🧠 Project Synapse MCP-Server

Autonome Wissenssynthese-Engine mit LLM-WIKI-Integration

Project Synapse ist ein MCP-Server (Model Context Protocol), der eine Neo4j 2026.x-Graphdatenbank mit einem Obsidian-Markdown-Wiki kombiniert, um eine persistente, sich stetig erweiternde Wissensbasis zu schaffen. Rohdaten werden durch eine semantische Pipeline in miteinander verbundene Graphknoten mit Vektor-Embeddings verarbeitet, während eine für Menschen lesbare Wiki-Ebene durchsuchbare, verlinkte Markdown-Seiten bereitstellt.

📚 Dokumentation

Für detaillierte Informationen zur Einrichtung und Nutzung von Project Synapse lesen Sie bitte die folgenden Anleitungen:

• Erste Schritte: Installation und erster Start.

• Architektur: Funktionsweise der semantischen Pipeline und des Graphen.

• Konfiguration: Vollständige Liste der Umgebungsvariablen.

• Entwicklung: Anleitung zum Hinzufügen von Tools und zur Mitarbeit.

• Testen: Ausführen der Test-Suite.

• Mitwirken: Richtlinien für Projektbeiträge.

Related MCP server: KG Memory

Was dies ist (und was nicht)

Dies ist ein Wissenssystem, kein Code-Editor. Es dient dem Denken, der Recherche und dem Schreiben rund um Projekte — Architektur-Entscheidungen, Domänen-Recherche, Design-Begründungen, Referenzmaterial, Besprechungsnotizen.

Code lebt in seinem Repository. Wissen über den Code lebt hier.

Anwendungsfälle:

• Recherche-Deep-Dives, die sich über Wochen/Monate ansammeln

• Projekt-Wissensbasen (warum Entscheidungen getroffen wurden, nicht nur was)

• Persönliches Wissensmanagement (Artikel, Bücher, Podcast-Notizen)

• Kollaboratives Brainstorming mit der KI als Wiki-Verwalter

Einrichtung pro Projekt: Erstellen Sie einen separaten Obsidian-Vault + GitHub-Repo für jedes Projekt. Verweisen Sie die Umgebungsvariable WIKI_VAULT_PATH darauf. Eine Neo4j-Instanz kann mehrere Projekte bedienen (Graphen koexistieren).

Architektur

Web / Raw Sources
         │
    [defuddle]          ← cleans web content before ingestion
         │
         ▼
┌──────────────────────┐     ┌─────────────────────┐
│  Semantic Pipeline   │────▶│  Neo4j Knowledge    │
│  (Montague Grammar,  │     │  Graph (entities,   │
│   NLP, embeddings)   │     │  facts, vectors)    │
└──────────────────────┘     └────────┬────────────┘
                                      │
                              ┌───────┴───────┐
                              │ Wiki Adapter  │
                              └───────┬───────┘
                                      │
                              ┌───────▼───────┐
                              │ Obsidian Vault│
                              │ (Markdown,    │
                              │  Git-synced)  │
                              └───────────────┘

Hauptmerkmale

Wissensgraph (Neo4j 2026.x)

• Nativer VECTOR-Typ mit semantischer ANN-Suche

• Volltext-BM25-Indizes für die Stichwortsuche

• Hybride Suche (Vektor + BM25-Score-Fusion)

• Graphtraversierung zur Entdeckung verborgener Beziehungen

• Montague-Grammatik-Parser für formale semantische Analyse

• Zettelkasten-Engine zur autonomen Generierung von Erkenntnissen

LLM-WIKI-Integration

• Verbindet den Obsidian-Markdown-Vault mit dem Neo4j-Graphen

• Vollständiges Seiten-CRUD mit YAML-Frontmatter

• Automatische Index-Generierung und Append-only-Log

• Gesundheitschecks: Erkennung von Waisen, defekten Wikilinks, fehlendem Frontmatter

• Delta-Sync-Manifest (Content-Hashing) für effiziente Graph-Synchronisation

• Basiert auf Andrej Karpathys LLM-Wiki-Muster

Web-Content-Ingestion (defuddle)

• wiki_fetch_url ruft jede URL ab, entfernt Navigation/Anzeigen/Ballast via defuddle, speist sie in Neo4j ein und archiviert sie in Clippings/ — ein Aufruf, vollautomatisiert

• wiki_ingest_raw verschiebt verarbeitete Dateien automatisch von raw/ nach Clippings/ — der Posteingang bleibt sauber

• raw/ ist ein echter Posteingang: nach jeder Sitzung leer

Lokale Embeddings (Keine kostenpflichtigen APIs)

• sentence-transformers (Standard) — läuft auf der GPU

• Ollama (optional) — jedes lokale Embedding-Modell

• Alle Vektoren werden nativ in Neo4j via db.create.setNodeVectorProperty() gespeichert

Schnellstart

Voraussetzungen

• Python 3.12+

• Neo4j 2026.x (Community oder Enterprise)

• uv Paketmanager (pip install uv)

• Obsidian mit dem Git-Community-Plugin

• Ein GitHub-Repo für den Wiki-Vault (kann privat sein)

• Node.js + defuddle (für das Abrufen von Webinhalten — siehe unten)

Neo4j-Einrichtung

# Ubuntu/Debian — see neo4j.com for other platforms
sudo apt install neo4j
sudo systemctl start neo4j
sudo systemctl enable neo4j
# Set password (default user: neo4j)
sudo neo4j-admin set-initial-password your_password

defuddle-Einrichtung

defuddle extrahiert sauberes Markdown von Webseiten und entfernt Navigation, Anzeigen und Boilerplate vor der Ingestion. Erforderlich für wiki_fetch_url.

