ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้วต้นแบบ · อัปเดตทุก 30 นาที
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · วิธีติดตั้งภาษาไทยทุกตัว

Obsidian Semantic Search

โดย DalecBรุ่น 0.2.1i★ 1iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.DalecB/obsidian-semantic-mcp

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ ติดตั้งในเครื่อง
  • บัญชีหรือคีย์ ต้องมี OBSIDIAN_VAULT_ROOT
  • หมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AI
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Read-only semantic search MCP server for Obsidian vaults using local Ollama embeddings.

ติดตั้ง

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

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Obsidian Semantic Search

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์

    กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่

  6. ลองเลย

    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

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ Obsidian Semantic Search ได้

  • ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
  • ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ข · ตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AI ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Obsidian Semantic Search (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Obsidian Semantic Search

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  4. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

    แก้ “ใส่ค่าของคุณ” เป็นคีย์ของคุณก่อนกด Enter

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Obsidian Semantic Search ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  6. ลองเลย

    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)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Obsidian Semantic Search

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

  4. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    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

  5. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  6. ลองเลย

    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)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Obsidian Semantic Search

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

  4. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    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

  5. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  6. ลองเลย

    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

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Obsidian Semantic Search อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

VS Code (mcp.json)

กำลังตรวจคำสั่ง · ปุ่มคัดลอกจะขึ้นเมื่อตรวจผ่าน

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • OBSIDIAN_VAULT_ROOT จำเป็น env
    Absolute path to the local Obsidian vault.
  • OBSIDIAN_SEMANTIC_MCP_HOME env
    Directory for the external SQLite index, logs, and cache.
  • OBSIDIAN_EMBED_MODEL env
    Ollama embedding model name. Defaults to bge-m3.
  • OLLAMA_BASE_URL env
    Ollama API base URL. Defaults to http://localhost:11434.
  • OBSIDIAN_SEMANTIC_STARTUP_INDEX env
    Set to true to run incremental indexing when the server starts.
  • OBSIDIAN_SEMANTIC_ALLOW_SENSITIVE env
    Set to true to allow include_sensitive tool calls.
  • OBSIDIAN_SEMANTIC_EXCLUDE env
    Comma- or newline-separated folders to always exclude from indexing, search, and read.
  • OBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS env
    Comma- or newline-separated folders treated as sensitive (blocked unless unlocked). Defaults to 08_PersonalInfo/.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
77/สัปดาห์
การเชื่อมต่อ
รันบนเครื่อง
รุ่นล่าสุดi
0.2.1
ส่งเข้า registryi
3 มิ.ย. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
6 ส.ค. 2569
ผู้ทำ
DalecB
แพ็กเกจ
npm: @dalecb/obsidian-semantic-mcp
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

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

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 13 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub DalecB ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 เดือนที่ผ่านมา

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ MIT

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 76% ของอีก 6058 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 14% ของอีก 6058 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 6058 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Obsidian Semantic Search ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OBSIDIAN_VAULT_ROOT

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 3 เดือนที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Ruflo

ตัวอื่นในหมวดเดียวกัน

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 1.2M/สัปดาห์★ 64.7Kอัปเดต เมื่อวาน

บนเครื่องหรือคลาวด์

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 16.8K/สัปดาห์★ 48.6Kอัปเดต 27 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

โดย ruvnetใช้กันมาก↓ 74.3K/สัปดาห์★ 81.6K ดาวรวมทั้งรีโปอัปเดต วันนี้

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

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: 0.3.1 early preview. The server is usable today, but ranking behavior and tool schemas may change before 1.0.

What You Get

NeedWhat this server does
Find the note an agent should readHybrid semantic + keyword search over Markdown notes
Keep the vault safeExposes search/read/index/status only; no write, patch, move, rename, or delete tools
Stay local-firstUses Ollama embeddings and stores the index on your machine
Make results agent-friendlyReturns file-level matches with headings, snippets, and line ranges
Avoid plugin stateReads 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" } ] }

Quick Start

Requirements:

  • Node.js >= 24
  • Ollama
  • An Obsidian vault
  • An MCP client such as Codex, Claude Desktop, Cursor, or another stdio MCP client

Install 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

Codex 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 }

Claude Code Setup

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.

Claude Desktop / JSON MCP Client Setup

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.

Why This Exists

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 projectFull-permission Obsidian MCPGBrain
Access modelRead-only: search / read / indexRead + write + edit + deleteRead + write; compiles notes into its own model
Touches your vaultNeverYesYes — restructures content
Obsidian must runNo — reads files directlyYes — needs the REST API pluginNo
Required local runtimeNode.js + OllamaObsidian + pluginStandalone platform
Embeddings & dataLocal Ollama by default; remote URL is configurableLocal API; embeddings vary by setupBuilt-in pipeline; optional sync
StorageOne SQLite file you can delete and rebuildPlugin-managedIts own store / migration
Best forA small read-only retrieval boundary for agentsFull vault automation and editingBuilding 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:

  • "Which note explains this project decision?"
  • "Find the file where I wrote about idempotency payload mismatch."
  • "Show me the career notes related to this interview topic."
  • "Search my vault, but do not mutate it."

Do not use this if you want an Obsidian UI plugin, automatic note generation, or write-capable vault automation.

Tools

index_status

Returns index metadata and safety settings.

index_vault

Builds or updates the external SQLite index.

{ "mode": "incremental" }

Specific files:

{

"mode": "incremental", "paths": ["02_Projects/My Note.md"] }

search_notes

Searches notes with hybrid semantic and keyword ranking.

{

"query": "live coding notes", "limit": 8, "mode": "hybrid" }

Modes:

  • hybrid: semantic vector + SQLite FTS5 + metadata boosts
  • semantic: vector-first search
  • keyword: FTS5 keyword search without embedding the query
read_note

Reads a note or line range by vault-relative path.

{

"path": "02_Projects/My Note.md", "start_line": 10, "end_line": 40 }

How It Works

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.

Safety Model

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-*/
  • any hidden folder (name starts with .)
  • node_modules, cache, logs

2. 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?

  • "Don't index this at all" → OBSIDIAN_SEMANTIC_EXCLUDE
  • "Keep it locked, but I can unlock it with a flag when I need to" → OBSIDIAN_SEMANTIC_SENSITIVE_PATHS + OBSIDIAN_SEMANTIC_ALLOW_SENSITIVE

Additional guards:

  • All paths are resolved through realpath.
  • Path traversal and URL-encoded traversal are blocked.
  • Symlinks that escape the vault root or point to a denied in-vault path are blocked.

search_notes and read_note enforce 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 with index_status.

The local index stores snippets and embedding vectors. Treat it as a derived copy of your vault. See PRIVACY.md.

Indexing Strategy

The default is action-driven, not timer-based:

  1. The first search_notes after server start.
  2. The first search_notes after a Markdown create, update, delete, or rename event.
  3. The first search_notes after the embedding model or index format changes; this triggers a full rebuild.
  4. An explicit 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.

Search Quality Evaluation

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 --

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo