NOUZ MCP Server
NOUZ — 用于您的知识库的语义 MCP 服务器
适用于 Obsidian、Logseq 以及任何 Markdown 文件目录。
结构源于内容。
为知识库、项目记忆和 AI 代理提供的语义工具。
🇬🇧 英文版本
为什么需要 Nouz
文件夹展示了文件的存放位置,但它们无法向代理说明文档、想法和资料在库中是如何关联的。
NOUZ 为代理提供了语义坐标。每条笔记都会获得一个领域标记、层级级别以及与其他笔记的关联。领域标记直接根据文件内容分配,或者如果您需要严格的层级结构,也可以手动分配。
Related MCP server: Semantic Mesh Memory (SEM) MCP Server
功能特性
NOUZ 是您的笔记库与 AI 代理之间的中间层。它有助于将零散的 Markdown 文件转化为可以通过 MCP 处理的图结构:
自动分类(语义) 您设定“核心”——即您知识库的基础领域(例如:Systems Analysis, Data & Science, Engineering)。当您添加新笔记时,NOUZ 会读取其文本,比较向量,并建议领域标记或领域组合。
笔记间关联搜索 服务器构建有向图 (DAG) 并建议关联,您可以在写入前进行检查:
语义桥梁: 来自不同领域的两篇笔记指向同一个想法。
标签桥梁: 笔记在标签层面拥有共同的隐藏概念。
知识库演变追踪(漂移) NOUZ 自下而上聚合数据。如果某个模块最初属于一个领域,而新笔记逐渐将其引向另一个领域,服务器将显示偏差 (
core_drift)。
根据您的任务,NOUZ 可在三种模式下运行:从简单的图 (LUCA) 到严格的 5 级层级 (SLOI)。
工作原理
您在
config.yaml中描述领域——每个领域覆盖的范围以及通过哪些文本特征来识别它。服务器将描述转化为基准向量(本地通过 LM Studio 或 Ollama)。
每条新笔记都会投影到这些轴上。标记由内容决定,或由您决定。
L4 从文本分类中获取领域配置,而 L3/L2 从子节点收集
core_mix。如果模块的sign与core_mix不符,服务器会报告core_drift。
两种类型的桥梁用于寻找不同领域笔记间的关联:语义(文本相似)和标签(概念重叠)。
快速开始
pip install nouz-mcp
OBSIDIAN_ROOT=/path/to/vault nouz-mcp如果没有 config.yaml,服务器将以 LUCA 模式启动——即无语义的图,可立即使用。
要启用语义模式,请从模板创建本地配置:
cp config.template.yaml config.yaml在 Windows PowerShell 中:
Copy-Item config.template.yaml config.yaml或者从源码安装:
git clone https://github.com/Semiotronika/NOUZ-MCP
cd NOUZ-MCP
pip install -r requirements.txt
cp config.template.yaml config.yaml
OBSIDIAN_ROOT=./vault python server.py连接到 Claude Desktop、Cursor、Opencode 或任何 MCP 客户端:
{
"mcpServers": {
"nouz": {
"command": "nouz-mcp",
"env": {
"OBSIDIAN_ROOT": "/path/to/vault",
"NOUZ_CONFIG": "/absolute/path/to/config.yaml",
"EMBED_API_URL": "http://127.0.0.1:1234/v1"
}
}
}
}MCP 工具
工具 | 用途 |
| 标记、层级、桥梁、漂移警告 |
| 写入带有 YAML 标记的笔记 |
| 仅更新 YAML,不更改笔记文本 |
| 读取笔记 + 元数据 |
| 更新核心基准向量 |
| 重新计算所有笔记的标记 |
| 重新计算自下而上的聚合 |
| 重新索引整个库 |
| 获取文本向量 |
| 按层级、标记过滤的列表 |
| 向下遍历图 |
| 向上遍历图 |
| 为孤立笔记寻找父节点 |
| 一步创建实体(自动 sign、tags、parents) |
| 自动填充无标记文件 |
配置
最小化 config.yaml:
mode: prizma
etalons:
- sign: S
name: Systems Analysis
text: >
Methodology for analysing complex objects: feedback loops,
emergent properties, self-regulation, bifurcation points.
