Harbor Clerk：本地文档智能检索与引用问答工具

核心能力与快速开始

★ 2 · Python

能做什么

将监控文件夹中的文档原地读取并索引，支持 OCR、文本提取、分块、实体识别、嵌入、摘要以及结合 PostgreSQL 全文检索和 pgvector 的混合搜索。提供带引用的本地 AI 问答、深度研究以及通过 MCP 或 CLI 向外部模型和智能体提供受限的只读检索与查询能力。外部模型仅收到回答所需的片段和引用，而非完整语料库。

适用场景

适合文档量较大的小团队、研究者、顾问、律师和分析师管理私有文件；也可作为 AI 智能体通过 MCP 或 CLI 安全访问本地知识库的检索后端，在不上传原文到云端的前提下完成搜索、问答和研究。

项目形态

可直接使用的工具

部署方式

提供 macOS 原生应用和 Docker Compose 两种方式。macOS 原生应用依赖菜单栏进程管理服务；Docker Compose 需要编辑 .env 并设置随机 SECRET_KEY，访问 https://localhost 并接受自签名证书。高级集成如 MCP、CLI、云 LLM、OpenClaw 和 Docker 需要管理员配置。

主要依赖

macOS 原生：Mac mini M2 或更新（M1 可运行，推荐 M2+）、macOS 15.0+、最低 16 GB 内存。Docker Compose：Docker Desktop 或 Docker Engine + Compose、最低 4 GB 内存（推荐 8 GB）。OCR 依赖 Tesseract 及语言包，其他具体依赖未全部说明。

使用限制

本地 AI 质量因模型、语料、提示和任务而异；杂乱邮件语料和穷举式查找仍较困难；OCR 质量取决于扫描质量、版面和语言包；重要输出仍需核对原文。项目为本地优先、单租户，不是托管的多人企业平台。应用内直接使用云端模型的 Ask/Research 为后续功能。备份恢复有文档但尚未成为完善的应用内工作流。

许可证

MIT

最近推送

2026-09-18 05:53

资料检查：2026-09-18 07:00 · 卡片整理：2026-09-18 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容

职业应用

程序员

程序员可将 Harbor Clerk 作为本地文档知识库，通过 MCP 或 CLI 让外部 AI 智能体以只读方式查询技术文档、规范或笔记，仅返回检索片段和引用，便于在编码或排错时快速定位资料。

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HR

HR 可将 Harbor Clerk 用于本地管理招聘、培训、员工沟通等人力文档，通过搜索和引用式问答快速查找政策或记录，同时保持文件隐私。

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产品经理

产品经理可用 Harbor Clerk 在本地索引用户研究、需求文档等资料，通过搜索、引用式问答或深度研究功能快速检索并获取带引用的答案，辅助需求分析和文档整理。

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