Obsidian MCP Learning System
obsidian mcp от dhruv
Этим летом я занимаюсь изучением ML-компиляторов и некоторых концепций ОС, поэтому я настроил хранилище Obsidian для отслеживания своего прогресса.
Попутно мне захотелось получить больше опыта работы с MCP, поэтому я создам MCP-сервер, который будет подключаться к Codex и давать ему подсказки о том, как оценивать мое обучение и следить за тем, чтобы мои проекты двигались в правильном направлении.
Следите за обновлениями! Мы только начинаем ☺︎
Дорожная карта
Этот проект представляет собой локальный MCP-сервер для превращения хранилища Obsidian в структурированный интерфейс для изучения компиляторов.
Цель — не просто «ИИ может читать мои заметки». Цель — создать настоящую систему обучения на базе MCP, включающую:
инструменты для вычислений и анализа
ресурсы для стабильных поверхностей контекста
промпты для повторно используемых рабочих процессов
Related MCP server: research-memory-mcp
Текущее состояние
Фаза 1 — Существующая интеграция MCP
[x] Подключение Codex к существующему MCP-серверу Obsidian
[x] Проверка базового доступа к хранилищу и суммаризации заметок
Фаза 2 — Пользовательский локальный MCP-сервер
[x] Создание пользовательского Python MCP-сервера
[x] Предоставление начальных инструментов:
[x]
extract_concepts[x]
get_learning_gaps[x]
generate_study_session[x]
compare_notes_to_project
[x] Регистрация сервера в Codex
[x] Проверка с помощью MCP Inspector
[x] Получение работающих локальных вызовов инструментов от начала до конца
Что дальше
Фаза 3 — Развитие интерфейса MCP
Цель: эволюционировать из «набора инструментов» в настоящий интерфейс обучения на базе MCP.
3.1 Ресурсы
Предоставление стабильных, проверяемых представлений системы обучения.
Запланированные ресурсы:
[x]
vault://compiler/concepts[x]
vault://compiler/gaps[x]
vault://compiler/recent-notes[x]
vault://project/alignment[x]
vault://weekly-review/latest
Зачем:
инструменты хороши для действий
ресурсы хороши для постоянного контекста
это делает сервер больше похожим на систему, а не на набор разовых функций
3.2 Промпты
Добавление повторно используемых шаблонов рабочих процессов непосредственно через MCP.
Запланированные промпты:
[ ]
weekly_learning_review[ ]
generate_study_plan[ ]
notes_vs_project_analysis[ ]
paper_to_implementation_breakdown
Зачем:
избавляет от необходимости запоминать удачные формулировки промптов
превращает повторяющиеся рабочие процессы в первоклассные интерфейсы
3.3 Улучшение эвристики анализа
Переход от простого подсчета ключевых слов к более осмысленному анализу заметок.
Запланированные улучшения:
[ ] фильтрация с учетом frontmatter
[ ] группировка концепций с учетом тегов
[ ] анализ с учетом актуальности (recency)
[ ] оценка глубины заметок
[ ] анализ обратных ссылок / графа связей заметок
[ ] лучшее обнаружение «поверхностного vs глубокого» изучения
[ ] кластеризация концепций вместо простого поиска точных совпадений ключевых слов
Зачем:
текущая эвристика полезна, но примитивна
именно здесь повышается реальный интеллект сервера
Фаза 4 — Многоисточниковая система обучения
Цель: сравнивать и синтезировать информацию не только из заметок в формате markdown.
Запланированные источники:
[ ] Хранилище Obsidian
[ ] локальный репозиторий(и) проекта
[ ] бумажные заметки / заметки по чтению
[ ] PDF-файлы или экспортированные резюме статей
[ ] легкий трекер проектов / файл задач
Запланированные возможности:
[ ] сравнение заметок с реализацией
[ ] сравнение концепций из статей с пробелами в проекте
[ ] обнаружение тем, которые были изучены, но не реализованы
[ ] генерация идей для реализации на основе недавнего обучения
Зачем:
именно здесь MCP начинает приносить действительно высокую отдачу
сервер становится мостом между обучением, планированием и созданием
Фаза 5 — Интеграция в рабочий процесс Codex
Цель: сделать сервер простым и естественным в использовании в повседневных рабочих процессах Codex.
