让你的 AI 智能体拥有对 Obsidian 库的读写权限。
你的智能体可以通过 Team Relay API 读取笔记、创建新笔记并保持同步。
适用于 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 以及任何兼容 MCP 的客户端。
选项 A — 通过 PyPI 安装（推荐）：
无需安装 — uvx 会自动下载并运行。直接跳到第 2 步。
选项 B — 从源码安装：
git clone https://github.com/entire-vc/evc-team-relay-mcp.git
cd evc-team-relay-mcp
uv sync # or: pip install .使用你的 Relay 凭据将 MCP 服务器添加到工具配置中。
添加到项目根目录下的 .mcp.json 或 ~/.claude/.mcp.json：
{
"mcpServers": {
"evc-relay": {
"command": "uvx",
"args": ["evc-team-relay-mcp"],
"env": {
"RELAY_CP_URL": "https://cp.yourdomain.com",
"RELAY_EMAIL": "agent@yourdomain.com",
"RELAY_PASSWORD": "your-password"
}
}
}
}添加到你的 codex.json：
{
"mcp_servers": {
"evc-relay": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["evc-team-relay-mcp"],
"env": {
"RELAY_CP_URL": "https://cp.yourdomain.com",
"RELAY_EMAIL": "agent@yourdomain.com",
"RELAY_PASSWORD": "your-password"
}
}
}
}添加到 opencode.json：
{
"mcpServers": {
"evc-relay": {
"command": "uvx",
"args": ["evc-team-relay-mcp"],
"env": {
"RELAY_CP_URL": "https://cp.yourdomain.com",
"RELAY_EMAIL": "agent@yourdomain.com",
"RELAY_PASSWORD": "your-password"
}
}
}
}如果你是从源码安装而非 PyPI，请将 "command": "uvx" / "args": ["evc-team-relay-mcp"] 替换为：
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/evc-team-relay-mcp", "relay_mcp.py"]可直接复制的配置模板也位于 config/ 目录下。
你的 AI 智能体现在拥有以下工具：
工具 | 描述 |
| 使用凭据进行身份验证（自动管理） |
| 列出可访问的共享（按类型、所有权过滤） |
| 列出文件夹共享中的文件 |
| 从文件夹共享中按路径读取文件 |
| 按 doc_id 读取文档（底层） |
| 按路径创建或更新文件 |
| 按 doc_id 写入文档 |
| 从文件夹共享中删除文件 |
典型工作流： list_shares -> list_files -> read_file / upsert_file
身份验证是自动的 — 服务器会在内部登录并刷新令牌。
Related MCP server: Obsidian Knowledge Management MCP Server
对于共享或服务器端部署，请作为 HTTP 服务器运行：
# Direct
uv run relay_mcp.py --transport http --port 8888
# Docker
RELAY_CP_URL=https://cp.yourdomain.com \
RELAY_EMAIL=agent@yourdomain.com \
RELAY_PASSWORD=your-password \
docker compose up -d然后配置你的 MCP 客户端通过 HTTP 连接：
{
"mcpServers": {
"evc-relay": {
"type": "streamable-http",
"url": "http://your-server:8888/mcp"
}
}
}与基于 shell 的集成相比，该 MCP 服务器提供了显著的安全优势：
无 shell 执行 — 所有操作都是通过 JSON-RPC 进行的 Python 函数调用，消除了命令注入风险
无 CLI 参数 — 凭据和令牌绝不会作为进程参数传递（在 ps 输出中不可见）
自动令牌管理 — 服务器在内部处理登录、JWT 刷新和令牌生命周期；智能体从不接触原始令牌
类型化输入 — 所有参数在执行前都会根据 JSON Schema 进行验证
单一持久进程 — 无需为每次调用生成 shell，调用之间无环境泄漏
注意： 如果你正在使用 OpenClaw skill（bash 脚本），请考虑迁移到此 MCP 服务器，以获得更安全、更易于维护的集成。
┌─────────────┐ MCP ┌──────────────┐ REST API ┌──────────────┐ Yjs CRDT ┌──────────────┐
│ AI Agent │ ◄────────────► │ MCP Server │ ◄─────────────► │ Team Relay │ ◄──────────────► │ Obsidian │
│ (any tool) │ stdio / HTTP │ (this repo) │ read/write │ Server │ real-time │ Client │
└─────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ sync └──────────────┘该 MCP 服务器将 Team Relay 的 REST API 封装为标准 MCP 工具。Team Relay 将文档存储为 Yjs CRDT，并实时同步到 Obsidian 客户端。智能体所做的更改会立即出现在 Obsidian 中，反之亦然。
Python 3.10+，配合 uv（推荐）或 pip
正在运行的 EVC Team Relay 实例（自托管或 托管）
Relay 控制平面上的用户账户
产品 | 功能 | 链接 |
Team Relay | 自托管协作服务器 | |
Team Relay Plugin | Team Relay 的 Obsidian 插件 | |
Relay MCP | AI 智能体的 MCP 服务器 | 本仓库 |
OpenClaw Skill | OpenClaw 智能体技能 (bash) | |
Local Sync | 库 <-> AI 开发工具同步 | |
Spark MCP | AI 工作流目录的 MCP 服务器 |
MIT
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Connect AI assistants to your GitHub-hosted Obsidian vault to seamlessly access, search, and analy…
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/entire-vc/evc-team-relay-mcp'
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