Smart Connections MCP Server

Geben Sie Claude ein echtes semantisches Gedächtnis für Ihren Obsidian-Vault. Ein MCP-Server, der Ihre Notizen nach Bedeutung durchsucht — er greift auf die Embeddings zurück, die das Smart Connections-Obsidian-Plugin bereits erzeugt hat, und führt dasselbe Embedding-Modell lokal aus, um Ihre Anfragen zu verstehen. Keine Cloud-Aufrufe; Ihr Vault verlässt nie Ihren Rechner.

Was es tut

• search_notes — semantische Suche über einen oder mehrere Vaults. Findet ganze Notizen und einzelne Abschnitte (Blöcke) und liefert nach Ähnlichkeit sortierte Ergebnisse mit Textausschnitten.

• get_similar_notes — Notizen, die einer bestimmten Notiz ähnlich sind (gespeicherte Embeddings).

• get_connection_graph — Ähnlichkeitsverknüpfungen nach außen verfolgen, um verwandte Ideen abzubilden.

• get_note_content — eine Notiz lesen oder bestimmte Blöcke extrahieren.

• list_vaults / get_stats — was geladen ist, Anzahl, Modelle, Ladefehler.

Related MCP server: ob-smart-connections-mcp

Voraussetzungen

• Node.js 20+

• Ein Obsidian-Vault mit installiertem Smart Connections-Plugin und erzeugten Embeddings (v2 gegen Smart Connections 3.x-Daten getestet)

• Ein MCP-Client (Claude Desktop, Claude Code, …)

Einrichtung (Claude Desktop)

Fügen Sie Folgendes zu claude_desktop_config.json hinzu und starten Sie Claude Desktop neu:

{
  "mcpServers": {
    "smart-connections": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "smart-connections-mcp"],
      "env": {
        "SMART_VAULT_PATH": "/path/to/Vault One,/path/to/Vault Two"
      }
    }
  }
}

Ein Vault oder mehrere — Pfade mit Kommas trennen.

SMART_VAULT_PATHS (Plural) wird ebenfalls als Alias für SMART_VAULT_PATH akzeptiert und hat Vorrang, wenn beide gesetzt sind.

Claude Code

claude mcp add smart-connections -e SMART_VAULT_PATH="/path/to/vault" -- npx -y smart-connections-mcp

So funktioniert es

Smart Connections speichert für jede Notiz und jeden Block in .smart-env/ einen Embedding-Vektor. Dieser Server lädt diese Vektoren in den Speicher und erzeugt bei einer Suche ein Embedding Ihrer Anfrage mit demselben Modell, das Ihr Vault verwendet hat (einmal heruntergeladen, ~25MB, läuft lokal über transformers.js). Die Ergebnisse werden nach Kosinus-Ähnlichkeit sortiert. Änderungen, die Sie in Obsidian vornehmen, werden automatisch erkannt.

Falls das Embedding-Modell nicht geladen werden kann (z. B. beim allerersten Start ohne Netzwerk) oder ein Vault noch keine Embeddings hat, fällt die Suche auf wörtliche Stichwortsuche zurück und weist ausdrücklich darauf hin ("mode": "keyword-fallback" plus ein warning, das die Ursache nennt). Wenn nur einige Vaults zurückfallen, bleibt mode auf "semantic"; diese Zeilen weisen "match": "keyword" auf und werden immer hinter den echten semantischen Zeilen eingeordnet.

Migration von v1

• get_embedding_neighbors wurde entfernt.

• search_notes ist jetzt wirklich semantisch und seine Antwort enthält die Felder vault, scope, block, snippet und mode.

• Alles andere ist abwärtskompatibel; Ein-Vault-Konfigurationen mit SMART_VAULT_PATH funktionieren unverändert.

Entwicklung

npm install
npm test              # build + CI-tier tests (no network)
npm run test:live     # + real-model tests (downloads ~25MB once)
npm run smoke -- "/path/to/vault" "your query"

MIT — siehe LICENSE.