Запланированная работа:
[ ] улучшение именования и описаний инструментов
[ ] сделать выходные данные более структурированными и предсказуемыми
[ ] добавить руководство AGENTS.md о том, когда использовать каждую функцию MCP
[ ] добавить примеры промптов для каждого инструмента/ресурса/промпта
[ ] уменьшить необходимость в ручной формулировке вызовов инструментов
Зачем:
мощный MCP-сервер бесполезен, если хост/клиент не использует его эффективно
эргономика важна не меньше, чем возможности
Будущие / перспективные идеи
Сэмплирование
Потенциальное будущее направление:
[ ] позволить серверу запрашивать синтез, сгенерированный моделью, через сэмплирование MCP
Возможные варианты использования:
[ ] автоматическая генерация еженедельных обзоров
[ ] синтез учебных пособий из сгруппированных заметок
[ ] создание резюме концепций из кластеров заметок
Примечание: Это намеренно не является краткосрочным приоритетом. Сервер должен сначала обладать мощными инструментами/ресурсами/промптами, прежде чем добавлять больше агентского поведения.
Удаленная / хостинговая версия
Потенциальное будущее направление:
[ ] переход с локального stdio-сервера на удаленный сервер
[ ] поддержка HTTP-транспорта
[ ] добавление аутентификации при необходимости
[ ] поддержка более широкого круга клиентов, помимо локального использования Codex
Примечание: Это продуктовая задача, а не ближайшая учебная цель.
Неотложные приоритеты
Приоритет 1
Реализация ресурсов:
[x] концепции
[x] пробелы
[x] дайджест недавних заметок
[x] сводка соответствия заметок и проекта
Приоритет 2
Реализация промптов:
[ ] еженедельный обзор
[ ] учебная сессия
[ ] сравнение заметок и проекта
Приоритет 3
Улучшение эвристики:
[ ] поддержка frontmatter и тегов
[ ] фильтры по актуальности
[ ] лучшая оценка глубины
Руководящий принцип
Этот проект должен двигаться в сторону:
настоящего MCP-интерфейса для рабочего процесса изучения компиляторов
и прочь от:
кучи слабо связанных функций анализа заметок
Если новая функция не улучшает что-то из этого списка, ее, вероятно, не стоит добавлять:
петли обратной связи в обучении
планирование обучения
согласование заметок с проектом
повторно используемые рабочие процессы Codex
структурированные интерфейсы на базе MCP
Available Tools
4 toolscompare_notes_to_projectB
Compare note concepts against a local project repo by checking keyword coverage.
Args: vault_path: Absolute path to the Obsidian vault. notes_folder: Folder inside the vault to scan. project_path: Absolute path to the code project to compare against.
Inputs: vault_path, notes_folder, project_path. Returns: result
extract_conceptsB
Extract recurring compiler concepts from notes in a vault folder.
Args: vault_path: Absolute path to the Obsidian vault. folder: Folder inside the vault to scan.
Inputs: folder, vault_path. Returns: result
generate_study_sessionC
Generate a focused study session using recurring concepts and likely gaps.
Args: vault_path: Absolute path to the Obsidian vault. folder: Folder inside the vault to scan. duration_minutes: Target study session length.
Inputs: folder, vault_path, duration_minutes. Returns: result
get_learning_gapsC
Identify likely weak spots based on repeated but shallow concept coverage.
Args: vault_path: Absolute path to the Obsidian vault. folder: Folder inside the vault to scan.
Inputs: folder, vault_path. Returns: result
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 4 tools
Each tool has a clearly distinct verb and outcome: extracting concepts, identifying gaps, generating a study session, and comparing notes to a project. While the first three operate on vault notes, their purposes and outputs are non-overlapping.
All tool names follow a consistent snake_case verb_noun pattern (extract_concepts, get_learning_gaps, generate_study_session, compare_notes_to_project). The naming is predictable and readable.
Four tools is a well-scoped set for a focused learning assistant, covering the essential operations without bloat. Each tool earns its place in the workflow.
The set covers a full learning loop: extraction, gap analysis, session generation, and project comparison. Minor gaps exist, such as no tool to list vault folders or read/write individual notes, which could help agents orient themselves.
Maintenance
Related MCP Connectors
Markdown-based note-taking with a hosted MCP server. Your notes serve you and your AI.
Hosted MCP server for Obsidian Sync vaults: read, search, edit notes. Not affiliated with Obsidian.
An MCP server that gives your AI access to the source code and docs of all public github repos
Personal knowledge base MCP server with semantic search, auto-categorization, metadata extraction
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that treats Obsidian vaults as knowledge graphs, enabling AI agents to traverse wikilinks, assemble token-budgeted context, and search with backlink awareness.3 npm1MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAn MCP server that provides controlled read/write tools for managing local-first research memory in an Obsidian vault, enabling AI agents to maintain project context across sessions.5 npm1MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceExtends the official Obsidian MCP server with intelligent learning and second-brain features, including AI-generated challenges, progress analytics, spaced repetition, and knowledge gap analysis.MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceAn MCP server that turns any compatible AI agent into a Zettelkasten partner for creating atomic notes, forming semantic links, detecting clusters, and synthesizing insights from your existing knowledge.192MIT