具备 LLM-WIKI 集成的自主知识合成引擎
Project Synapse 是一个 MCP（模型上下文协议）服务器，它将 Neo4j 2026.x 图数据库与 Obsidian Markdown 维基相结合，以创建持久且不断积累的知识库。原始文本通过语义流水线处理，转化为带有向量嵌入的互联图节点，同时人类可读的维基层提供了可浏览、相互链接的 Markdown 页面。
有关设置和使用 Project Synapse 的详细信息，请参阅以下指南：
Related MCP server: KG Memory
这是一个知识系统，而不是代码编辑器。 它用于项目周边的思考、研究和写作——架构决策、领域研究、设计原理、参考资料、会议记录。
代码存在于其仓库中。关于代码的知识则存在于此。
使用场景：
积累数周/数月的深度研究
项目知识库（为什么做出决策，而不仅仅是决策内容）
个人知识管理（文章、书籍、播客笔记）
以 AI 作为维基维护者的协作头脑风暴
每个项目的设置： 为每个项目创建一个独立的 Obsidian 库 + GitHub 仓库。将 WIKI_VAULT_PATH 环境变量指向它。一个 Neo4j 实例可以服务于多个项目（图可以共存）。
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) │
└───────────────┘原生 VECTOR 类型，支持 ANN 语义搜索
用于关键词搜索的全文 BM25 索引
混合搜索（向量 + BM25 分数融合）
用于发现隐藏关系的图遍历
用于形式语义分析的蒙塔古语法解析器
用于自主见解生成的卡片盒引擎
连接 Obsidian Markdown 库与 Neo4j 图
带有 YAML 前置元数据的完整页面 CRUD
自动索引生成和仅追加日志
健康检查：孤立节点检测、损坏的维基链接、缺失的前置元数据
用于高效图同步的增量同步清单（内容哈希）
wiki_fetch_url 获取任何 URL，通过 defuddle 去除导航/广告/杂乱内容，摄取到 Neo4j，并归档到 Clippings/ —— 一次调用，完全自动化
wiki_ingest_raw 自动将处理后的文件从 raw/ 移动到 Clippings/ —— 保持收件箱整洁
raw/ 是一个真正的收件箱：每次会话后清空
sentence-transformers（默认）—— 在 GPU 上运行
Ollama（可选）—— 任何本地嵌入模型
所有向量通过 db.create.setNodeVectorProperty() 原生存储在 Neo4j 中
Python 3.12+
Neo4j 2026.x (社区版或企业版)
uv 包管理器 (pip install uv)
用于维基库的 GitHub 仓库（可以是私有的）
Node.js + defuddle（用于网络内容获取 —— 见下文）
# 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 从网页中提取干净的 Markdown，在摄取前去除导航、广告和样板内容。wiki_fetch_url 所必需。
# 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： 即使 defuddle 不在 shell 的 PATH 中，Synapse 也会通过 nvm 路径自动找到它。如果
wiki_fetch_url报告未找到 defuddle，请确保它安装在 nvm 管理的 Node 版本中。
在 Obsidian 中创建一个新库（或克隆你的维基仓库）
安装 Git 社区插件（设置 → 社区插件 → 浏览 → "Git"）
使用你的 GitHub 凭据配置 Git 插件
库结构（raw/、wiki/、Clippings/、AGENTS.md）由 Synapse 在首次运行时自动创建
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编辑 .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添加到你的 MCP 配置中：
{
"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"
}
}
}
}工具 | 描述 |
| 通过语义流水线处理文本 → Neo4j |
| 带有见解优先结果的向量语义搜索 |
| 用于隐藏关系的图遍历 |
| 自主卡片盒模式检测 |
| 蒙塔古语法语义分析 |
工具 | 描述 |
| 获取 URL → defuddle 清理 → 摄取 → 归档到 Clippings/ |
| 从 raw/ 摄取文件 → Neo4j + 自动移动到 Clippings/ |
| 创建/更新带有前置元数据的维基页面 |
| 按路径读取维基页面 |
| 跨维基页面的关键词搜索 |
| 列出子目录中的所有页面 |
| 重建维基索引 |
| 健康检查：孤立节点、损坏的链接、缺失的前置元数据 |
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/ 在会话后总是空的。Clippings/ 是所有已处理内容的永久记录。wiki/sources/ 中的源页面引用的是原始 URL，而不是文件路径。
网络研究：wiki_fetch_url(url) → 一次调用完成获取、清理、摄取、归档
手动剪辑：放入 raw/，调用 wiki_ingest_raw(filename) → 摄取后自动归档
查询：query_knowledge（图）或 wiki_search（文件）→ 合成答案
Lint：wiki_lint → 修复孤立节点、损坏的链接、过时的声明
回滚：Git 通过 Obsidian Git 插件处理版本控制
蒙塔古语法：用于意义提取的形式组合语义
卡片盒方法：具有涌现结构的原子链接笔记
图论：社区检测、中心性、路径分析
Karpathy LLM-WIKI：持久知识编译与无状态 RAG 的对比
万尼瓦尔·布什的 Memex：带有维护轨迹的私有联想知识
MIT — 见 LICENSE。
Project Synapse：从响应式 RAG 到持久、不断积累的知识。
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/angrysky56/project-synapse-mcp'
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