dhruv의 obsidian mcp

이번 여름에 ML 컴파일러와 몇 가지 OS 개념을 공부할 예정이라 학습 내용을 추적하기 위해 Obsidian 볼트를 설정했습니다.

마침 MCP를 다뤄본 경험도 쌓고 싶어서, Codex에 연결하여 내 학습을 평가하고 프로젝트가 올바른 방향으로 진행되고 있는지 확인하는 지침을 제공하는 MCP 서버를 만들려고 합니다.

업데이트를 기대해 주세요! 이제 막 시작했습니다 ☺︎

로드맵

이 프로젝트는 Obsidian 볼트를 구조화된 컴파일러 학습 인터페이스로 바꾸기 위한 로컬 MCP 서버입니다.

목표는 단순히 "AI가 내 노트를 읽을 수 있다"는 것이 아닙니다. 목표는 다음과 같은 기능을 갖춘 진정한 MCP 네이티브 학습 시스템을 구축하는 것입니다:

• 계산 및 분석을 위한 도구(tools)

• 안정적인 컨텍스트 표면을 위한 리소스(resources)

• 재사용 가능한 워크플로우를 위한 프롬프트(prompts)

Related MCP server: research-memory-mcp

현재 상태

1단계 — 기존 MCP 통합

• [x] Codex를 기존 Obsidian MCP 서버에 연결

• [x] 기본적인 볼트 접근 및 노트 요약 기능 검증

2단계 — 커스텀 로컬 MCP 서버

• [x] 커스텀 Python MCP 서버 구축

• [x] 초기 도구 노출:

  • [x] extract_concepts (개념 추출)

  • [x] get_learning_gaps (학습 격차 파악)

  • [x] generate_study_session (학습 세션 생성)

  • [x] compare_notes_to_project (노트와 프로젝트 비교)

• [x] Codex에 서버 등록

• [x] MCP Inspector로 검증

• [x] 로컬 도구 호출 엔드투엔드 작동 확인

다음 작업

3단계 — MCP 인터페이스 구체화

목표: "도구 모음"에서 실제 MCP 기반 학습 인터페이스로 발전.

3.1 리소스

학습 시스템의 안정적이고 검사 가능한 뷰를 노출합니다.

계획된 리소스:

• [x] vault://compiler/concepts

• [x] vault://compiler/gaps

• [x] vault://compiler/recent-notes

• [x] vault://project/alignment

• [x] vault://weekly-review/latest

이유:

• 도구는 작업에 유용함

• 리소스는 지속적인 컨텍스트에 유용함

• 이를 통해 서버가 일회성 기능이 아닌 하나의 시스템처럼 느껴지게 함

3.2 프롬프트

MCP를 통해 재사용 가능한 워크플로우 템플릿을 직접 추가합니다.

계획된 프롬프트:

• [ ] weekly_learning_review (주간 학습 검토)

• [ ] generate_study_plan (학습 계획 생성)

• [ ] notes_vs_project_analysis (노트 대 프로젝트 분석)

• [ ] paper_to_implementation_breakdown (논문에서 구현으로의 분석)

이유:

• 좋은 프롬프트 문구를 기억할 필요가 없음

• 반복되는 워크플로우를 일급 인터페이스로 전환

3.3 더 나은 분석 휴리스틱

단순 키워드 카운팅에서 더 의미 있는 노트 분석으로 업그레이드합니다.

계획된 개선 사항:

• [ ] 프론트매터(frontmatter) 인식 필터링

• [ ] 태그 인식 개념 그룹화

• [ ] 최신성 인식 분석

• [ ] 노트 깊이 점수 산정

• [ ] 백링크 / 노트 링크 그래프 분석

• [ ] 더 나은 "얕음 vs 깊음" 감지

• [ ] 단순 키워드 일치가 아닌 개념 클러스터링

이유:

• 현재 휴리스틱은 유용하지만 원시적임

• 여기서 서버의 실제 지능이 향상됨

4단계 — 다중 소스 학습 시스템

목표: 마크다운 노트 그 이상을 비교하고 종합합니다.

계획된 소스:

• [ ] Obsidian 볼트

• [ ] 로컬 프로젝트 저장소

• [ ] 종이 노트 / 독서 노트

• [ ] PDF 또는 내보낸 논문 요약

• [ ] 경량 프로젝트 추적기 / 작업 파일

계획된 기능:

• [ ] 노트와 구현 비교

• [ ] 논문 개념과 프로젝트 격차 비교

• [ ] 공부했지만 구현하지 않은 주제 감지

• [ ] 최근 학습 내용에서 구현 아이디어 생성

이유:

• 여기서 MCP가 진정으로 높은 레버리지를 발휘하기 시작함

• 서버가 학습, 계획, 구축 사이의 가교 역할을 함

5단계 — Codex 워크플로우 통합

목표: 일상적인 Codex 워크플로우 내에서 서버를 쉽고 자연스럽게 사용하도록 합니다.

계획된 작업:

• [ ] 도구 이름 및 설명 개선

• [ ] 출력을 더 구조화되고 예측 가능하게 개선

• [ ] 각 MCP 기능을 언제 사용할지에 대한 AGENTS.md 가이드 추가

• [ ] 각 도구/리소스/프롬프트에 대한 예시 프롬프트 추가

• [ ] 수동 도구 호출 문구의 필요성 감소

이유:

• 강력한 MCP 서버라도 호스트/클라이언트가 잘 사용하지 않으면 무용지물임

• 기능만큼이나 인체공학적 설계가 중요함

미래 / 확장 아이디어

샘플링

잠재적 미래 방향:

• [ ] 서버가 MCP 샘플링을 통해 모델이 생성한 종합을 요청하도록 함

가능한 사용 사례:

• [ ] 주간 검토 자동 생성

• [ ] 그룹화된 노트에서 학습 가이드 종합

• [ ] 노트 클러스터에서 개념 요약 생성

참고: 이는 의도적으로 단기 우선순위가 아닙니다. 서버는 더 많은 에이전트적 행동을 추가하기 전에 먼저 강력한 도구/리소스/프롬프트를 갖춰야 합니다.

원격 / 호스팅 버전

잠재적 미래 방향:

• [ ] 로컬 stdio 서버에서 원격 서버로 전환

• [ ] HTTP 전송 지원

• [ ] 필요 시 인증 추가

• [ ] 로컬 Codex 사용을 넘어 더 넓은 클라이언트 지원

참고: 이는 제품화이며, 즉각적인 학습 목표가 아닙니다.

즉각적인 우선순위

우선순위 1

리소스 구현:

• [x] 개념

• [x] 격차

• [x] 최근 노트 요약

• [x] 노트/프로젝트 정렬 요약

우선순위 2

프롬프트 구현:

• [ ] 주간 검토

• [ ] 학습 세션

• [ ] 노트 대 프로젝트 비교

우선순위 3

휴리스틱 개선:

• [ ] 프론트매터 및 태그 지원

• [ ] 최신성 필터

• [ ] 더 나은 깊이 점수 산정

기본 원칙

이 프로젝트는 다음 방향으로 나아가야 합니다:

컴파일러 학습 워크플로우를 위한 실제 MCP 인터페이스

그리고 다음 방향에서 멀어져야 합니다:

느슨하게 관련된 노트 분석 기능들의 집합

새로운 기능이 다음 중 하나를 개선하지 않는다면, 추가하지 않는 것이 좋습니다:

• 학습 피드백 루프

• 학습 계획

• 노트-프로젝트 정렬

• 재사용 가능한 Codex 워크플로우

• 구조화된 MCP 네이티브 인터페이스