Uso gratuito · roda na sua própria máquina

Uma biblioteca de conhecimento com seus arquivos, para você e seus agentes de IA

Adicione uma pasta de documentos e pesquise de três jeitos ao mesmo tempo: por significado, por formas das palavras em 15 idiomas e por nomes exatos de API. Há uma interface web para você e um servidor MCP para Claude Code, pi, Cursor e outros agentes.

Um único binário Rust via npx
Sem Python, sem banco de dados
GPU NVIDIA, DirectML ou CPU

# coloque uma pasta na estante
$ npx lib2027 add ./docs
# abra a interface web → http://127.0.0.1:2027
$ npx lib2027

Ver os benchmarks Pacote no npm

Benchmarks

Isso realmente ajuda um modelo a responder?

Modelos não sabem de memória conhecimento recente ou de nicho, e só acrescentar mais texto não resolve. Medimos o que os trechos certos fazem.

Como medimos

Mesmo modelo, mesmas perguntas

Cada comparação roda um modelo em um conjunto de perguntas. A única coisa que muda é o que o modelo recebe para ler.

Um grupo placebo

Texto irrelevante do mesmo tamanho: um controle para a ideia de que “mais contexto ajuda”.

Pré-registrado

Perguntas, regras e limiares de sucesso foram definidos antes da coleta de qualquer dado.

Repetido e testado

Cada grupo rodou 3 vezes. A significância vem de um teste do sinal pareado sobre as perguntas.

Proporção de respostas corretas

Sem biblioteca
Placebo
Com lib2027

Sem biblioteca — o modelo responde de memória
Placebo — texto irrelevante do mesmo tamanho
Com lib2027 — os trechos que a busca do lib2027 retornou

Documentação web recente (devdocs, set. 2026)

150 perguntas · qwen3.8-27b

Sem biblioteca17,8%

Placebo12,7%

Com lib202785,1%

As mesmas perguntas, modelo pequeno

150 perguntas · 4B

Sem biblioteca9,1%

Placebo0,4%

Com lib202783,1%

Direito russo (15 códigos, pravo.gov.ru)

150 perguntas · qwen3.8-27b

Sem biblioteca34,7%

Placebo33,8%

Com lib202784,4%¹

Quiz da API do three.js r186

90 respostas · Claude Haiku 4.5

Sem biblioteca27,8%

Placebonão medido

Com lib202788,9%

¹ O artigo de lei inteiro é retornado em vez dos primeiros 800 caracteres (o resultado anterior era 69,1%). Em artigos alterados desde 2024, o modelo vai de 25% para 81%.

Mostrar os números em tabela

Tarefa	Modelo	Sem biblioteca	Placebo	Com lib2027
Documentação web recente (devdocs, set. 2026) 150 perguntas · qwen3.8-27b	qwen3.8-27b	17,8%	12,7%	85,1%
As mesmas perguntas, modelo pequeno 150 perguntas · 4B	4B	9,1%	0,4%	83,1%
Direito russo (15 códigos, pravo.gov.ru) 150 perguntas · qwen3.8-27b	qwen3.8-27b	34,7%	33,8%	84,4%¹
Quiz da API do three.js r186 90 respostas · Claude Haiku 4.5	Claude Haiku 4.5	27,8%	—	88,9%

Além do quiz: three.js com Claude Haiku 4.5

Respostas que usam uma API desatualizada

24,4%5,6%

quanto menos, melhor

Tarefa “escreva um jogo”, nota de 0 a 100

5275

quanto maior, melhor

Turnos para concluir o jogo

5636

com custo um pouco menor

Uma biblioteca que o modelo nunca viu

2% – 5%84% – 96%

Um modelo 4B passa de 2% – 5% para 84% – 96% de tarefas aprovadas quando o lib2027 entrega notas de migração para a tarefa.

Conclusão

Modelos não sabem de memória conhecimento recente ou de nicho, e mais contexto sozinho não ajuda: o placebo nunca superou a resposta de memória. O que ajuda são os trechos certos, e é isso que o lib2027 entrega.

Velocidade: Rust vs. a versão anterior em Python

Medido no Windows com uma RTX 5090, na mesma estante e com as mesmas consultas. As duas versões retornam os mesmos resultados: no quiz de direito, ambas entregaram o artigo em 122 de 150 perguntas.

Python + PyTorch
lib2027 (Rust)

Menor é melhor

Busca híbrida, mediana (GPU)

Python + PyTorch207 ms

lib2027 (Rust)103 ms

Busca léxica

Python + PyTorch39 ms

lib2027 (Rust)5 ms

Busca só na CPU

Python + PyTorch4,4 s

lib2027 (Rust)1,7 s

743 mil trechos (devdocs), por consulta

Python + PyTorch~0,4 s

lib2027 (Rust)0,15 s

Servidor MCP pronto para initialize

Python + PyTorch2,6–3,8 s

lib2027 (Rust)< 0,2 s

add ./docs (6 documentos, 237 trechos)

Python + PyTorch36,6 s

lib2027 (Rust)8,6 s

Construção de 15 códigos legais (16 mil trechos)

Python + PyTorch169 s

lib2027 (Rust)127 s

Análise de 7.170 arquivos

Python + PyTorch136 s

lib2027 (Rust)4,1 s

Instalação

Python + PyTorch: Python + PyTorch, cerca de 2,5 GB

lib2027 (Rust): Node.js + um binário de 7 MB; o runtime e os modelos são baixados na primeira execução

Como funciona

Três tipos de busca, uma resposta ranqueada

Cada consulta passa por três canais ao mesmo tempo. Os resultados são combinados e reordenados, e você ou seu agente recebem passagens inteiras para ler e citar, não fragmentos soltos.

