← Ко всем кейсам

MCP Obsidian: как убрать ручное копирование между Obsidian и ИИ

Личная база знаний есть, но модель каждый раз начинает с пустого места. MCP-мост к vault убирает роль курьера между заметками и ассистентом.

Типичный рабочий день с заметками и ИИ выглядел так: открыть Obsidian, найти нужный файл, скопировать кусок текста, вставить в Cursor или ChatGPT, получить ответ, вернуться в vault и руками перенести результат обратно.

Один раз это нормально. Несколько раз в день — уже ощущение, что ты не работаешь с ассистентом, а подрабатываешь курьером между Obsidian и моделью.

У тебя есть личная база знаний, но для LLM она каждый раз начинается с пустого места. Модель знает Kubernetes и Python, но не знает вчерашние решения по проекту, черновик статьи или почему месяц назад ты отказался от одной архитектуры.

Какую задачу нужно было решить

Нужен был не еще один AI-плагин внутри Obsidian. Нужен был мост: чтобы модель сама могла сходить в vault, найти нужные заметки и ответить уже с учетом накопленного контекста.

Посмотри заметки по этому проекту, найди старые решения по архитектуре и собери краткое резюме.

Без ручного копирования. Без привязки заметок к одному конкретному чату.

Что сделано

Появился obsidian-agent — MCP-сервер, который подключает Obsidian vault к LLM-клиентам как набор инструментов:

  • vault_tree — дерево vault;
  • vault_ls — содержимое папки;
  • vault_read — чтение заметки;
  • vault_glob — поиск файлов по паттерну;
  • vault_search — поиск по тексту;
  • vault_write — создание или перезапись заметки.

Набор специально маленький. Это не клон Obsidian, а минимальный файловый слой, который модель понимает как инструменты.

Почему не «просто открыть папку» в одном клиенте

Если работаешь только в одном инструменте и тебя устраивает локальный доступ к файлам в рамках сессии — открыть папку vault как проект часто достаточно.

Здесь задача была другая: сегодня Cursor, завтра Claude Desktop, потом другой MCP-клиент. Каждый раз заново придумывать интеграцию не хотелось. MCP дает общий контракт: вот vault, вот разрешенные операции, вот способ их вызывать.

Плюс можно контролировать границы: смонтировать не весь vault, а только папку проекта, черновики или отдельный тестовый vault. Можно запускать через Docker. Можно отдельно думать про read-only и запись.

Какой результат

Вместо запроса «вот кусок текста, допиши» можно спрашивать:

  • найди все заметки про MCP и собери нерешенные вопросы;
  • прочитай заметки по проекту и составь README;
  • собери из daily notes упоминания проекта за месяц.

Ценность не в самом поиске — он есть и в Obsidian. Ценность в том, что модель находит контекст и сразу делает следующий шаг: обобщает, сравнивает, собирает план или черновик.

Исчезла самая раздражающая часть: ручное копирование заметок туда-сюда.

На что обратить внимание

Чтение заметок относительно безопасно, если ты понимаешь, какую папку подключил. Запись — другой уровень доверия: модель может испортить файл не из зла, а из неточного понимания задачи.

Разумный минимум:

  • отдельный vault для экспериментов;
  • монтировать только нужную папку проекта;
  • держать заметки в git и смотреть diff;
  • использовать read-only там, где запись не нужна.

Репозиторий: github.com/tenqz/obsidian-agent.