Obsidian-MCP-Tools安装与配置指南
2025-04-17 12:01:11作者:董宙帆
1. 项目基础介绍
Obsidian-MCP-Tools 是一个开源项目,它旨在为 Obsidian 用户提供一个通过 Model Context Protocol (MCP) 与 AI 应用程序进行交互的插件。这个项目通过创建一个安全的桥梁,允许 AI 助手在用户允许的情况下读取笔记、执行模板和执行语义搜索等功能,而无需直接访问用户的 vault 文件。
主要编程语言:TypeScript
2. 项目使用的关键技术和框架
- Model Context Protocol (MCP): 一种开放协议,用于标准化 AI 应用程序如何与外部数据源和工具进行交互。
- Obsidian 插件: 用于扩展 Obsidian 功能的插件系统。
- GitHub Actions: 用于自动化构建和发布流程。
- SLSA Provenance: 用于确保二进制文件完整性和来源的技术。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
- 确保您的计算机上已安装 Obsidian,版本至少为 v1.7.7。
- 下载并安装 Claude Desktop。
- 安装 Local REST API 插件并获取 API 密钥。
- (推荐)安装 Templater 插件以增强模板功能。
- (推荐)安装 Smart Connections 插件以支持语义搜索。
安装步骤
-
安装 Obsidian 插件
- 打开 Obsidian 应用。
- 转到“设置”>“插件”。
- 点击“社区插件”标签页。
- 搜索“Obsidian-MCP-Tools”并点击“安装”。
-
配置 Claude Desktop
- 在插件设置中,点击“安装服务器”按钮。
- 这将自动下载适合您平台的 MCP 服务器二进制文件。
- 确保您的 Claude Desktop 配置为使用新的 MCP 服务器。
-
配置插件
- 安装服务器后,插件将自动使用您的 Local REST API 插件的 API 密钥。
- 插件还将配置 Claude Desktop 以使用 MCP 服务器,并设置必要的权限和路径。
- 注意:配置过程需要您的明确许可来安装服务器二进制文件和修改 Claude Desktop 配置。
-
验证安装
- 检查插件设置,确认所有必需的插件都已安装。
- 确认服务器已正确安装。
- 检查 Claude Desktop 是否已配置。
- 查看日志以确认没有错误或警告信息。
-
常见问题
- 如果服务器无法启动,请确保 Claude Desktop 正在运行。
- 如果出现连接错误,请验证 Local REST API 插件是否已配置。
- 如果遇到权限错误,尝试重新安装服务器。
通过以上步骤,您应该能够成功安装和配置 Obsidian-MCP-Tools,并与 AI 应用程序安全地交互。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100