# Install Node.js if not present (via nvm recommended)
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash
nvm install --lts
nvm use --lts

# Install defuddle globally
npm install -g defuddle

# Verify
defuddle --version

Hinweis: Synapse findet defuddle automatisch über nvm-Pfade, auch wenn es nicht im PATH Ihrer Shell liegt. Wenn wiki_fetch_url meldet, dass defuddle nicht gefunden wurde, stellen Sie sicher, dass es in einer nvm-verwalteten Node-Version installiert ist.

Obsidian-Vault-Einrichtung

1. Erstellen Sie einen neuen Vault in Obsidian (oder klonen Sie Ihr Wiki-Repo)

2. Installieren Sie das Git-Community-Plugin (Einstellungen → Community-Plugins → Durchsuchen → "Git")

3. Konfigurieren Sie das Git-Plugin mit Ihren GitHub-Anmeldedaten

4. Die Vault-Struktur (raw/, wiki/, Clippings/, AGENTS.md) wird beim ersten Start automatisch von Synapse erstellt

Installation

cd /home/ty/Repositories/ai_workspace
git clone <repository-url> project-synapse-mcp
cd project-synapse-mcp
uv venv --python 3.12 --seed
source .venv/bin/activate
uv add -e .
uv run python -m spacy download en_core_web_sm
cp .env.example .env  # edit with your Neo4j password and vault path

Konfiguration

Bearbeiten Sie .env:

NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your_password
NEO4J_DATABASE=neo4j

# Embedding — local only, no paid APIs
EMBEDDING_PROVIDER=sentence-transformers  # or "ollama"
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
EMBEDDING_DIMENSION=768

# Wiki vault
WIKI_VAULT_PATH=/path/to/your/obsidian-vault
WIKI_GITHUB_REPO=https://github.com/user/wiki-repo

Claude Desktop / MCP-Integration

Fügen Sie dies zu Ihrer MCP-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "project-synapse": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", "/path/to/project-synapse-mcp",
        "run", "python", "-m", "synapse_mcp.server"
      ],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "NEO4J_USER": "neo4j",
        "NEO4J_PASSWORD": "your_password",
        "NEO4J_DATABASE": "neo4j",
        "WIKI_VAULT_PATH": "/path/to/obsidian-vault",
        "WIKI_GITHUB_REPO": "https://github.com/user/wiki-repo"
      }
    }
  }
}

MCP-Tools

Wissensgraph

Wiki (LLM-WIKI)

Wiki-Vault-Struktur

LLM-WIKI/
├── AGENTS.md           # Agent schema doc — conventions and workflows
├── raw/                # INBOX ONLY — unprocessed files; empty after each session
├── raw-inbox.base      # Obsidian Base view of pending raw/ queue
├── Clippings/          # Permanent archive — all processed sources land here
├── wiki/
│   ├── index.md        # Auto-generated page catalogue
│   ├── log.md          # Append-only activity log
│   ├── entities/       # People, tools, projects
│   ├── concepts/       # Ideas, theories, patterns
│   └── sources/        # Summaries of ingested sources

Content-Lebenszyklus

You clip/save → raw/          # your inbox
     or
Agent fetches → wiki_fetch_url # web research
                    │
              [defuddle clean]
                    │
              [semantic pipeline] → Neo4j
                    │
              wiki_write_page → wiki/sources/
                    │
              auto-move → Clippings/   # permanent archive

raw/ ist nach einer Sitzung immer leer. Clippings/ ist das permanente Archiv aller verarbeiteten Inhalte. Quellseiten in wiki/sources/ verweisen auf die ursprüngliche URL, nicht auf den Dateipfad.

Workflow

1. Web-Recherche: wiki_fetch_url(url) → abrufen, bereinigen, einspeisen, archivieren in einem Aufruf

2. Manueller Clip: In raw/ ablegen, wiki_ingest_raw(filename) aufrufen → automatische Archivierung nach Ingestion

3. Abfrage: query_knowledge (Graph) oder wiki_search (Dateien) → Antwort synthetisieren

4. Lint: wiki_lint → Waisen, defekte Links, veraltete Behauptungen korrigieren

5. Rollback: Git übernimmt die Versionskontrolle über das Obsidian-Git-Plugin

Theoretische Grundlage

• Montague-Grammatik: Formale kompositionelle Semantik zur Bedeutungsextraktion

• Zettelkasten-Methode: Atomare verlinkte Notizen mit emergenter Struktur

• Graphentheorie: Community-Erkennung, Zentralität, Pfadanalyse

• Karpathy LLM-WIKI: Persistente Wissenskompilierung vs. zustandsloses RAG

• Vannevar Bushs Memex: Privates assoziatives Wissen mit gepflegten Pfaden

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.

Project Synapse: Von reaktivem RAG zu persistentem, sich stetig erweiterndem Wissen.