LLM-WIKI統合型 自律ナレッジ合成エンジン
Project Synapseは、Neo4j 2026.xグラフデータベースとObsidian Markdown Wikiを組み合わせ、永続的かつ蓄積型のナレッジベースを作成するMCP（Model Context Protocol）サーバーです。生のテキストはセマンティックパイプラインを通じて処理され、ベクトル埋め込みを持つ相互接続されたグラフノードへと変換されます。同時に、人間が読めるWikiレイヤーが、ブラウズ可能な相互リンクされたMarkdownページを提供します。
Project Synapseのセットアップと使用方法の詳細については、以下のガイドを参照してください：
Getting Started: インストールと初回実行。
Architecture: セマンティックパイプラインとグラフの仕組み。
Configuration: 環境変数の一覧。
Development: ツールの追加と貢献のためのガイド。
Testing: テストスイートの実行。
Contributing: プロジェクトへの貢献ガイドライン。
Related MCP server: KG Memory
これはナレッジシステムであり、コードエディタではありません。 プロジェクトを取り巻く思考、研究、執筆のためのものです。例えば、アーキテクチャの決定、ドメイン調査、設計の根拠、参考資料、会議のメモなどが対象です。
コードはリポジトリに存在し、コードに「関する」知識はここに存在します。
ユースケース:
数週間から数ヶ月にわたって蓄積される詳細な調査
プロジェクトのナレッジベース（「何をしたか」だけでなく「なぜ決定したか」）
個人のナレッジマネジメント（記事、書籍、ポッドキャストのメモ）
AIをWikiの管理者とした共同ブレインストーミング
プロジェクトごとのセットアップ: プロジェクトごとに個別のObsidianボルトとGitHubリポジトリを作成してください。WIKI_VAULT_PATH環境変数をそこに指定します。1つのNeo4jインスタンスで複数のプロジェクトを運用可能です（グラフは共存します）。
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) │
└───────────────┘ANNセマンティック検索を備えたネイティブな VECTOR 型
キーワード検索用のフルテキストBM25インデックス
ハイブリッド検索（ベクトル + BM25スコア融合）
隠れた関係性を発見するためのグラフ探索
形式意味論分析のためのモンタギュー文法パーサー
自律的な洞察生成のためのツェッテルカステンエンジン
Obsidian MarkdownボルトとNeo4jグラフを橋渡し
YAMLフロントマター付きのフルページCRUD
自動インデックス生成と追記型ログ
ヘルスチェック：孤立ノードの検出、壊れたWikiリンク、不足しているフロントマター
効率的なグラフ同期のためのデルタ同期マニフェスト（コンテンツハッシュ化）
wiki_fetch_urlは任意のURLを取得し、defuddleを介してナビゲーション/広告/不要な要素を除去し、Neo4jに取り込み、Clippings/にアーカイブします。1回の呼び出しで完全に自動化されます。
wiki_ingest_rawはraw/から処理済みファイルをClippings/へ自動移動し、インボックスをクリーンに保ちます。
raw/は真のインボックスであり、セッション終了後は空になります。
sentence-transformers (デフォルト) — GPU上で実行
Ollama (オプション) — 任意のローカル埋め込みモデル
すべてのベクトルはdb.create.setNodeVectorProperty()を介してNeo4jにネイティブ保存
Python 3.12+
Neo4j 2026.x (CommunityまたはEnterprise)
uvパッケージマネージャー (pip install uv)
Wikiボルト用のGitHubリポジトリ（プライベート可）
Node.js + defuddle (Webコンテンツ取得用 — 下記参照)
# 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_passworddefuddleはWebページからナビゲーション、広告、定型文を除去し、クリーンなMarkdownを抽出します。wiki_fetch_urlに必要です。
# 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注意: Synapseは、シェルのPATHになくてもnvmパスを介してdefuddleを自動的に見つけます。
wiki_fetch_urlでdefuddleが見つからないと報告された場合は、nvmで管理されたNodeバージョンにインストールされていることを確認してください。
Obsidianで新しいボルトを作成する（またはWikiリポジトリをクローンする）
Gitコミュニティプラグインをインストールする（設定 → コミュニティプラグイン → 閲覧 → "Git"）
GitプラグインにGitHubの認証情報を設定する
ボルト構造（raw/, wiki/, Clippings/, AGENTS.md）は初回実行時にSynapseによって自動作成されます
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.envを編集します：
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-repoMCP設定に追加します：
{
"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"
}
}
}
}ツール | 説明 |
| セマンティックパイプラインを通じてテキストを処理 → Neo4j |
| 洞察を優先した結果を返すベクトルセマンティック検索 |
| 隠れた関係性を発見するためのグラフ探索 |
| 自律的なツェッテルカステン・パターン検出 |
| モンタギュー文法による意味論的分析 |
ツール | 説明 |
| URL取得 → defuddleでクリーン化 → 取り込み → Clippings/へアーカイブ |
| raw/からファイルを取り込み → Neo4j + Clippings/へ自動移動 |
| フロントマター付きWikiページの作成/更新 |
| パスによるWikiページの読み込み |
| Wikiページ全体のキーワード検索 |
| サブディレクトリ内の全ページをリストアップ |
| Wikiインデックスの再構築 |
| ヘルスチェック：孤立ページ、壊れたリンク、不足しているフロントマター |
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 sourcesYou 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 archiveraw/はセッション終了後に常に空になります。Clippings/は処理されたすべてのものの永続的な記録です。wiki/sources/内のソースページは、ファイルパスではなく元のURLを参照します。
Webリサーチ: wiki_fetch_url(url) → 1回の呼び出しで取得、クリーン化、取り込み、アーカイブを実行
手動クリップ: raw/にドロップし、wiki_ingest_raw(filename)を呼び出す → 取り込み後に自動アーカイブ
クエリ: query_knowledge (グラフ) または wiki_search (ファイル) → 回答を合成
Lint: wiki_lint → 孤立ページ、壊れたリンク、古い主張を修正
ロールバック: Obsidian Gitプラグインを介してGitがバージョン管理を処理
モンタギュー文法: 意味抽出のための形式的な合成意味論
ツェッテルカステン手法: 創発的な構造を持つアトミックなリンクノート
グラフ理論: コミュニティ検出、中心性、パス解析
Karpathy LLM-WIKI: ステートレスなRAGに対する永続的な知識コンパイル
ヴァネヴァー・ブッシュのMemex: 維持されたトレイルを持つプライベートな連想知識
MIT — LICENSEを参照してください。
Project Synapse: リアクティブなRAGから、永続的で蓄積型の知識へ。
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Markdown-based note-taking with a hosted MCP server. Your notes serve you and your AI.
MCP server for generating rough-draft project plans from natural-language prompts.
GibsonAI MCP server: manage your databases with natural language
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/angrysky56/project-synapse-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server