauri-Oberfläche geschrieben. Version 1.0.17 vom 9. November 2026 ist ein Sicherheitsrelease, das fünf vertraulich gemeldete Probleme behob, drei davon als hoch eingestuft.
Kensaku installieren
kensaku-cli mcp (kensaku-cli ships with each GitHub release)Lohnt sich Kensaku?
Kensaku gibt einem Agenten etwas, das die meisten Dateiserver nicht bieten: Suche nach dem, was in einer Datei steht, statt nach ihrem Namen, über Dokumente, Code und den Text in Screenshots hinweg, aus einem Index, den eine Desktop-App ohnehin aktuell hält. Die MCP-Tools sind search, regex_search, find_symbol für tree-sitter-Definitionen in Rust, Python, JavaScript und TypeScript, read_snippet, health_check und index_state. Alle sind nur lesend. Ein reindex-Tool existiert, ist aber verborgen und abgeschaltet, solange du mcp_allow_reindex nicht in der Konfiguration setzt, und es läuft nie über HTTP.
Die Antworten sind auf ein Kontextfenster zugeschnitten. Such-Snippets sind auf 100 Zeichen begrenzt, Seiten liefern standardmäßig 10 Treffer und enden bei 50, und read_snippet gibt höchstens 1.024 Tokens rund um den ersten Treffer zurück statt einer ganzen Datei. Laut den Benchmarks des Projekts dauert eine Namenssuche über 100.000 Dateien unter Windows 11 mit Standard-Threads im Schnitt 18 ms, und die Metadaten dieser Dateien belegen 12,2 MB. Die Abfragesprache (type:pdf, modified:7d, re:"...") geht unverändert durch das search-Tool.
Der Haken: das Alter. Das Repository wurde am 24. Oktober 2026 angelegt, und 1.0.17 vom 9. November behob fünf Advisories, darunter Root-Beschränkungen für Agenten, die sich über Suchbereiche und find_symbol umgehen ließen, ein read_snippet, das ausgeschlossene und nie indexierte Dateien las, und einen Linux-Updater, der ein Staging-Verzeichnis im Besitz eines Angreifers akzeptierte. Dass sie schnell behoben und Advisories veröffentlicht wurden, ist ein gutes Zeichen; dass in den ersten zwei Wochen drei schwere Lücken in der Agentengrenze auftauchten, zeigt, dass diese Grenze noch erarbeitet wird. Release-Builds sind unter macOS und Windows nicht signiert.
Die Angriffsfläche für Prompt-Injection ist der Index selbst. Jeder Text in einem überwachten Ordner, auch heruntergeladene PDFs und Screenshots anderer Leute, kann in einem Snippet beim Agenten landen. Laut Doku wird Dateiinhalt als Daten zurückgegeben, nie als Anweisung, doch das ist eine Kennzeichnung der Ausgabe, kein Filter, an den das Modell gebunden ist. Zugangsdaten wie .pem- und .key-Dateien, Ordner wie .ssh und .aws sowie .env-Dateien sind standardmäßig gesperrt, und agent_scoped_roots beschränkt, was ein Agent sieht, auf ausgewählte Ordner; wer einen Agenten auf ein Home-Verzeichnis ansetzt, sollte es setzen.
Wo es sich lohnt
Ein Backend-Entwickler auf der Spur eines Deploy-Fehlers von letzter Woche
Die Logzeile und den Screenshot des Fehlers finden, ohne sich an Dateinamen zu erinnern
Lass den Agenten mit modified:7d nach dem Fehlertext suchen; Kensaku liefert Treffer aus Logdateien und per OCR gelesenen Screenshots mit Pfaden, und read_snippet holt die umliegenden Zeilen. Kostenlos; den Index hat die Desktop-App schon gebaut.
Eine Beraterin mit jahrelangen Kunden-PDFs und Präsentationen auf dem Laptop
Alle Angebote finden, die ein bestimmtes Preismodell erwähnen
Setze agent_scoped_roots auf den Kundenordner und lass den Agenten eine Inhaltssuche mit type:pdf ausführen und die Treffer aus den Snippets zusammenfassen. Nichts verlässt den Rechner außer dem, was der Modellanbieter des Agenten selbst sieht.
Ein Engineer, neu in einem großen Repository mit mehreren Sprachen
Finden, wo eine Funktion oder ein Struct in mehreren Projekten definiert ist
Nutze find_symbol mit Sprachfilter, um Pfad, Zeilenbereich und Signatur zu bekommen, und öffne nur diese Dateien. Schneller als ein vollständiges grep über ein Home-Verzeichnis, begrenzt auf 200 geparste Dateien pro Aufruf.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Lade das App-Paket für deine Plattform aus den GitHub-Releases (unsigniert, also rechne mit einer SmartScreen- oder Gatekeeper-Abfrage), wähle beim ersten Start Ordner und Ausschlüsse und richte dann einen MCP-Client auf kensaku-cli mcp. Unter Settings, Agents kann die App den Eintrag für Claude Desktop, Claude Code und Cursor mit einem .bak-Backup schreiben.
