Разработчик опубликовал на GitHub проект obsidian-agent — MCP-сервер, который соединяет Obsidian vault с любым LLM-клиентом, поддерживающим протокол MCP. Основная цель — избавиться от рутинного копирования заметок из Obsidian в ChatGPT или Cursor. Автор заметил, что тратит много времени на перенос контекста между хранилищем мыслей и языковыми моделями, и решил автоматизировать этот процесс.
MCP, или Model Context Protocol — это открытый протокол, разработанный Anthropic для стандартизации взаимодействия LLM-клиентов с внешними инструментами. Он позволяет модели вызывать заранее определённые функции, такие как чтение файлов, поиск данных или выполнение команд. Вместо того чтобы для каждого LLM-клиента писать отдельный плагин, MCP-сервер предоставляет единый интерфейс: клиент и сервер общаются по протоколу, и модель сама решает, когда ей нужен внешний контекст.
| Инструмент | Описание |
|---|---|
| vault_ls | Просмотр содержимого папки |
| vault_read | Чтение markdown-файла |
| vault_write | Создание или перезапись заметки |
| vault_glob | Поиск файлов по шаблону |
| vault_tree | Получение дерева хранилища |
| vault_search | Полнотекстовый поиск по markdown-файлам |
Сервер для Obsidian включает шесть инструментов: - vault_ls — просмотр содержимого папки vault; - vault_read — чтение markdown-файла; - vault_write — создание или перезапись заметки; - vault_glob — поиск файлов по шаблону; - vault_tree — получение дерева хранилища; - vault_search — полнотекстовый поиск по markdown-файлам.
Сервер предоставляет инструменты: vault_ls, vault_read, vault_write, vault_glob, vault_tree, vault_search.
Важное отличие этого подхода от традиционных плагинов Obsidian: сервер не требует запущенного приложения Obsidian и работает напрямую с файловой системой. Obsidian vault — это обычная папка с markdown-файлами, поэтому для доступа достаточно смонтировать её в Docker-контейнер. Это даёт независимость от окружения: сервер можно запускать на сервере, в облаке или там, где Obsidian не установлен.
Автор выбрал такой подход, потому что его задача была не в улучшении интерфейса Obsidian, а во внешнем доступе к заметкам. «Я хотел обратную задачу: чтобы мои заметки были доступны из любого инструмента, где я уже работаю с LLM», — пояснил он в описании. Сценарии использования включают подтягивание контекста из проектных заметок в Cursor при написании кода, быстрый поиск старых идей через ChatGPT, а также интеграцию с любым будущим MCP-совместимым клиентом.
Конечно, есть и ограничения. Сервер не знает внутреннего состояния Obsidian — открытых вкладок, активных плагинов, тегов и метаданных. Однако для большинства задач, где нужен доступ к содержимому и структуре vault, этого достаточно. Проект опубликован на GitHub в открытом доступе, что позволяет адаптировать его под собственные нужды.
