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超级文件搜索
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MCP工具

超级文件搜索

基于 Rust · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:UltraFastFileSearch
⭐ 10 Stars 🍴 1 Forks 💻 Rust 📄 NOASSERTION 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
文件搜索NTFSMFTRust
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

超级文件搜索 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

超级文件搜索 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 超级文件搜索,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。超级文件搜索 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 超级文件搜索 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

快速搜索Windows文件,利用NTFS MFT

超级文件搜索 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 10
开发语言
Rust
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
1

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

快速搜索Windows文件,利用NTFS MFT

超级文件搜索 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "------": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ultrafastfilesearch"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 超级文件搜索 执行以下任务...
Claude: [自动调用 超级文件搜索 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "______": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ultrafastfilesearch"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 43/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="assets/brand/uffs-wordmark.png" alt="UFFS — Ultra Fast File Search"> </p>

<p align="center"> <b>Wire-speed search across your NTFS drives. No indexing. No waiting.</b><br> <sub>A Rust-native engine by <a href="https://github.com/skyllc-ai">Sky, LLC</a> — open source, MPL-2.0.</sub> </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/actions/workflows/pr-fast.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/pr-fast.yml?branch=main&label=CI" alt="CI"></a> <a href="https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/skyllc-ai/UltraFastFileSearch?label=release" alt="Release"></a> <a href="https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/downloads/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/total?label=downloads" alt="Total Downloads"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MPL%202.0-brightgreen.svg" alt="License: MPL 2.0"></a> <a href="https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/badge/platform-Windows-blue.svg" alt="Platform: Windows"></a> <a href="https://opencollective.com/uffs-search"><img src="https://img.shields.io/badge/Sponsor-Open%20Collective-3385FF?logo=opencollective&logoColor=white" alt="Sponsor on Open Collective"></a> <a href="https://ko-fi.com/ufffssearch"><img src="https://img.shields.io/badge/Tip-Ko--fi-FF5E5B?logo=ko-fi&logoColor=white" alt="Tip on Ko-fi"></a> </p>

A benchmark-driven NTFS search engine for Windows. UFFS reads the Master File Table directly, builds a compact persisted index, and keeps large NTFS estates searchable through a background daemon.

Proven on a real 7-drive, 25.9M-record Windows system; scale-ceiling tested to 100.4M records with offline MFT clones (v0.5.4 baseline; v0.5.71 current): - 68.5 s COLD — raw MFT read + compact index build (v0.5.71, flat ± 4 % vs v0.5.4) - 5.7 s WARM CACHE — restart from serialized cache (v0.5.62/v0.5.71, −17 % vs v0.5.4) - 0–3 ms daemon-side for targeted queries — exact/prefix/ext/substring, unchanged from v0.5.4 - 29–32 ms CLI end-to-end for targeted queries on v0.5.71 (v0.5.4 measured 9–13 ms e2e before the post-Phase-1 thin-client spawn floor settled at ~28 ms) - vs Everything on v0.5.71: UFFS wins 12/12 head-to-head cells at p50 on C+D, median ratio 0.51× (~1.96× faster) — see the benchmark hub and the full v0.5.71 report

UFFS is built for exact filename, path, and metadata search at scales where directory walking, shell search, and some automation surfaces become the bottleneck. It is open source, written in Rust, and designed first for deterministic local search; CLI, TUI, API, and MCP are all interfaces on top of the same engine.

An open-source NTFS search engine for Windows power users, developers, IT teams, and investigations-style workflows.

📖 Full User Manual — installation, tutorials, filters, daemon, TUI, MCP integration, and more.

Open source, forever. The UFFS platform — engine, daemon, CLI, and MCP server — is licensed under the Mozilla Public License 2.0. Code released as part of UFFS Core will never be made less open. Commercial products and enterprise offerings are built on top of the open platform, not by restricting it.

---

Requires Rust nightly — channel is pinned in rust-toolchain.toml

cargo build --release ```

📖 Full installation guide — WinGet, PATH setup, daemon autostart, Scoop (coming)
🖥️ Prefer a UI? The free uffs-tui demo is bundled in every release ZIP above — just run uffs-tui. Standalone demo builds of the TUI and GUI (macOS, Linux, Windows) also live at uffs-demo/releases — limited result counts, exports disabled. They drive this same open-source daemon. Full versions are commercial (see Maintainership & Commercial).

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Requirements

  • Windows for live NTFS MFT reading (Administrator privileges required)
  • macOS / Linux for offline MFT analysis (no admin needed)
  • Rust nightly (Edition 2024) to build from source — channel pinned in rust-toolchain.toml; the workspace has no stable MSRV (see CONTRIBUTING.md → "Toolchain policy")

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Download & Install

⬇ Latest Release — GitHub Releases tab

Each release ships pre-built binaries, a CHECKSUMS.txt (SHA256), per-crate SBOMs (CycloneDX), and SLSA build-provenance attestations — no build toolchain needed.

