dhruvs obsidian mcp

ich arbeite diesen sommer daran, ML-Compiler + einige OS-Konzepte zu lernen, also habe ich einen Obsidian-Vault eingerichtet, um meinen Lernfortschritt zu verfolgen

zufälligerweise wollte ich auch mehr Erfahrung mit MCP sammeln, also werde ich einen MCP-Server erstellen, der sich mit Codex verbindet und ihm einige Hinweise gibt, wie er mein Lernen bewerten kann + sicherstellen, dass meine Projekte auf dem richtigen Weg sind

bleibt dran für Updates! wir fangen gerade erst an ☺︎

Roadmap

Dieses Projekt ist ein lokaler MCP-Server, um einen Obsidian-Vault in eine strukturierte Compiler-Lernumgebung zu verwandeln.

Das Ziel ist nicht nur "KI kann meine Notizen lesen." Das Ziel ist der Aufbau eines echten MCP-nativen Lernsystems mit:

• Tools für Berechnung und Analyse

• Ressourcen für stabile Kontextoberflächen

• Prompts für wiederverwendbare Workflows

Aktueller Status

Phase 1 — Bestehende MCP-Integration

• [x] Verbindung von Codex mit einem bestehenden Obsidian MCP-Server

• [x] Validierung des grundlegenden Vault-Zugriffs und der Notiz-Zusammenfassung

Phase 2 — Benutzerdefinierter lokaler MCP-Server

• [x] Aufbau eines benutzerdefinierten Python MCP-Servers

• [x] Bereitstellung erster Tools:

  • [x] extract_concepts

  • [x] get_learning_gaps

  • [x] generate_study_session

  • [x] compare_notes_to_project

• [x] Registrierung des Servers in Codex

• [x] Überprüfung mit dem MCP Inspector

• [x] Funktionierende End-to-End lokale Tool-Aufrufe

Als Nächstes

Phase 3 — Ausbau der MCP-Schnittstelle

Ziel: Entwicklung von einer "Ansammlung von Tools" zu einer echten MCP-gestützten Lernoberfläche.

3.1 Ressourcen

Bereitstellung stabiler, inspizierbarer Ansichten des Lernsystems.

Geplante Ressourcen:

• [x] vault://compiler/concepts

• [x] vault://compiler/gaps

• [x] vault://compiler/recent-notes

• [x] vault://project/alignment

• [x] vault://weekly-review/latest

Warum:

• Tools sind gut für Aktionen

• Ressourcen sind gut für persistenten Kontext

• Dies lässt den Server eher wie ein System wirken und weniger wie einmalige Funktionen

3.2 Prompts

Hinzufügen wiederverwendbarer Workflow-Vorlagen direkt über MCP.

Geplante Prompts:

• [ ] weekly_learning_review

• [ ] generate_study_plan

• [ ] notes_vs_project_analysis

• [ ] paper_to_implementation_breakdown

Warum:

• Entfernt die Notwendigkeit, sich gute Prompt-Formulierungen zu merken

• Macht wiederholte Workflows zu erstklassigen Schnittstellen

3.3 Bessere Analyse-Heuristiken

Upgrade von einfachem Keyword-Zählen zu aussagekräftigerer Notiz-Analyse.

Geplante Verbesserungen:

• [ ] Frontmatter-bewusste Filterung

• [ ] Tag-bewusste Konzeptgruppierung

• [ ] Aktualitätsbewusste Analyse

• [ ] Notiz-Tiefenbewertung

• [ ] Backlinks / Notiz-Link-Graph-Analyse

• [ ] Bessere "flach vs. tief"-Erkennung

• [ ] Konzept-Clustering statt nur exakter Keyword-Treffer

Warum:

• Aktuelle Heuristiken sind nützlich, aber primitiv

• Hier verbessert sich die tatsächliche Intelligenz des Servers

Phase 4 — Multi-Quellen-Lernsystem

Ziel: Vergleich und Synthese über mehr als nur Markdown-Notizen hinweg.

