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Glama
dhruvvenkat
by dhruvvenkat

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


Related MCP server: research-memory-mcp

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

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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