Kensakuとは？
Kensaku は Windows、macOS、Linux 向けのオープンソースのデスクトップ検索アプリです。ファイル名、PDF・Office ファイル・EPUB・メール・50 種類以上のコードやデータ形式の中身のテキスト、スクリーンショットから OCR で読み取ったテキストを索引化し、意味で検索するための小さな埋め込みモデルも備えます。kensaku-cli バイナリは同じローカル索引を検索する MCP サーバーを stdio で動かし、ループバックの HTTP で提供することもできます。
リポジトリは GitHub ユーザー yjid によるもので、2026年10月24日に作成され、11月11日時点でスター約 1,645、フォーク 107 でした。MIT ライセンスで、Rust と Tauri のインターフェースで書かれています。2026年11月9日に公開されたバージョン 1.0.17 はセキュリティリリースで、非公開で報告された 5 件の問題を修正しました。うち 3 件は深刻度「高」です。
Kensakuのインストール方法
kensaku-cli mcp (kensaku-cli ships with each GitHub release)Kensakuは使う価値があるか？
Kensaku は、多くのファイルサーバーにない機能をエージェントに与えます。ファイル名ではなく中身で検索でき、対象は文書、コード、スクリーンショット内のテキストに及び、索引はデスクトップアプリが常に最新に保っています。MCP ツールは search、regex_search、Rust・Python・JavaScript・TypeScript の tree-sitter 定義を探す find_symbol、read_snippet、health_check、index_state です。すべて読み取り専用です。reindex ツールもありますが非表示で、設定で mcp_allow_reindex を有効にしない限りオフのままで、HTTP 経由では決して動きません。
応答はコンテキストウィンドウに収まるよう作られています。検索スニペットは 100 文字までで、1 ページは既定で 10 件、上限は 50 件です。read_snippet はファイル全体ではなく、最初の一致を中心に最大 1,024 トークンを返します。プロジェクトのベンチマークによると、100,000 ファイルに対する名前検索は Windows 11、既定スレッド数で平均 18 ms、そのメタデータは 12.2 MB です。クエリ言語（type:pdf、modified:7d、re:"..."）は search ツールにそのまま渡ります。
注意点：歴史の浅さです。リポジトリの作成は 2026年10月24日で、11月9日の 1.0.17 は 5 件のアドバイザリを修正しました。検索スコープや find_symbol を通じてエージェントのルート制限を回避できた問題、索引化されていない除外ファイルを read_snippet が読めた問題、攻撃者が所有するステージングディレクトリを Linux のアップデーターが受け入れた問題などです。素早く修正しアドバイザリを公開したのは良い兆候ですが、最初の 2 週間でエージェント境界に深刻な穴が 3 つ見つかったことは、その境界がまだ固まっていないことを示します。macOS と Windows のリリースビルドは署名されていません。
プロンプトインジェクションの入口は索引そのものです。監視対象フォルダにあるテキストは、ダウンロードした PDF や他人のスクリーンショットも含め、スニペットとしてエージェントに戻ってきます。ドキュメントはファイルの中身を指示ではなくデータとして返すとしていますが、それは出力に付いたラベルであり、モデルを縛るフィルターではありません。.pem や .key といった認証情報ファイル、.ssh や .aws といったフォルダ、.env ファイルは既定で拒否され、agent_scoped_roots でエージェントが見られる範囲を選んだフォルダに絞れます。ホームディレクトリをエージェントに渡すなら設定すべきです。
真価を発揮する場面
先週のデプロイ失敗を追うバックエンド開発者
ファイル名を覚えていなくても、エラーのログ行とスクリーンショットを見つける
エージェントに modified:7d を付けてエラー文を検索させます。Kensaku はログファイルと OCR 済みスクリーンショットから一致をパス付きで返し、read_snippet で前後の行を取り出します。無料で、索引はデスクトップアプリが作成済みです。
ノートパソコン に何年分もの顧客向け PDF と資料を持つコンサルタント
特定の料金モデルに触れた提案書をすべて集める
agent_scoped_roots を顧客フォルダに設定し、エージェントに type:pdf で絞った内容検索を実行させ、スニペットから結果を要約させます。エージェント自身のモデル提供元が見る内容以外は、マシンの外に出ません。
複数言語が混在する大きなリポジトリに加わったばかりのエンジニア
複数のプロジェクトで関数や構造体がどこに定義されているかを探す