PlatformDownloadNotes
**Windows x64**[uffs-windows-x64.zip](https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/releases/latest)CLI + daemon + MCP + MFT tools + uffs-tui demo. Recommended.
**macOS Apple Silicon**[uffs-macos-arm64.zip](https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/releases/latest)Offline MFT analysis only. Includes UFFS.app bundle + uffs-tui demo.
**Linux x64**[uffs-linux-x64.zip](https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch/releases/latest)Offline MFT analysis only. Includes install.sh + uffs-tui demo.
📦 Three tiers per platform…-min.zip (just uffs + uffsd + the uffs-tui demo, for CI/scripting), the bare ….zip (recommended: adds MCP + MFT tooling + docs), and …-full.zip (adds the uffs-diag diagnostic tools). Every tier bundles the free uffs-tui demo.
🖥️ Fastest way to try it — no CLI required. Unzip any tier and run uffs-tui: the daemon auto-starts and you're browsing your own drives in a UI within seconds. The bundled TUI is the free demo (capped result counts, exports disabled — see DEMO-LICENSE.txt); full TUI/GUI are commercial.

Windows quick-install (one command) — via WinGet:

winget install SkyLLC.UFFS

Or grab the ZIP above, extract it anywhere, add the folder to PATH, then:

uffs --version

Verify the download: ```bash

SLSA build-provenance attestation (proves the binary came from this exact workflow run)

gh attestation verify uffs-windows-x64.exe --owner skyllc-ai


**Build from source** (contributors / nightly development only):
bash

Quick Start

```bash

Alternatives & Landscape

UFFS was built after the author wrote an earlier C++ MFT search tool and then rebuilt it from scratch in Rust for safety, performance, and maintainability.

Comparison scope

UFFS competes first in the local NTFS filename/path/metadata lane: exact search across large Windows filesystems with deterministic scope and a reusable in-memory daemon.

We do not collapse all search products into one "fastest search tool" claim. The following are different benchmark classes and should be compared separately:

  1. Readiness — cold build, warm restart, and hot query
  2. Interactive search — end-to-end top-N query latency
  3. Bulk retrieval — time to stream or export large result sets
  4. Scale ceiling — largest corpus completed without timeout, crash, or incorrect results

That distinction matters because a tool can be excellent at interactive top-N search and still hit a wall during full-result export or very large automation workloads.

The older C++ implementation remains useful as a parity and regression baseline, but it is not the headline market benchmark for the Rust engine. Public cross-tool comparisons should be run against the current Rust engine with exact versions, settings, workloads, and raw results published alongside the charts.

How UFFS compares to other file search tools

CategoryToolsHow UFFS differs
**Instant NTFS filename search**[Everything (voidtools)](https://www.voidtools.com/), [WizFile](https://antibody-software.com/wizfile/), [WizTree](https://www.diskanalyzer.com/), [UltraSearch (JAM Software)](https://www.jam-software.com/ultrasearch), [SwiftSearch](https://sourceforge.net/projects/swiftsearch/), [Locate32](https://locate32.cogit.net/)Open-source Rust engine; 100M-record proven scale; compact index + daemon + CLI + TUI + MCP; 40+ filters; forensic mode; cross-platform offline analysis
**Content / regex search**[FileLocator Pro / Agent Ransack](https://www.mythicsoft.com/filelocatorpro/), [grepWin](https://tools.stefankueng.com/grepWin.html), [AstroGrep](http://astrogrep.sourceforge.net/), [dnGrep](https://dngrep.github.io/), [SearchMyFiles (NirSoft)](https://www.nirsoft.net/utils/search_my_files.html)UFFS focuses on MFT-level metadata speed; pairs well with ripgrep for content
**Enterprise / eDiscovery**[X1 Search](https://www.x1.com/), [dtSearch](https://www.dtsearch.com/), [Copernic](https://copernic.com/)UFFS is a specialist local-NTFS tool, not a multi-repository governance platform
**Developer CLI**[fd](https://github.com/sharkdp/fd), [ripgrep](https://github.com/BurntSushi/ripgrep), [fzf](https://github.com/junegunn/fzf), [GNU find](https://www.gnu.org/software/findutils/)UFFS reads the MFT instead of walking directories — orders of magnitude faster for whole-drive search
**Forensic MFT tools**[MFTECmd (Eric Zimmerman)](https://ericzimmerman.github.io/), [analyzeMFT](https://github.com/dkovar/analyzeMFT)UFFS is an interactive search engine, not a one-shot parser; includes daemon, TUI, and live queries
**Linux / macOS**[FSearch](https://github.com/cboxdoerfer/fsearch), [Recoll](https://www.recoll.org/), [DocFetcher](https://docfetcher.sourceforge.net/), [Catfish](https://docs.xfce.org/apps/catfish/start), [Find Any File](https://findanyfile.app/), [HoudahSpot](https://www.houdah.com/houdahSpot/)UFFS supports offline MFT analysis on macOS/Linux via cached index files
📖 Full competitor landscape analysis — 12 tools, corporate adoption data, market positioning.

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🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-03

快速高效的文件搜索工具

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要 UltraFastFileSearch 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要 UltraFastFileSearch 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,超级文件搜索 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
📚 深入学习 超级文件搜索
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🌐 原始信息
原始名称 UltraFastFileSearch
原始描述 开源MCP工具:Ultra-fast file search for Windows using NTFS MFT。⭐10 · Rust
Topics 文件搜索NTFSMFTRust
GitHub https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch
License NOASSERTION
语言 Rust
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/skyllc-ai/UltraFastFileSearch

收录时间:2026-06-03 · 更新时间:2026-06-03 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。