Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ
Read-only semantic search MCP server for Obsidian vaults using local Ollama embeddings.เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผลตรวจผ่าน 3/3 · ทำงานบนเครื่องคุณ
ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน
เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง
ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ
วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง
SettingsDeveloperEdit Config
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร
ใช้ Obsidian Semantic Search บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Obsidian Semantic Search หรือมีชื่อเครื่องมือของ Obsidian Semantic Search ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ChatGPT ยังต่อ Obsidian Semantic Search ไม่ได้
Obsidian Semantic Search ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ
ก · ใช้แอปที่ต่อ Obsidian Semantic Search ได้
ข · ตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AI ที่ต่อกับ ChatGPT ได้
เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์
ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ
วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง
Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
แก้ “ใส่ค่าของคุณ” เป็นคีย์ของคุณก่อนกด Enter
วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร
ต้องเห็น Obsidian Semantic Search ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว
ใช้ Obsidian Semantic Search บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Obsidian Semantic Search หรือมีชื่อเครื่องมือของ Obsidian Semantic Search ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ
วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
ในค่าตั้งของ Obsidian Semantic Search ช่อง OBSIDIAN_VAULT_ROOT, OBSIDIAN_SEMANTIC_MCP_HOME, OBSIDIAN_EMBED_MODEL, OLLAMA_BASE_URL, OBSIDIAN_SEMANTIC_STARTUP_INDEX, OBSIDIAN_SEMANTIC_ALLOW_SENSITIVE, OBSIDIAN_SEMANTIC_EXCLUDE, OBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก
วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร
ใช้ Obsidian Semantic Search บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Obsidian Semantic Search หรือมีชื่อเครื่องมือของ Obsidian Semantic Search ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ
วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
ในค่าตั้งของ Obsidian Semantic Search ช่อง OBSIDIAN_VAULT_ROOT, OBSIDIAN_SEMANTIC_MCP_HOME, OBSIDIAN_EMBED_MODEL, OLLAMA_BASE_URL, OBSIDIAN_SEMANTIC_STARTUP_INDEX, OBSIDIAN_SEMANTIC_ALLOW_SENSITIVE, OBSIDIAN_SEMANTIC_EXCLUDE, OBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก
วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร
ใช้ Obsidian Semantic Search บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Obsidian Semantic Search หรือมีชื่อเครื่องมือของ Obsidian Semantic Search ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
Claude Code
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
VS Code (mcp.json)
กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน
OBSIDIAN_VAULT_ROOT จำเป็น envOBSIDIAN_SEMANTIC_MCP_HOME envOBSIDIAN_EMBED_MODEL envOLLAMA_BASE_URL envOBSIDIAN_SEMANTIC_STARTUP_INDEX envOBSIDIAN_SEMANTIC_ALLOW_SENSITIVE envOBSIDIAN_SEMANTIC_EXCLUDE envOBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569
ติดตั้งบนเครื่องได้ใน
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 13 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub DalecB ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 เดือนที่ผ่านมา
ใช้ MIT
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์
ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย
ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx
ยังไม่มีรีวิว
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OBSIDIAN_VAULT_ROOT
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 เดือนที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Ruflo
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Obsidian Semantic Search MCP
Read-only semantic retrieval for agents that need to find the right Obsidian note without write access.
한국어 · Quick Start · Why This Exists · How It Works
Your Obsidian vault is useful only if your agent can find the right note.
Keyword search misses context. Full write-capable Obsidian MCP servers expose more power than a retrieval agent needs. Obsidian plugins are great inside Obsidian, but they are not always the right boundary for Codex, Claude Desktop, Cursor, or any other MCP client.
This project is the narrow version:
local Obsidian vault -> read-only scanner -> local SQLite index -> MCP search/read tools
No note writes. No cloud embeddings by default. No Obsidian plugin runtime. No sync service.