言語フィルター付きの find_symbol でパス、行範囲、シグネチャを取得し、そのファイルだけを開きます。ホームディレクトリ全体への grep より速く、1 回の呼び出しで解析するのは 200 ファイルまでです。
導入前に確認すること
- 導入
- GitHub のリリースから自分のプラットフォーム用のアプリを入手します（未署名なので SmartScreen や Gatekeeper の警告が出ます）。初回起動時にフォルダと除外を選び、MCP クライアントを kensaku-cli mcp に向けます。Settings の Agents から、Claude Desktop、Claude Code、Cursor 用の設定を .bak バックアップ付きで書き込めます。
- 連携
- 表示されるツールは search、regex_search、find_symbol、read_snippet、health_check、index_state の 6 つで、任意で reindex を追加できます。既定は stdio で、kensaku-cli serve を使うとループバックのポート 8765 で bearer トークン付きの MCP Streamable HTTP が使えます。
- データとプライバシー
- 選んだフォルダの索引（ファイル名と抽出テキスト）を読みます。ツールはファイルを変更できません。テレメトリはなく、外向きの通信は更新確認とモデルや OCR パックのダウンロードです。HTTP モードはループバックのポートを開き、トークンは <config>/http.token に保存されます。索引化されたテキストはエージェントにとって信頼できない入力です。5 件のアドバイザリ（うち 3 件が高）は 1.0.17 で修正されました。
- 大規模利用時のコスト
- 無料です。コストはローカルで、プロジェクトの Linux 参照実行では約 101,000 個の混在ファイルの初回索引化に 184 s、ピークメモリ 183 MB でした。
- 制限
- 未解決の issue は約 16 件です。網羅モードは 1 回の走査で 10,000 件が上限、find_symbol は 4 言語のみ、JPEG 2000・FAX・JBIG2 のスキャンはデコードされません。ビジュアル検索は検索結果の外にあるベータ版のダウンロードです。実環境で最も試されているのは Windows です。
良い点
- 名前だけでなく文書テキスト、OCR、意味で検索できる
- ツールは読み取り専用で、reindex は既定でオフ
- トークン量を抑えたスニペットとページ分割
- アカウント、テレメトリ、クラウド検索なし
気になる点
- 最初の数週間で 5 件のセキュリティアドバイザリを修正
- macOS と Windows のビルドは未署名
- 索引化されたテキストがプロンプトインジェクションを運び得る
- ビジュアル検索はまだ検索結果に含まれない
おすすめの人
Claude や Cursor に自分のマシン上のファイルを中身で探させたい開発者やナレッジワーカーで、エージェントの範囲を選んだフォルダに絞れる人に向いています。
Kensakuの代替
Kensaku：よくある質問
- Kensakuは使う価値があるか？
- 自分のディスクにあるものを中身でエージェントに探させる手早い方法です。ただし作成からわずか 3 週間ほどで、最初のセキュリティリリースが出たばかりのプロジェクトです。 評価は5点満点中3.7点です。
- Kensakuの料金は？
- 無料のオープンソース（MIT）です。有料プラン、アカウント、クラ ウドサービスはありません。
- Kensakuの欠点は？
- 最初の数週間で 5 件のセキュリティアドバイザリを修正; macOS と Windows のビルドは未署名; 索引化されたテキストがプロンプトインジェクションを運び得る; ビジュアル検索はまだ検索結果に含まれない.
- Kensakuは誰に向いているか？
- Claude や Cursor に自分のマシン上のファイルを中身で探させたい開発者やナレッジワーカーで、エージェントの範囲を選んだフォルダに絞れる人に向いています。
- チームや本番環境でKensakuを使うと費用はいくらか？
- 無料です。コストはローカルで、プロジェクトの Linux 参照実行では約 101,000 個の混在ファイルの初回索引化に 184 s、ピークメモリ 183 MB でした。
- Kensakuは企業データを扱っても安全か？
- 選んだフォルダの索引（ファイル名と抽出テキスト）を読みます。ツールはファイルを変更できません。テレメトリはなく、外向きの通信は更新確認とモデルや OCR パックのダウンロードです。HTTP モードはループバックのポートを開き、トークンは <config>/http.token に保存されます。索引化されたテキストはエージェントにとって信頼できない入力です。5 件のアドバイザリ（うち 3 件が高）は 1.0.17 で修正されました。
- Kensakuの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はFilesystem (reference server), Zvec-Grep (zg) 、 Paperless-NGX MCP Serverです。
回答確認日：2026年11月11日