NOUZ — MCP-Server für Obsidian

Einheitlicher MCP-Server für semantisches Wissensmanagement in Obsidian. Funktioniert mit lokalen Embedding-Modellen — keine Cloud erforderlich.

MIT License Python 3.10+ MCP

Schnellstart

git clone https://github.com/KVANTRA-dev/NOUZ-MCP
cd NOUZ-MCP
pip install -r requirements.txt

export OBSIDIAN_ROOT=./vault
export EMBED_API_URL=http://127.0.0.1:1234/v1  # LM Studio or Ollama

python server.py

Verbindung über jeden MCP-kompatiblen Client (Claude Desktop, etc.) mittels stdio-Transport herstellen.

Related MCP server: Semantic Mesh Memory (SEM) MCP Server

Modi

NOUZ verfügt über drei Betriebsmodi. Einstellung über die Umgebungsvariable MODE oder config.yaml.

Modus	Beschreibung	Embeddings erforderlich
luca	Reiner Graph — YAML + Links, keine semantische Klassifizierung	Nein
prizma	Graph + Semantik — Zeichenklassifizierung, core_mix, semantische Brücken	Ja
sloi	Strenge 5-stufige Hierarchie — Zykluserkennung, Warnungen bei Verstößen	Ja

Starten Sie mit LUCA, wenn Sie lediglich Graph-Navigation wünschen. Fügen Sie PRIZMA/SLOI hinzu, sobald Sie bereit sind, Ihre semantischen Kerne zu definieren.

Notizformat

Jede Notiz verwendet YAML-Frontmatter:

---
type: module
level: 3
sign: T
status: active
tags:
  - research
parents:
  - Parent Note Name
parents_meta:
  - entity: Parent Note Name
    link_type: hierarchy
---

Your note content here.

Fünf Ebenen

Ebene	Typ	Beschreibung
1	core	Domäne der obersten Ebene (z. B. "Mathematik")
2	pattern	Wissensbereich innerhalb der Domäne
3	module	Gruppierung innerhalb des Fachbereichs
4	quant	Konkrete atomare Notiz
5	artifact	Blattnotiz, Referenz, Protokoll

Das Feld parents ist eine Liste von Notiznamen (wird von Obsidian/ExcaliBrain für Wikilinks verwendet). Das Feld parents_meta enthält strukturierte Link-Metadaten für die NOUZ-Graphlogik. Halten Sie diese synchron — NOUZ erledigt dies beim Schreiben automatisch.

Semantische Etalons (Prizma / Sloi)

Etalons definieren die "Achsen" Ihres semantischen Raums — Referenztexte, die jede Wissensdomäne repräsentieren. NOUZ klassifiziert Notizen anhand der Kosinus-Ähnlichkeit zu diesen Vektoren.

Kopieren Sie config.template.yaml nach config.yaml:

mode: prizma

etalons:
  - sign: T
    name: Technology
    text: "programming software architecture infrastructure machine learning neural networks algorithms"
  - sign: S
    name: Science
    text: "physics chemistry biology mathematics formal logic theorems cosmology quantum mechanics"
  - sign: H
    name: Humanities
    text: "philosophy psychology sociology history literature art culture ethics cognitive science"

Bewährte Methoden:

Verwenden Sie 3–5 Domänen — mehr macht die Klassifizierung ungenau
Jedes Etalon sollte eine dichte Liste von Schlagwörtern sein, kein Satz
Führen Sie calibrate_cores nach dem Ändern der Etalons aus und prüfen Sie dann die paarweise Kosinus-Ähnlichkeit
Streben Sie eine Ähnlichkeit von < 0,55 zwischen zwei beliebigen Etalons für eine saubere Trennung an

Tools

Alle Modi

Tool	Beschreibung
`read_file(path)`	Notiz mit geparsten YAML-Metadaten lesen
`write_file(path, content, metadata)`	Notiz mit YAML-Frontmatter schreiben
`list_files(level, sign, tags)`	Notizen aus dem Vault filtern und auflisten
`index_all(with_embeddings)`	Vault in SQLite-DB indizieren
`embed(text)`	Embedding-Vektor vom konfigurierten Anbieter abrufen
`get_parents(path)`	Elternknoten abrufen (Dateien, die auf diese verlinken)
`get_children(path)`	Kindknoten abrufen (Dateien, auf die diese verlinkt)
`format_entity_compact(path)`	Entitätsformel zurückgeben: `(children)[entity]{parents}`

Nur Prizma / Sloi

Tool	Beschreibung
`calibrate_cores()`	Etalon-Embeddings aus der Konfiguration neu berechnen
`recalc_signs()`	Zeichen automatisch allen indizierten Notizen zuweisen
`recalc_core_mix()`	core_mix von unten nach oben durch den DAG aggregieren
`suggest_metadata(path)`	Zeichen, Ebene, core_mix für eine Notiz vorschlagen
`suggest_parents(path)`	Eltern-Links anhand von Vektorähnlichkeit vorschlagen

Umgebungsvariablen

Variable	Standard	Beschreibung
`OBSIDIAN_ROOT`	`./obsidian`	Pfad zu Ihrem Obsidian-Vault
`MODE`	`luca`	`luca` / `prizma` / `sloi` — wird durch config.yaml überschrieben
`EMBED_PROVIDER`	`openai`	`openai` / `gigachat` / `ollama`
`EMBED_API_URL`	`http://127.0.0.1:1234/v1`	Embedding-API-Endpunkt
`EMBED_MODEL`	—	Modellname (optional, verwendet Anbieter-Standard)
`EMBED_API_KEY`	—	API-Schlüssel (für lokale Modelle leer lassen)
`EMBED_ENABLED`	`true`	Auf `false` setzen, um Embeddings vollständig zu deaktivieren

Beispiel-Workflow

# 1. Start server
python server.py

# 2. Index your vault
index_all(with_embeddings=true)

# 3. Calibrate etalons (Prizma/Sloi)
calibrate_cores()

# 4. Classify all notes
recalc_signs()

# 5. Query
suggest_parents("path/to/note.md")
list_files(sign="T", level=4)

NOUZ MCP Server

NOUZ — MCP-Server für Obsidian

Schnellstart

Modi

Notizformat

Fünf Ebenen

Semantische Etalons (Prizma / Sloi)

Tools

Alle Modi

Nur Prizma / Sloi

Umgebungsvariablen

Beispiel-Workflow

Links

Changelog

v2.1.1

v2.1.0

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