- Integrationen
- Sechs sichtbare Tools: search, regex_search, find_symbol, read_snippet, health_check und index_state, dazu ein optionales reindex. Standardmäßig stdio; kensaku-cli serve ergänzt MCP Streamable HTTP auf Loopback-Port 8765 mit Bearer-Token.
- Daten und Datenschutz
- Liest den Index der Ordner, die du wählst, mit Dateinamen und extrahiertem Text; die Tools können keine Dateien ändern. Keine Telemetrie; ausgehender Verkehr ist eine Update-Prüfung und Downloads von Modell- oder OCR-Paketen. Der HTTP-Modus öffnet einen Loopback-Port mit einem Token unter <config>/http.token. Indexierter Text ist nicht vertrauenswürdige Eingabe für den Agenten. Fünf Advisories (drei hoch) wurden in 1.0.17 behoben.
- Kosten im großen Maßstab
- Kostenlos. Die Kosten sind lokal: Ein erster Index von rund 101.000 gemischten Dateien dauerte im Linux-Referenzlauf des Projekts 184 s bei 183 MB Spitzenspeicher.
- Grenzen
- Rund 16 offene Issues. Der Exhaustive-Modus endet bei 10.000 Ergebnissen pro Durchlauf; find_symbol deckt vier Sprachen ab; JPEG-2000-, Fax- und JBIG2-Scans werden nicht dekodiert; visuelle Suche ist ein Beta-Download außerhalb der Ergebnisse. Windows bekommt die meisten Praxistests.
Was gut ist
- Durchsucht Dokumenttext, OCR und Bedeutung, nicht nur Namen
- Nur lesende Tools; reindex standardmäßig aus
- Snippets mit Token-Budget und Paginierung
- Kein Konto, keine Telemetrie, keine Cloud-Suche
Was nicht
- Fünf Sicherheits-Advisories in den ersten Wochen behoben
- Unsignierte Builds unter macOS und Windows
- Indexierter Text kann Prompt-Injection zum Agenten tragen
- Visuelle Suche noch nicht Teil der Ergebnisse
Am besten für
Entwickler und Wissensarbeiter, die Claude oder Cursor Dateien auf dem eigenen Rechner nach Inhalt finden lassen wollen und den Agenten auf ausgewählte Ordner beschränken.
Alternativen zu Kensaku
Kensaku: häufige Fragen
- Lohnt sich Kensaku?
- Ein schneller Weg, einen Agenten auf der eigenen Festplatte nach Inhalt suchen zu lassen, aus einem Projekt, das kaum drei Wochen alt ist und dessen erstes Sicherheitsrelease gerade erst erschienen ist. Wir bewerten es mit 3.7 von 5.
- Was kostet Kensaku?
- Kostenlos und quelloffen (MIT). Kein Bezahltarif, kein Konto, kein Cloud-Dienst.
- Welche Nachteile hat Kensaku?
- Fünf Sicherheits-Advisories in den ersten Wochen behoben; Unsignierte Builds unter macOS und Windows; Indexierter Text kann Prompt-Injection zum Agenten tragen; Visuelle Suche noch nicht Teil der Ergebnisse.
- Für wen eignet sich Kensaku?
- Entwickler und Wissensarbeiter, die Claude oder Cursor Dateien auf dem eigenen Rechner nach Inhalt finden lassen wollen und den Agenten auf ausgewählte Ordner beschränken.
- Was kostet Kensaku für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Kostenlos. Die Kosten sind lokal: Ein erster Index von rund 101.000 gemischten Dateien dauerte im Linux-Referenzlauf des Projekts 184 s bei 183 MB Spitzenspeicher.
- Ist Kensaku sicher für Firmendaten?
- Liest den Index der Ordner, die du wählst, mit Dateinamen und extrahiertem Text; die Tools können keine Dateien ändern. Keine Telemetrie; ausgehender Verkehr ist eine Update-Prüfung und Downloads von Modell- oder OCR-Paketen. Der HTTP-Modus öffnet einen Loopback-Port mit einem Token unter <config>/http.token. Indexierter Text ist nicht vertrauenswürdige Eingabe für den Agenten. Fünf Advisories (drei hoch) wurden in 1.0.17 behoben.
- Was sind die besten Alternativen zu Kensaku?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Filesystem (reference server), Zvec-Grep (zg) und Paperless-NGX MCP Server.
Antworten geprüft am 11. Nov. 2026.