Obsidian Rag (Llabusch93)

ObsidianRAG MCP 服务器


一个高性能的、基于Docker的RAG（检索增强生成）服务器，旨在将您本地的Obsidian知识库转变为一个智能且可查询的知识库。

这台服务器充当长期记忆的角色，使您能够对个人笔记执行语义搜索并提出复杂问题。它被设计为一个安全的本地MCP（模型上下文协议）工具，与Gemini CLI一起使用。

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特点/功能

• 🧠 智能搜索： 使用谷歌的最新技术 text-embedding-004 模型以理解 *意思* 你的笔记，而不仅仅是关键词。
• 🔒 私密且安全： 您的笔记已被索引并存储在一个本地向量数据库中。只有用于生成嵌入的文本会被发送到Google API，而您的API密钥则存储在本地。
• 🚀 为Apple Silicon优化： 这个Docker容器是专门为……显式构建的 linux/arm64 架构设计以确保在M系列Mac上实现最佳性能。
• 📦 容器化且简洁： 整个应用程序通过Docker Compose进行管理，使得设置和拆卸变得轻而易举。
• 💾 持久性知识： 向量数据库存储在一个持久化的Docker卷中，因此您的知识库在容器重启后仍然存在。
• 🔧 动态配置： 通过环境文件轻松配置您的 Obsidian 数据库路径。

入门指南

这些说明将帮助您在本地机器上获取项目并使其运行起来。

先决条件

• （或者使用替代方案，如OrbStack）
• 一个有效的Google AI API密钥。您可以从以下途径获取： Google AI Studio（谷歌人工智能工作室）。

安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-username/ObsidianRAG.git
   cd ObsidianRAG

1. 配置您的环境：

- 重命名示例环境文件：

     mv .env.example .env

- 打开 .env 使用文本编辑器打开文件，并添加您的Google API密钥和 绝对路径 到你的Obsidian知识库中。

     # Your Google AI API Key for generating embeddings
     GOOGLE_API_KEY="AIzaSy..."

     # The absolute path to your local Obsidian Vault directory
     OBSIDIAN_VAULT_PATH="/path/to/your/vault"

1. 构建并运行服务器：

- 从项目的根目录运行以下命令：

     docker-compose up --build -d

- 当你第一次运行这个时，Docker 会构建镜像并下载所有依赖项。然后服务器将在后台启动。 - 在首次启动时，服务器将开始 索引化 您的整个保险库。根据保险库的大小，这可能需要几分钟时间。您可以使用以下方式监控进度：

     docker-compose logs -f

使用方法

这台服务器被设计为Gemini命令行界面（CLI）内的一个工具。

1. 打开你的Gemini命令行界面（CLI） settings.json 文件。

1. 添加以下配置 到……的 "tools" 数组：

   {
     "tool_type": "MCP",
     "name": "obsidian_vault",
     "display_name": "Obsidian Vault",
     "description": "Queries my personal knowledge management system (Obsidian) for notes, concepts, and connections. Useful for complex questions based on my personal knowledge.",
     "url": "http://localhost:8000/mcp",
     "is_enabled": true
   }

1. 重启Gemini命令行界面 应用这些更改。

1. 查询你的知识库！ 现在您可以直接在命令行界面（CLI）中提问：

   /tool obsidian_vault What are my most important notes on artificial intelligence?

   /tool obsidian_vault Summarize my thoughts on project management.

许可证

这个项目遵循MIT许可证授权——详见 许可证 详情请见文件。