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obsidian-gate

obsidian-gate

by rileygramlich
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TypeScript
Local

Obsidian Gate

一个 MCP 服务器，将你的 Obsidian 仓库开放给任何 AI 代理。

npx obsidian-gate init     # point at your vault
npx obsidian-gate          # dashboard on :3100

npm License: MIT

你的 Obsidian 仓库是你的第二大脑。你的 AI 代理应该能够使用它。

Claude Code、Codex、Cursor——一行配置，你的仓库就变成代理可访问的工作区。每一条笔记、每一个链接、每一个标签。全部本地，全部属于你，无云端。

试试看

# One command to set up
npx obsidian-gate init

# Start the dashboard
npx obsidian-gate
# → http://localhost:3100/dashboard

就这样。你的代理现在可以读取、搜索和写入你的仓库了。

Related MCP server: obsidian-autom8

快速开始

1. 指向你的仓库

npx obsidian-gate init

系统会要求你输入仓库路径。粘贴进去，就能得到一个 API 密钥。

2. 连接你的代理

Claude Code — 将以下内容放入你的 MCP 配置：

{
  "mcpServers": {
    "obsidian": {
      "command": "npx",
      "args": ["obsidian-gate", "--mcp"]
    }
  }
}

任何 MCP 客户端 通过 HTTP：

{
  "mcpServers": {
    "obsidian": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3100/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer sk-your-key" }
    }
  }
}

3. 向你的代理提问

试试这些：

提示

效果

"我昨天做了什么？"

代理读取你的每日笔记

"在我的仓库中搜索 Kubernetes 笔记"

对所有笔记进行全文搜索

"将这次调试会话保存到我的仓库"

创建一条带 frontmatter 的新笔记

"将我的会议笔记链接到项目笔记"

添加一个 [[wikilink]]

工具 — 9 个操作

工具

功能

list_notes(path?)

列出仓库文件夹中的笔记和文件夹

read_note(path)

完整笔记内容 + 解析后的 frontmatter

search_notes(query, limit?)

全文搜索，带排序结果和摘要

create_note(path, content, frontmatter?)

使用仓库模板 frontmatter 创建新笔记

update_note(path, content, mode?)

覆盖或追加到笔记

get_backlinks(path)

所有通过 [[wikilink]] 链接到此处的笔记

get_tags()

所有标签——frontmatter 和内联——带计数

get_daily_note(date?)

获取或创建每日笔记（今天、昨天、-1、ISO）

create_link(from, to, label?)

在 ## Related 下添加一个 [[wikilink]]

笔记也作为 MCP 资源暴露：obsidian://{vault}/{path}。

命令行

命令

功能

init

交互式设置向导

serve（默认）

仪表盘 + MCP HTTP 在 :3100

--mcp

作为 MCP 服务器通过 stdio 运行

doctor

验证仓库访问和全部 9 个工具

keys list

显示代理连接

keys new <name>

创建新的 API 密钥

keys rotate <id>

轮换密钥

keys revoke <id>

撤销密钥

vault list

已配置的仓库

vault add <name> <path>

添加仓库

vault remove <name>

移除仓库

license status

你的套餐和使用情况

license set <key>

激活许可证密钥

activity

代理活动日志

定价

层级

价格

包含内容

Free

$0

每月 50 次查询，1 个仓库，1 个代理

Personal

$19/月

无限查询，3 个仓库，无限代理

Team

$49/月

Personal 的所有功能 + 共享配置，优先支持

付费套餐提供 14 天免费试用。无风险。随时取消。

架构

┌────────────┐     ┌──────────────────────┐     ┌──────────────┐
│ AI Agent   │────▶│   obsidian-gate      │────▶│  Obsidian    │
│ (Claude,   │◀────│   (MCP Server)       │◀────│  Vault       │
│  Codex,    │     │                      │     │  (files)     │
│  Cursor)   │     │  stdio ─ dashboard   │     └──────────────┘
└────────────┘     └──────────────────────┘

  • 完全本地。 每个字节都保存在你的机器上。无云端、无服务器、无同步。

  • 配置位于 ~/.obsidian-gate/config.json（模式 0600）

  • API 密钥 是本地机密。你拥有整个技术栈。

  • 活动日志 以 JSONL 记录每个代理操作。

Gate 不是什么

  • ❌ 不是 Obsidian 插件（但计划推出社区插件）

  • ❌ 不是同步引擎（直接读写你的仓库目录）

  • ❌ 不是笔记编辑器（Obsidian 更擅长这个）

  • ❌ 不是云服务（完全在你的机器上运行）

它是一件小而精的事：为你的仓库提供一个 MCP 服务器。

路线图

  • 包含 9 个工具的 MCP 服务器

  • 本地仪表盘 + 活动日志

  • API 密钥认证 + 权限

  • Stripe 许可（免费 + 付费层级）

  • Obsidian 社区插件（一键安装）

  • 代理回写，带 LLM frontmatter

  • 从仓库内容自动打标签

  • 每日摘要：你的仓库发生了什么变化

开发

git clone https://github.com/rileygramlich/obsidian-gate.git
cd obsidian-gate
npm install
npm run build     # compile TypeScript → dist/
npm run dev       # hot-reload with tsx

由 Riley G. 构建——灵感来自 Marc Lou 的玩法：快速发布、免费层级、零广告支出、公开构建。

MIT — 基于它构建、发布、销售。

This server cannot be deployed

Context All Your Agents Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and hold it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo recent community issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • obsidian-autom8

    dylansumser
    A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables AI agents to remotely access and interact with Obsidian vaults via MCP, supporting note operations, tag management, graph queries, and command execution.
    4
    GPL 3.0

  • obsidian_mcp

    troxeldj
    F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables reading, writing, searching, and managing Obsidian vault notes through MCP tools and prompts, allowing AI agents to interact with local knowledge bases.
    -