Cybernetics, synergetics, dissipative structures, catastrophe
theory, autopoiesis — tools for understanding how the whole
exceeds the sum of its parts. Not data and not code — a way
of thinking about how parts form a whole and why systems
behave non-linearly.
- sign: D
name: Data & Science
text: >
Physics and cosmology: from subatomic particles to the large-scale
structure of the Universe. Lagrangians, curvature tensors, scattering
cross-sections, quarks, bosons, fermions, plasma, vacuum fluctuations,
cosmic microwave background, cosmological constant, decoherence.
Pure science about the nature of matter, energy and spacetime.
- sign: E
name: Engineering
text: >
Software engineering, machine learning and infrastructure: writing
and debugging code, deployment, containerisation, neural networks,
inference, tokenisation, data serialisation, microservices, CI/CD,
automated testing, refactoring, Git, Docker, Kubernetes, APIs.
The practical discipline of building computational systems from
architecture to production.
thresholds:
sign_spread: 0.05
confident_spread: 60.0
pattern_second_sign_threshold: 30.0
semantic_bridge_threshold: 0.55
parent_link_threshold: 0.55
artifact_signs:
- sign: n
name: Note
text: Short note, observation, fragment.
- sign: c
name: Concept
text: Definition, concept, entity description.
- sign: r
name: Reference
text: External source, documentation, link, citation.
- sign: l
name: Log
text: Session log, chronology, dialogue record.
- sign: u
name: Update
text: Update, release note, changelog entry.
- sign: h
name: Hypothesis
text: Hypothesis, assumption, speculative idea.
- sign: s
name: Specification
text: Technical specification, instruction, requirements.配置完成后运行 calibrate_cores — 服务器将创建基准向量。
检查成对余弦相似度:不同领域之间的均值中心化(mean-centered)值应明显低于原始值。如果所有对都大致相同,请加强文本间的差异。
etalons 是通过嵌入进行比较的语义领域。
artifact_signs 是 L5 工件的材料类型:笔记、概念、链接、日志、更新、假设或规范。这是一种启发式标签,而不是嵌入的独立基准。在公共方案中,领域通常用大写字母 (S/D/E) 表示,材料类型用小写字母 (n/c/r/l/u/h/s) 表示;如果标记较短且不与领域冲突,可以在配置中替换它们。如有必要,可以为任何类型添加 keywords:这样服务器将使用您的词汇进行启发式分析,而不是内置的 RU/EN 集合。
实际计算示例
以下是使用 text-embedding-granite-embedding-278m-multilingual 模型对 S/D/E 基准的实际结果:
=== Pairwise Cosine (raw) ===
S↔D: 0.5894 S↔E: 0.5862 D↔E: 0.6022
=== Pairwise Cosine (mean-centered) ===
S↔D: -0.5059 S↔E: -0.5117 D↔E: -0.4822这里的负均值中心化值是一个好结果:在减去平均向量后,领域区分度良好。自分类:S→99.4%, D→97.5%, E→96.9%。
变量 | 默认值 | 描述 |
|
| 知识库路径 |
| (空) |
|
|
|
|
| (空) | SQLite 缓存的完整路径;优先级高于 |
|
|
|
|
| 嵌入接口端点 |
| (空) | API 密钥(如需) |
| (空) | 模型名称 |
隐私
组件 | 本地运行? |
嵌入 (LM Studio / Ollama) | ✅ 是 |
您的笔记 | ✅ 是 |
NOUZ 服务器 | ✅ 是 |
AI 代理上下文 (Claude, ChatGPT) | ❌ 发送到云端 |
所有关键数据都保留在您的机器上。
开发
git clone https://github.com/Semiotronika/NOUZ-MCP
cd NOUZ-MCP
pip install -e .
python test_server.py链接
MIT License © 2026 Semiotronika
余弦在计算。语法在变化。语义永存。
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