Significado

A busca semântica com o embedder Qwen3-Embedding-0.6B encontra passagens que dizem a mesma coisa com outras palavras.

Formas das palavras

Morfologia para russo, inglês e mais 13 idiomas: busque uma forma de uma palavra e encontre as outras.

Nomes exatos de API

Nomes de funções, classes e opções são comparados de forma exata, então um nome encontra exatamente aquilo, e não algo parecido.

Reranker

O cross-encoder bge-reranker-v2-m3 lê cada candidato junto com a consulta e coloca os melhores primeiro.

Artigos inteiros

A estrutura é preservada. As leis são divididas por artigos, e o artigo inteiro é entregue: isso levou o benchmark de direito de 69,1% para 84,4%.

Formatos: md, txt, html, pdf, docx e código-fonte (js, ts, json, …). npx lib2027 package <name> adiciona um pacote npm inteiro: tipos da API, documentação, testes e exemplos.

Para agentes

Conecte ao Claude Code, pi, Cursor e outros clientes MCP

O lib2027 funciona como servidor MCP. Um comando faz a conexão e, a partir daí, o agente pesquisa suas bibliotecas sozinho.

Claude Code

npx lib2027 claude

Executa claude mcp add para você. O Claude Code ganha estas ferramentas:

search_knowledge
read_source
list_libraries
check_code
explore_graph

pi

npx lib2027 pi

Instala o adaptador MCP no pi e conecta o lib2027. npx lib2027 pi --remove desconecta.

Cursor, Claude Desktop e outros clientes

Adicione isto à configuração MCP:

{ "mcpServers": { "lib2027": { "command": "npx", "args": ["-y", "lib2027", "mcp"] } } }

No Windows, execute o npx pelo cmd:

{ "mcpServers": { "lib2027": { "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "lib2027", "mcp"] } } }

Prefere o navegador? npx lib2027 abre a interface web em http://127.0.0.1:2027, com uma HTTP API ao lado.

Comandos

Um binário, poucos comandos.

Comando	O que faz
`add <folder\|files…> [--name …] [--lang auto\|ru\|en\|…] [--to slug]`	Uma pasta vira uma biblioteca; os arquivos são adicionados à biblioteca indicada. Rodar de novo atualiza os arquivos alterados.
`list`	Bibliotecas na estante
`search "query" [-l slug] [--top-k 5]`	Busca
`remove <slug> / restore <slug>`	Ocultar da busca / trazer de volta (os arquivos continuam no disco)
`package <npm-package>[@version]`	Um pacote npm inteiro: tipos da API, documentação, testes e exemplos
`ui [--port 2027] [--no-open]`	Interface web e HTTP API (o mesmo que rodar sem comando)
`mcp`	Servidor MCP via stdio (iniciado pelo agente)
`claude [--scope user\|project]`	Executa `claude mcp add` para você; sem o Claude Code, imprime uma configuração para outros clientes
`pi [--project] [--remove]`	Instala o adaptador MCP no pi e conecta o lib2027 (ou desconecta)
`ask "question"`	Uma resposta com citações verificadas (requer uma chave de modelo: `LIB2027_ANSWER_*`)
`setup [--device cuda\|directml\|cpu]`	Instala o runtime e os modelos com antecedência
`doctor`	Mostra o que está instalado e onde os cálculos rodam

Roda onde você trabalha

Plataformas

Plataformas	CUDA	DirectML	CPU
Windows x64	✓	✓	✓
Windows arm64	—	—	✓
Linux x64glibc 2.35+	✓	—	✓
Linux arm64glibc 2.35+	—	—	✓
macOS Apple Silicon	—	—	✓

Aceleração

NVIDIA CUDA no Windows e no Linux x64, DirectML no Windows x64. Todo o resto roda na CPU.

Do que você precisa

Só Node.js 18+. A primeira execução baixa o resto em ~/.lib2027, uma única vez, em cerca de 2 minutos: um runtime ONNX para o seu hardware e dois modelos, Qwen3-Embedding-0.6B e bge-reranker-v2-m3.

Seus documentos ficam no seu dispositivo

Local por natureza

Seus documentos e a estante ficam no seu dispositivo. A busca roda no binário, na sua própria GPU ou CPU.

Nada é enviado sem o seu pedido

O texto só vai para terceiros se você configurar um modelo externo para o serviço de respostas (LIB2027_ANSWER_*).

Localhost por padrão

Sem LIB2027_API_KEY, a interface web e a HTTP API não exigem chave e só podem ser acessadas via localhost.

Uma pasta comum

Cada biblioteca é library.sqlite, vectors.f16 e knowledge.json. Copie a estante e leve aonde quiser.

Licença

Uso gratuito, inclusive comercial, em quantos dispositivos você quiser. Código fechado. Você pode redistribuir os pacotes sem modificações. Os modelos e o ONNX Runtime são baixados de seus publicadores, sob as respectivas licenças.

Leia a licença no npm

Experimente com seus próprios documentos

Dois comandos. Você só precisa do Node.js 18+.

# coloque uma pasta na estante
$ npx lib2027 add ./docs
# abra a interface web → http://127.0.0.1:2027
$ npx lib2027

Pacote no npm