OneSearch
OneSearch es un buscador de archivos local autoalojado que indexa directorios locales, compartidos NAS y discos externos mediante Docker sin necesidad de nube ni telemetría.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 16:07 · upstream 23 sept 2026, 16:04 · release v1.4.0
Qué es OneSearch
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
OneSearch permite buscar documentos almacenados en tu entorno doméstico como si estuvieran en internet. Indexa PDFs, Word, Excel, PowerPoint, imágenes RAW, metadatos multimedia, subtítulos y archivos de código. No requiere conexión a internet durante el uso, funciona completamente localmente con un solo contenedor Docker, y no recopila datos ni envía telemetría.
La arquitectura se basa en Meilisearch como motor de búsqueda, con soporte para fuentes remotas mediante agentes opcionales. El sistema ofrece indexación incremental para archivos modificados y cronogramas diarios automáticos que escanean tu NAS sin intervención manual.
Se puede usar desde un navegador web o a través de su CLI independiente, conectándose al servidor OneSearch mediante una API REST. El proyecto sigue la licencia AGPL-3.0 y está disponible en Docker Hub con imágenes optimizadas para Linux.
- Buscar documentos PDFs y Word dentro de tu NAS o directorio local sin necesidad de copiar archivos a un servidor externo
- Organizar y recuperar archivos multimedia (imágenes RAW, videos) almacenados en discos locales mediante búsqueda por contenido
- Consultar metadatos de imágenes como fecha de creación, autor y resolución antes de abrirlos con cualquier editor
- Buscar código fuente o documentación técnica dentro de un repositorio Git local sin necesidad de clonar el proyecto a otro servidor
- Indexar subtítulos de video (SRT, WebVTT) para buscar contenido audiovisual directamente desde tu reproductor multimedia
- Ejecutar búsquedas en archivos de configuración (.yaml, .toml, .json) almacenados en un sistema de archivos local
- Funciona completamente sin conexión a internet durante el uso, indexando y buscando archivos locales con una sola instancia Docker
- Soporta más de 100 formatos de archivo distintos incluyendo metadatos de imágenes RAW (CR2, NEF, ARW) y subtítulos de video
- Ofrece un CLI independiente que conecta a la API del servidor para ejecutar búsquedas desde cualquier terminal sin necesidad de Docker
- No ofrece funcionalidades de búsqueda en tiempo real ni actualizaciones instantáneas, requiriendo indexación periódica (cron) o reindexación manual
- La búsqueda por metadatos de imágenes es limitada y no permite filtrar por atributos como color, tamaño o resolución del archivo
- No incluye funcionalidades avanzadas de análisis de texto como NLP, traducción automática o detección de entidades
- El soporte para formatos de código se limita a un subconjunto básico (Python, JavaScript, Go) y no cubre lenguajes completos
- La integración con agentes remotos es opcional y requiere configuración adicional para sistemas que no soporten NFS/SMB/ZFS nativamente
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instala OneSearch mediante Docker Compose con un solo contenedor que incluye Meilisearch. Configura la variable de entorno MEILI_MASTER_KEY con una clave aleatoria generada con openssl. El proyecto soporta Linux y Windows, pero no macOS. Para producción recomendamos usar un volumen persistente para los datos de indexación y ejecutar el servicio en modo systemd o supervisord. Se recomienda mantener el contenedor activo durante al menos 24 horas tras la instalación para permitir que Meilisearch complete su inicialización.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.