Geplante Quellen:

• [ ] Obsidian-Vault

• [ ] lokales Projekt-Repo(s)

• [ ] Papiernotizen / Lesenotizen

• [ ] PDFs oder exportierte Zusammenfassungen von Papieren

• [ ] Leichtgewichtiger Projekt-Tracker / Task-Datei

Geplante Fähigkeiten:

• [ ] Vergleich von Notizen mit der Implementierung

• [ ] Vergleich von Papierkonzepten mit Projektlücken

• [ ] Erkennung von Themen, die gelernt, aber nicht umgesetzt wurden

• [ ] Generierung von Implementierungsideen aus dem kürzlich Gelernten

Warum:

• Hier beginnt MCP, wirklich einen hohen Hebel zu bieten

• Der Server wird zur Brücke zwischen Lernen, Planen und Bauen

Phase 5 — Codex-Workflow-Integration

Ziel: Den Server einfach und natürlich in täglichen Codex-Workflows nutzbar machen.

Geplante Arbeiten:

• [ ] Verbesserung der Tool-Benennung und -Beschreibungen

• [ ] Strukturiertere und vorhersehbarere Ausgaben

• [ ] Hinzufügen von AGENTS.md-Anleitungen zur Verwendung der einzelnen MCP-Funktionen

• [ ] Hinzufügen von Beispiel-Prompts für jedes Tool/Ressource/Prompt

• [ ] Reduzierung der Notwendigkeit für manuelle Tool-Aufruf-Formulierungen

Warum:

• Ein leistungsstarker MCP-Server ist nutzlos, wenn der Host/Client ihn nicht gut verwendet

• Ergonomie ist genauso wichtig wie Fähigkeiten

Zukunft / Stretch-Ideen

Sampling

Potenzielle zukünftige Richtung:

• [ ] Dem Server erlauben, modellgenerierte Synthese durch MCP-Sampling anzufordern

Mögliche Anwendungsfälle:

• [ ] Automatische Generierung wöchentlicher Reviews

• [ ] Synthese von Studienführern aus gruppierten Notizen

• [ ] Erstellung von Konzeptzusammenfassungen aus Notiz-Clustern

Hinweis: Dies ist absichtlich keine kurzfristige Priorität. Der Server sollte zuerst über starke Tools/Ressourcen/Prompts verfügen, bevor weiteres agentisches Verhalten hinzugefügt wird.

Remote / gehostete Version

Potenzielle zukünftige Richtung:

• [ ] Wechsel von lokalem stdio-Server zu Remote-Server

• [ ] Unterstützung von HTTP-Transport

• [ ] Hinzufügen von Authentifizierung bei Bedarf

• [ ] Unterstützung breiterer Clients über die lokale Codex-Nutzung hinaus

Hinweis: Dies ist Produktisierung, nicht das unmittelbare Lernziel.

Unmittelbare Prioritäten

Priorität 1

Implementierung von Ressourcen:

• [x] Konzepte

• [x] Lücken

• [x] Zusammenfassung aktueller Notizen

• [x] Zusammenfassung der Notizen/Projekt-Ausrichtung

Priorität 2

Implementierung von Prompts:

• [ ] Wöchentliches Review

• [ ] Lernsitzung

• [ ] Vergleich Notizen vs. Projekt

Priorität 3

Verbesserung der Heuristiken:

• [ ] Frontmatter- und Tag-Unterstützung

• [ ] Aktualitätsfilter

• [ ] Bessere Tiefenbewertung

Leitprinzip

Dieses Projekt sollte sich in Richtung:

eine echte MCP-Schnittstelle für einen Compiler-Lernworkflow

und weg von:

einem Haufen lose zusammenhängender Notiz-Analysefunktionen

bewegen. Wenn ein neues Feature keines dieser Ziele verbessert, sollte es wahrscheinlich nicht hinzugefügt werden:

• Lern-Feedbackschleifen

• Studienplanung

• Notizen-zu-Projekt-Ausrichtung

• Wiederverwendbare Codex-Workflows

• Strukturierte MCP-native Schnittstellen