knowledge-wiki-mcp
MCP server for co-building and managing atomic learning notes in an Obsidian vault, with note retrieval, template reading, MOC listing, and note writing tools.
README
Knowledge Wiki MCP
本项目是一个本地优先的 Obsidian 个人知识库。它的核心用途是:在和 LLM 交谈时,如果出现值得长期保留的知识、方法、判断、例子或排错模式,就调用 co-build-learning-note,把内容整理成可填空的 Markdown note。
这些 note 不是聊天归档,而是个人知识库中的原子知识单元。默认通过 MOC、Obsidian 双链和 underline-fill 填空来帮助主动输出。
包含内容
vault/:可直接用 Obsidian 打开的知识库。skills/co-build-learning-note/:记录笔记的 skill。obsidian-plugins/underline-fill/:实时渲染下划线填空内容的 Obsidian 插件。mcp-server.js:笔记类 MCP server,提供 note 检索、模板读取、MOC 列表、note 生成和写入工具。
Vault 结构
| 路径 | 用途 |
|---|---|
vault/00_System/templates/ |
note 模板。 |
vault/00_System/indexes/Home.md |
知识库首页。 |
vault/01_Notes/inbox/ |
默认新 note 收件箱。 |
vault/01_Notes/concepts/ |
概念类原子 note。 |
vault/01_Notes/methods/ |
方法、流程、判断抓手。 |
vault/01_Notes/prompts/ |
可复用提示词和交互策略。 |
vault/01_Notes/decisions/ |
决策理由和取舍记录。 |
vault/01_Notes/troubleshooting/ |
排错模式、症状、修复路径。 |
vault/01_Notes/references/ |
来源摘要和可引用材料。 |
vault/02_MOCs/ |
Maps of Content,用来组织双链网络。 |
vault/03_Sources/ |
外部来源原文、论文、博客摘录。 |
vault/04_Attachments/ |
图片、PDF、附件。 |
vault/04_Knowledge/ |
兼容已有长期知识笔记。 |
vault/08_Imports/ |
导入材料暂存。 |
Note 约定
每篇 note 聚焦一个可复用知识单元,并尽量包含:
type、status、tags、aliasesup:: [[MOC - ...]]related::、contrast::、source::- 核心判断
- 适用信号
- 失效边界
- 例子或对照
- 至少一个
underline-fill主动输出题 - 与 blank 分离的
Answer Key
Underline Fill
新笔记只使用 underline-fill。
块形式:
```underline-fill
latex: \text{核心判断:} {{core_blank_1}}
```
行内形式:
`underline-fill latex: \text{迁移前先检查:} {{transfer_blank_1}}`
每个 {{field_name}} 应在 frontmatter 中有同名字段,默认值为空字符串。
验证
pnpm install
pnpm test
pnpm check
pnpm mcp
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。