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Metasearch是一款元搜索工具,支持并行搜索Slack、Google Docs、GitHub等多种数据源,聚合搜索结果,提供统一信息检索入口,提高跨平台信息查找效率。
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Metasearch

镜像概述

Metasearch是一款元搜索工具,能够并行搜索多种企业常用数据源,聚合并展示搜索结果,提供统一的信息检索入口。它简化了跨平台信息查找流程,帮助用户高效获取分布在不同工具和服务中的信息。

核心功能与特性

支持的数据源

Metasearch支持以下多种数据源(完整列表):

  • AWS tagged resources(亚马逊云服务标签资源)
  • Confluence pages(协作平台页面)
  • Dropbox files and folders(云存储文件和文件夹)
  • Figma files, projects, and teams(设计工具文件、项目和团队)
  • GitHub PRs, issues, and repo metadata(代码托管平台PR、问题和仓库元数据)
  • GitLab merge-requests(代码托管平台合并请求)
  • Google Drive docs, spreadsheets, etc.(谷歌云端硬盘文档、表格等)
  • Google Groups groups(谷歌群组)
  • Greenhouse job posts(招聘管理平台职位发布)
  • Guru cards(知识库卡片)
  • Hound indexed code(代码索引工具)
  • Jenkins job names(持续集成工具任务名称)
  • Jira issues(项目管理工具问题)
  • Lingo assets(品牌资产管理工具资源)
  • Mattermost posts(企业聊天工具帖子)
  • Notion pages(笔记协作工具页面)
  • Outlook Calendar events(Outlook日历事件)
  • PagerDuty schedules and services(事件响应平台排班和服务)
  • Pingboard employees(员工目录工具)
  • Rollbar projects(错误监控平台项目)
  • Slack messages and channels(企业聊天工具消息和频道)
  • Stack Overflow for Teams questions(团队版Stack Overflow问题)
  • TalentLMS courses(学***管理系统课程)
  • Trello boards, cards, members and workspaces(项目管理工具看板、卡片、成员和工作区)
  • Zoom rooms(视频会议工具会议室)
  • 通过站点地图索引的任意网站内容

使用场景

Metasearch适用于以下场景:

  • 企业内部信息检索:帮助员工快速查找分布在Slack、Google Drive、GitHub等多个平台的文档、消息、代码等信息
  • 团队协作支持:在跨团队协作中,统一检索Jira任务、Confluence文档、GitHub代码等项目相关信息
  • 多平台资源整合:聚合AWS资源、Jenkins任务、Zoom会议室等企业服务信息,方便管理和查询

使用方法

Docker部署步骤

  1. 下载并自定义配置文件
    下载 config.yaml 配置文件,根据实际需求修改数据源连接信息及搜索参数。

  2. 启动Docker容器
    在包含自定义config.yaml的本地目录中执行以下命令:

    bash
    docker run -p 3000:3000 -v "$PWD:/data" duolingo/metasearch
    
    • -p 3000:3000:将容器3000端口映射到主机,用于访问Web界面
    • -v "$PWD:/data":挂载当前目录到容器/data目录,使容器读取自定义配置文件
  3. 访问服务
    部署完成后,通过 http://localhost:3000 访问Metasearch Web界面。

其他部署方式(可选)

通过Git、Make和Node.js部署:

  1. 克隆仓库并自定义配置:

    bash
    git clone [***]
    cd metasearch
    # 编辑config.yaml配置文件
    
  2. 启动服务:

    bash
    make
    

贡献指南

Metasearch代码库约3000行TypeScript代码,添加新数据源支持平均只需不到100行代码。如需支持SharePoint、MediaWiki等未覆盖的数据源,欢迎提交PR参与贡献!


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用户好评

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"