LLM-WIKI 통합을 갖춘 자율 지식 합성 엔진
Project Synapse는 Neo4j 2026.x 그래프 데이터베이스와 Obsidian 마크다운 위키를 결합하여 지속적이고 복합적인 지식 베이스를 구축하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 원시 텍스트는 의미론적 파이프라인을 통해 벡터 임베딩이 포함된 상호 연결된 그래프 노드로 처리되며, 사람이 읽을 수 있는 위키 계층은 탐색 가능한 상호 연결된 마크다운 페이지를 제공합니다.
Project Synapse 설정 및 사용에 대한 자세한 내용은 다음 가이드를 참조하십시오:
시작하기: 설치 및 첫 실행.
아키텍처: 의미론적 파이프라인과 그래프 작동 방식.
구성: 전체 환경 변수 목록.
개발: 도구 추가 및 기여 가이드.
테스트: 테스트 스위트 실행.
기여: 프로젝트 기여 가이드라인.
Related MCP server: KG Memory
이것은 코드 편집기가 아닌 지식 시스템입니다. 아키텍처 결정, 도메인 연구, 설계 근거, 참고 자료, 회의록 등 프로젝트를 둘러싼 사고, 연구 및 글쓰기를 위한 도구입니다.
코드는 해당 저장소에 존재합니다. 코드에 관한 지식은 여기에 존재합니다.
사용 사례:
수주/수개월에 걸쳐 축적되는 심층 연구
프로젝트 지식 베이스 (단순한 내용이 아닌 결정이 내려진 이유)
개인 지식 관리 (기사, 책, 팟캐스트 노트)
위키 관리자로서 AI와 함께하는 협업 브레인스토밍
프로젝트별 설정: 각 프로젝트마다 별도의 Obsidian 볼트와 GitHub 저장소를 만드십시오. WIKI_VAULT_PATH 환경 변수를 해당 경로로 지정하십시오. 하나의 Neo4j 인스턴스로 여러 프로젝트를 서비스할 수 있습니다 (그래프가 공존함).
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 의미론적 검색을 지원하는 네이티브 VECTOR 타입
키워드 검색을 위한 전체 텍스트 BM25 인덱스
하이브리드 검색 (벡터 + BM25 점수 융합)
숨겨진 관계를 발견하기 위한 그래프 탐색
형식 의미론 분석을 위한 몬태규 문법 파서
자율적인 통찰력 생성을 위한 제텔카스텐 엔진
Obsidian 마크다운 볼트와 Neo4j 그래프 연결
YAML 프론트매터를 포함한 전체 페이지 CRUD
자동 인덱스 생성 및 추가 전용 로그
상태 점검: 고아 노드 탐지, 깨진 위키 링크, 누락된 프론트매터
효율적인 그래프 동기화를 위한 델타 동기화 매니페스트 (콘텐츠 해싱)
wiki_fetch_url은 모든 URL을 가져와 defuddle을 통해 탐색/광고/불필요한 요소를 제거하고 Neo4j로 수집하며 Clippings/에 아카이브합니다 — 한 번의 호출로 완전 자동화
wiki_ingest_raw는 raw/에서 처리된 파일을 Clippings/로 자동 이동합니다 — 받은 편지함이 깨끗하게 유지됩니다
raw/는 진정한 받은 편지함입니다: 세션이 끝날 때마다 비워집니다
sentence-transformers (기본값) — GPU에서 실행
Ollama (선택 사항) — 모든 로컬 임베딩 모델
모든 벡터는 db.create.setNodeVectorProperty()를 통해 Neo4j에 네이티브로 저장됨
Python 3.12+
Neo4j 2026.x (Community 또는 Enterprise)
uv 패키지 관리자 (pip install uv)
위키 볼트를 위한 GitHub 저장소 (비공개 가능)
Node.js + defuddle (웹 콘텐츠 가져오기용 — 아래 참조)
# 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_passworddefuddle은 웹 페이지에서 탐색 메뉴, 광고, 상용구 등을 제거하고 깔끔한 마크다운을 추출합니다. wiki_fetch_url에 필요합니다.
# 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 --version참고: Synapse는 셸의 PATH에 없더라도 nvm 경로를 통해 defuddle을 자동으로 찾습니다.
wiki_fetch_url에서 defuddle을 찾을 수 없다고 보고하면 nvm으로 관리되는 Node 버전에 설치되어 있는지 확인하십시오.
Obsidian에서 새 볼트를 생성하거나(또는 위키 저장소를 복제) 합니다.
Git 커뮤니티 플러그인을 설치합니다 (설정 → 커뮤니티 플러그인 → 탐색 → "Git")
GitHub 자격 증명으로 Git 플러그인을 구성합니다.
볼트 구조(raw/, wiki/, Clippings/, AGENTS.md)는 Synapse가 첫 실행 시 자동으로 생성합니다.
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 파일을 편집하십시오:
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 구성에 추가하십시오:
{
"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"
}
}
}
}도구 | 설명 |
| 의미론적 파이프라인을 통해 텍스트 처리 → Neo4j |
| 통찰력 우선 결과를 제공하는 벡터 의미론적 검색 |
| 숨겨진 관계를 위한 그래프 탐색 |
| 자율적인 제텔카스텐 패턴 탐지 |
| 몬태규 문법 의미론 분석 |
도구 | 설명 |
| URL 가져오기 → defuddle 정리 → 수집 → Clippings/로 아카이브 |
| raw/에서 파일 수집 → Neo4j + Clippings/로 자동 이동 |
| 프론트매터와 함께 위키 페이지 생성/업데이트 |
| 경로별 위키 페이지 읽기 |
| 위키 페이지 전체 키워드 검색 |
| 하위 디렉토리의 모든 페이지 나열 |
| 위키 인덱스 재구축 |
| 상태 점검: 고아 노드, 깨진 링크, 누락된 프론트매터 |
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/는 세션 후 항상 비어 있습니다. Clippings/는 처리된 모든 항목의 영구 기록입니다. wiki/sources/의 소스 페이지는 파일 경로가 아닌 원본 URL을 참조합니다.
웹 연구: wiki_fetch_url(url) → 한 번의 호출로 가져오기, 정리, 수집, 아카이브
수동 클립: raw/에 넣고 wiki_ingest_raw(filename) 호출 → 수집 후 자동 아카이브
쿼리: query_knowledge(그래프) 또는 wiki_search(파일) → 답변 합성
린트: wiki_lint → 고아 노드, 깨진 링크, 오래된 주장 수정
롤백: Git은 Obsidian Git 플러그인을 통해 버전 제어를 처리합니다
몬태규 문법: 의미 추출을 위한 형식적 구성 의미론
제텔카스텐 방법론: 창발적 구조를 가진 원자적 연결 노트
그래프 이론: 커뮤니티 탐지, 중심성, 경로 분석
Karpathy LLM-WIKI: 상태 비저장 RAG 대비 지속적인 지식 컴파일
Vannevar Bush의 Memex: 유지 관리되는 경로를 가진 개인적 연상 지식
MIT — LICENSE를 참조하십시오.
Project Synapse: 반응형 RAG에서 지속적이고 복합적인 지식으로.
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.
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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