Status:
0.3.1early preview. The server is usable today, but ranking behavior and tool schemas may change before1.0.
| Need | What this server does |
|---|---|
| Find the note an agent should read | Hybrid semantic + keyword search over Markdown notes |
| Keep the vault safe | Exposes search/read/index/status only; no write, patch, move, rename, or delete tools |
| Stay local-first | Uses Ollama embeddings and stores the index on your machine |
| Make results agent-friendly | Returns file-level matches with headings, snippets, and line ranges |
| Avoid plugin state | Reads the vault directly from the filesystem; Obsidian does not need to be running |
Example result shape:
{
"path": "02_Projects/RealtimeAPI/05_Interview_QA.md", "title": "Interview Q&A", "score": 0.7431, "matched_sections": [ { "heading": "Level 4 > Redis Lua atomicity", "lines": [266, 305], "reason": "semantic=1, keyword=0.5565, metadata=0.6" } ] }
Requirements:
>= 24Install the embedding model:
ollama pull bge-m3
curl http://localhost:11434/api/tags
Print setup guidance:
npx -y --package @dalecb/obsidian-semantic-mcp obsidian-semantic-mcp-setup
Add this to ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.obsidian_semantic]
command = "npx" args = ["-y", "@dalecb/obsidian-semantic-mcp"]
[mcp_servers.obsidian_semantic.env] OBSIDIAN_VAULT_ROOT = "/path/to/your/Obsidian Vault" OBSIDIAN_SEMANTIC_MCP_HOME = "/Users/you/.obsidian-semantic-mcp" OLLAMA_BASE_URL = "http://localhost:11434" OBSIDIAN_EMBED_MODEL = "bge-m3" OBSIDIAN_SEMANTIC_AUTO_INDEX = "true"
Restart Codex, then run:
obsidian_semantic.index_status
obsidian_semantic.search_notes { "query": "Redis Lua atomicity", "limit": 5 }
Add the server at user scope so the personal vault path stays out of project .mcp.json files:
claude mcp add obsidian_semantic --scope user \
--env OBSIDIAN_VAULT_ROOT="/path/to/your/Obsidian Vault" \ --env OBSIDIAN_SEMANTIC_MCP_HOME="/Users/you/.obsidian-semantic-mcp" \ --env OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434" \ --env OBSIDIAN_EMBED_MODEL="bge-m3" \ --env OBSIDIAN_SEMANTIC_AUTO_INDEX="true" \ -- npx -y @dalecb/obsidian-semantic-mcp
claude mcp get obsidian_semantic
Start a new Claude Code session and run /mcp to confirm the server is connected. On native Windows, use -- cmd /c npx -y @dalecb/obsidian-semantic-mcp after the environment flags.
See Anthropic's Claude Code MCP documentation for scope and command details.
In Claude Desktop, open Settings → Developer → Edit Config. This opens ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows. Merge the following server into mcpServers:
{
"mcpServers": { "obsidian_semantic": { "command": "npx", "args": ["-y", "@dalecb/obsidian-semantic-mcp"], "env": { "OBSIDIAN_VAULT_ROOT": "/path/to/your/Obsidian Vault", "OBSIDIAN_SEMANTIC_MCP_HOME": "/Users/you/.obsidian-semantic-mcp", "OLLAMA_BASE_URL": "http://localhost:11434", "OBSIDIAN_EMBED_MODEL": "bge-m3", "OBSIDIAN_SEMANTIC_AUTO_INDEX": "true" } } } }
Fully quit and restart Claude Desktop. Cursor and other JSON-style stdio MCP clients can use the same mcpServers entry. On Windows, if npx is not found, use "command": "cmd" and prepend "/c", "npx" to args.
See the official local MCP server guide for Claude Desktop configuration and logs.
This isn't aiming to be the most powerful Obsidian automation server. It aims to be the safest retrieval tool you can hand an agent.
Here's how it stacks up against the two tools it usually comes down to — a full-permission Obsidian MCP server (Local REST API based) and GBrain (a broader knowledge-compilation platform):
| This project | Full-permission Obsidian MCP | GBrain | |
|---|---|---|---|
| Access model | Read-only: search / read / index | Read + write + edit + delete | Read + write; compiles notes into its own model |
| Touches your vault | Never | Yes | Yes — restructures content |
| Obsidian must run | No — reads files directly | Yes — needs the REST API plugin | No |
| Required local runtime | Node.js + Ollama | Obsidian + plugin | Standalone platform |
| Embeddings & data | Local Ollama by default; remote URL is configurable | Local API; embeddings vary by setup | Built-in pipeline; optional sync |
| Storage | One SQLite file you can delete and rebuild | Plugin-managed | Its own store / migration |
| Best for | A small read-only retrieval boundary for agents | Full vault automation and editing | Building a compiled knowledge base across sources |
That trade is on purpose: give up writing, editing, and running inside Obsidian, and you get fewer moving parts and a smaller blast radius in return.
