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licenseNot graded
qualityNot graded
maintenanceLocal MCP server to access Obsidian vault via the obsidian-local-rest-api, with semantic search and project memory using Ollama embeddings.
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knowledge-engine
by gorosofia
Indexes notes stored in Obsidian (Markdown format) and provides a RAG query tool via MCP, allowing agents to search and retrieve information from the Obsidian vault.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@knowledge-enginefind notes about machine learning"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Knowledge Engine
Motor de conocimiento personal con RAG semántico y servidor MCP, optimizado para el ecosistema DeepSeek.
Stack
Componente | Tecnología | Coste | Motivo |
Notas | Obsidian (Markdown) | Gratis | Edición local |
Embeddings | Ollama + nomic-embed-text | Gratis | Ya lo tienes instalado; sin API externa |
Vector DB | ChromaDB (local) | Gratis | Sin servidor externo |
Chat/LLM | DeepSeek V4 Flash | Muy bajo | $0.14 input / $0.28 output por 1M tokens |
Protocolo agentes | MCP | Gratis | Estándar abierto |
Related MCP server: team-docs-mcp
Configuración rápida
Copia
.env.examplea.envy añade tuDEEPSEEK_API_KEYCrea un entorno virtual:
python3 -m venv venvActívalo:
source venv/bin/activate(Unix) ovenv\Scripts\activate(Windows)Instala dependencias:
pip install -r requirements.txtEjecuta
python build_index.pypara indexar tus notas por OllamaConsulta con
python ask.py "tu pregunta"Usa
python mcp_server.pypara exponer la herramienta MCP a agentes externos
Optimización de costes
Usa
deepseek-v4-flash(modelo por defecto): es el más económico.Aprovecha su contexto de 1M tokens: puedes recuperar hasta 50+ fragmentos en una sola llamada.
max_tokens=1024por defecto: limita el gasto por respuesta.temperature=0: respuestas deterministas, más cortas y predecibles.Los embeddings son gratis porque se generan en tu máquina con Ollama y
nomic-embed-text.Solo pagas por las consultas que haces, no por tener el sistema encendido.
Modelos disponibles
Modelo | Precio input/output | Contexto | Uso recomendado |
| $0.14 / $0.28 por 1M tokens | 1M | Por defecto, alto volumen |
| $0.435 / $0.87 por 1M tokens | 1M | Razonamiento complejo |
Cambia el modelo en .env si necesitas más calidad.
This server cannot be deployed
Maintenance
ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues
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