NOUZ — Obsidian用MCPサーバー

Obsidianでのセマンティックナレッジマネジメントを実現する統合MCPサーバー。ローカルの埋め込みモデルで動作するため、クラウドは不要です。

MIT License Python 3.10+ MCP

クイックスタート

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

stdioトランスポートを使用して、MCP対応クライアント（Claude Desktopなど）に接続します。

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

モード

NOUZには3つの動作モードがあります。MODE環境変数またはconfig.yamlで設定します。

モード	説明	埋め込みが必要
luca	純粋なグラフ — YAML + リンク、セマンティック分類なし	いいえ
prizma	グラフ + セマンティクス — 符号分類、core_mix、セマンティックブリッジ	はい
sloi	厳格な5段階階層 — サイクル検出、違反警告	はい

グラフナビゲーションのみが必要な場合はLUCAから始めてください。セマンティックコアを定義する準備ができたら、PRIZMA/SLOIを追加します。

ノート形式

各ノートはYAMLフロントマターを使用します：

---
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.

5つのレベル

レベル	タイプ	説明
1	core	最上位ドメイン（例：「数学」）
2	pattern	ドメイン内の知識領域
3	module	分野内のグループ化
4	quant	具体的なアトミックノート
5	artifact	リーフノート、参照、ログ

parentsフィールドはノート名のリストです（Obsidian/ExcaliBrainのウィキリンクで使用）。parents\_metaフィールドは、NOUZグラフロジック用の構造化されたリンクメタデータを保持します。これらを同期させてください。NOUZは書き込み時に自動的に処理します。

セマンティック・エタロン (Prizma / Sloi)

エタロンはセマンティック空間の「軸」を定義します。これは各知識ドメインを表す参照テキストです。NOUZは、これらのベクトルに対するコサイン類似度によってノートを分類します。

config.template.yamlをconfig.yamlにコピーします：

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"

ベストプラクティス：

3〜5個のドメインを使用してください。多すぎると分類がノイズだらけになります
各エタロンは文章ではなく、キーワードの密なリストであるべきです
エタロンを変更した後はcalibrate\_coresを実行し、ペアごとのコサイン類似度を確認してください
明確な分離のために、エタロン間の類似度は0.55未満を目指してください

ツール

全モード共通

ツール	説明
`read_file(path)`	解析されたYAMLメタデータを含むノートを読み込む
`write_file(path, content, metadata)`	YAMLフロントマターを含むノートを書き込む
`list_files(level, sign, tags)`	ボルトからノートをフィルタリングしてリスト表示する
`index_all(with_embeddings)`	ボルトをSQLite DBにインデックス化する
`embed(text)`	設定されたプロバイダーから埋め込みベクトルを取得する
`get_parents(path)`	親ノード（これにリンクしているファイル）を取得する
`get_children(path)`	子ノード（これがリンクしているファイル）を取得する
`format_entity_compact(path)`	エンティティ式を返す: `(children)[entity]{parents}`

Prizma / Sloiのみ

ツール	説明
`calibrate_cores()`	設定からエタロンの埋め込みを再計算する
`recalc_signs()`	インデックス化されたすべてのノートに符号を自動割り当てする
`recalc_core_mix()`	DAGを通じてボトムアップでcore_mixを集計する
`suggest_metadata(path)`	ノートの符号、レベル、core_mixを提案する
`suggest_parents(path)`	ベクトル類似度によって親リンクを提案する

環境変数

変数	デフォルト	説明
`OBSIDIAN_ROOT`	`./obsidian`	Obsidianボルトへのパス
`MODE`	`luca`	`luca` / `prizma` / `sloi` — config.yamlで上書き可能
`EMBED_PROVIDER`	`openai`	`openai` / `gigachat` / `ollama`
`EMBED_API_URL`	`http://127.0.0.1:1234/v1`	埋め込みAPIエンドポイント
`EMBED_MODEL`	—	モデル名（オプション、プロバイダーのデフォルトを使用）
`EMBED_API_KEY`	—	APIキー（ローカルモデルの場合は空のまま）
`EMBED_ENABLED`	`true`	埋め込みを完全に無効にするには`false`に設定

ワークフロー例

# 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 — Obsidian用MCPサーバー

クイックスタート

モード

ノート形式

5つのレベル

セマンティック・エタロン (Prizma / Sloi)

ツール

全モード共通

Prizma / Sloiのみ

環境変数

ワークフロー例

リンク

変更履歴

v2.1.1

v2.1.0

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