Use this if your agent should answer:
Do not use this if you want an Obsidian UI plugin, automatic note generation, or write-capable vault automation.
index_statusReturns index metadata and safety settings.
index_vaultBuilds or updates the external SQLite index.
{ "mode": "incremental" }
Specific files:
{
"mode": "incremental", "paths": ["02_Projects/My Note.md"] }
search_notesSearches notes with hybrid semantic and keyword ranking.
{
"query": "live coding notes", "limit": 8, "mode": "hybrid" }
Modes:
hybrid: semantic vector + SQLite FTS5 + metadata boostssemantic: vector-first searchkeyword: FTS5 keyword search without embedding the queryread_noteReads a note or line range by vault-relative path.
{
"path": "02_Projects/My Note.md", "start_line": 10, "end_line": 40 }
index_vault
-> scan Markdown files under OBSIDIAN_VAULT_ROOT -> block denied paths and symlink escapes -> split notes by Markdown headings -> create one summary chunk per file -> embed chunks with Ollama bge-m3 -> store notes, chunks, FTS rows, and vectors in SQLite
search_notes -> incrementally index on first search or first search after a Markdown change -> embed the query with Ollama -> score vector similarity -> score SQLite FTS5 keyword matches -> apply title/path/heading metadata boosts -> regroup chunk matches into file-level results
Default storage:
~/.obsidian-semantic-mcp/
data/semantic.sqlite
The vault remains the source of truth. The SQLite database is a derived index and can be deleted/rebuilt.
The server reads your vault and never writes to it. Three layers decide what an agent can see.
1. Always denied (system / tooling). Never indexed, no override:
.obsidian/, .smart-env/, .claude/, .codex-*/.)node_modules, cache, logs2. Sensitive — denied by default, unlockable. Stays blocked even when a tool call passes include_sensitive: true, unless the server is started with OBSIDIAN_SEMANTIC_ALLOW_SENSITIVE=true. Defaults to 08_PersonalInfo/. Override the list with OBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS (comma- or newline-separated folders):
OBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS = "08_PersonalInfo, 09_Finance"
3. Your own excludes — always denied. Folders you never want indexed, searched, or read. No unlock flag:
OBSIDIAN_SEMANTIC_EXCLUDE = "03_Journal, Private, Clients/Acme"
Which one do you want?
OBSIDIAN_SEMANTIC_EXCLUDEOBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS + OBSIDIAN_SEMANTIC_ALLOW_SENSITIVEAdditional guards:
realpath.
search_notesandread_noteenforce the current exclusion settings on every call. With automatic indexing enabled, the next search also removes excluded stale rows from the index. Confirm the active lists withindex_status.
The local index stores snippets and embedding vectors. Treat it as a derived copy of your vault. See PRIVACY.md.
The default is action-driven, not timer-based:
search_notes after server start.search_notes after a Markdown create, update, delete, or rename event.search_notes after the embedding model or index format changes; this triggers a full rebuild.index_vault call.The filesystem watcher only marks the index dirty. Indexing runs once, immediately before the next search, and concurrent searches share that work. If recursive watching is unavailable, the server falls back to an incremental scan before every search.
Disable automatic indexing with:
OBSIDIAN_SEMANTIC_AUTO_INDEX = "false"
Then call index_vault { "mode": "incremental" } yourself. The legacy OBSIDIAN_SEMANTIC_STARTUP_INDEX=true remains supported, but is not the default because it does work even when no search follows.
Create a JSON file containing queries and expected paths to compare keyword, semantic, and hybrid modes under the same conditions:
[
{ "query": "strong consistency at 1000 TPS", "expected_paths": ["03_Knowledge/QnA/Strong-Consistency-at-1000TPS.md"] } ]
npm run evaluate --