MCP Obsidian Docker
用于 Obsidian Local REST API 集成的 MCP Obsidian 服务器的 Docker 化版本。
kmackett
README
MCP Obsidian Docker
这是一个 MCP Obsidian 的容器化版本,它是一个通过 Local REST API 社区插件与 Obsidian 交互的服务器。
前提条件
- 已安装 Docker 和 Docker Compose
- 已安装并配置了带有 Local REST API 插件 的 Obsidian
- 来自 Local REST API 插件的 API 密钥
API 密钥配置
获取您的 API 密钥
- 打开 Obsidian
- 转到设置(左下角的齿轮图标)
- 在左侧边栏中选择“社区插件”
- 在已安装插件列表中找到“Local REST API”
- 点击插件旁边的设置齿轮图标 (⚙️)
- 找到“API 密钥”字段 - 这是您的身份验证密钥
设置 API 密钥
-
通过复制示例创建您的环境变量文件:
cp .env.example .env
-
编辑
.env
文件:# 使用您喜欢的编辑器打开 nano .env # 或者 vim .env # 或者任何文本编辑器
-
将占位符替换为您的实际 API 密钥:
# 之前: OBSIDIAN_API_KEY=your_api_key_here # 之后(示例 - 使用您的实际密钥): OBSIDIAN_API_KEY=1234abcd5678efgh
安全注意事项
.env
文件已列在.gitignore
中,以防止意外提交- 永远不要分享您的 API 密钥或将其提交到版本控制
- 如果您需要更改您的 API 密钥:
- 在 Obsidian 中生成一个新的密钥
- 更新您的
.env
文件 - 重启容器:
docker-compose restart
设置
- 克隆此存储库
- 如上所述配置 API 密钥
- 构建并启动容器:
docker-compose up -d
用法
MCP Obsidian 服务器将在端口 27124 上可用。确保此端口与您在 Obsidian Local REST API 插件中配置的端口匹配。
验证设置
-
检查容器是否正在运行:
docker-compose ps
-
检查日志中是否有任何问题:
docker-compose logs -f
-
如果您看到身份验证错误,请验证您的 API 密钥是否在
.env
文件中正确设置
常见问题
- 身份验证失败: 仔细检查 Obsidian 插件设置和
.env
文件中的 API 密钥 - 连接被拒绝: 确保 Obsidian 正在运行并且 Local REST API 插件已启用
- 端口冲突: 如果端口 27124 已在使用中,您可以在
docker-compose.yml
中修改端口映射
日志
日志存储在 ./logs
目录中,该目录作为容器中的卷挂载。
环境变量
OBSIDIAN_API_KEY
: 您的 Obsidian Local REST API 插件 API 密钥(必需)
许可证
本项目根据 MIT 许可证授权 - 有关详细信息,请参阅原始 MCP Obsidian 存储库。
推荐服务器
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。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。