Obsidian-in-a-Vat

vault-mcp

Um servidor MCP de conhecimento pessoal para o Claude Desktop — capture pensamentos, conecte ideias e reflita sobre como seu pensamento está mudando, tudo por meio de conversa natural.

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Demonstração

Um vault é mais do que uma pasta de notas — é um espelho de como você pensa. vault_reflect transforma esse espelho em algo que você pode observar.

Snapshot · como sua mente está hoje	Drift · como ela mudou ao longo do ano
Bolhas de tags + volume mensal de capturas	Fluxo empilhado de velocidade de tags ao longo do tempo

Por que isso existe

A maioria das ferramentas de anotações para no armazenamento. vault-mcp é construído em torno de uma visão de três camadas:

• L1 · Capture — salvamento sem atrito a partir de qualquer conversa, com marcação automática e geração de slugs.
• L2 · Connect — promova capturas brutas em notas estruturadas com wikilinks automáticos, construa um grafo de conhecimento, encontre órfãos e pontes.
• L3 · Reflect — visualize sua paisagem de conhecimento, revele deriva de interesses e descubra pontos cegos ao longo do tempo.

O objetivo não é substituir o Obsidian. É dar ao Claude as mãos e os olhos para trabalhar dentro do seu vault.

Fluxo de trabalho

flowchart LR
    Chat(["💬 Chat with Claude"]) -->|vault_capture| Cap[("📥 captures/")]
    Cap -->|vault_promote| Notes[("📝 notes/")]
    Notes -->|vault_analyze| Graph["🕸️ knowledge graph"]
    Notes -->|vault_topic| Topics[("🗺️ topics/ · MOC")]
    Cap -.->|vault_reflect| Mirror["🪞 snapshot · drift · blindspots"]
    Notes -.->|vault_reflect| Mirror
    Graph -.->|vault_reflect| Mirror

    classDef store fill:#eef2ff,stroke:#4c8bf5,color:#1e3a8a
    classDef view fill:#f0fdf4,stroke:#16a34a,color:#14532d
    classDef chat fill:#fef3c7,stroke:#d97706,color:#7c2d12
    class Cap,Notes,Topics store
    class Graph,Mirror view
    class Chat chat

Cada ferramenta desempenha um papel distinto: vault_capture captura pensamentos brutos, vault_promote os refina em notas, vault_analyze e vault_topic os entrelaçam, e vault_reflect permite que você dê um passo atrás e veja o panorama completo.

Início rápido (uvx — Recomendado)

A forma mais leve de executar o vault-mcp. Sem Docker, sem venv manual — apenas uv e uma mudança de configuração.

Passo 1. Instale o uv (se ainda não tiver):

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Passo 2. Adicione à configuração do Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "vault": {
      "command": "uvx",
      "args": ["obsidian-in-a-vat-mcp"],
      "env": {
        "VAULT_LOCAL_PATH": "/Users/yourname/my-vault"
      }
    }
  }
}

Substitua /Users/yourname/my-vault pelo caminho absoluto do seu diretório de vault local.

Passo 3. Feche e reabra completamente o Claude Desktop. As ferramentas vault aparecerão automaticamente.

Ainda não tem um vault? Basta apontar VAULT_LOCAL_PATH para um diretório vazio. No primeiro uso, peça ao Claude para "inicializar meu vault" — ele criará toda a estrutura de diretórios automaticamente.

Já tem um vault do Obsidian? Aponte VAULT_LOCAL_PATH para seu vault existente e peça ao Claude para "inicializar meu vault". Ele escaneará suas notas, classificará (capturas vs. notas) e migrará tudo para o formato vault-mcp. Os originais são arquivados com segurança em _archive/.

{
  "mcpServers": {
    "vault": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-v", "/Users/yourname/my-vault:/vault",
        "ghcr.io/oliverxuzy-ai/obsidian-in-a-vat:latest"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "vault": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/absolute/path/to/obsidian-in-a-vat",
        "vault-mcp"
      ],
      "env": {
        "VAULT_LOCAL_PATH": "/Users/yourname/my-vault"
      }
    }
  }
}

Ferramentas

As ferramentas são agrupadas pelas três camadas da visão.

📥 Capturar & Ler

🔗 Conectar

🪞 Refletir

Extração automática de tags

As tags são extraídas do texto de captura usando três fontes, em ordem de prioridade:

1. tags.yaml — Tags personalizadas e mapeamentos de sinônimos na raiz do vault
2. Notas existentes — Tags coletadas do frontmatter dos arquivos existentes do vault
3. Domínios padrão — Fallback: ai, llm, productivity, writing, coding, design, business, learning, health, finance, philosophy, psychology

Exemplo de tags.yaml na raiz do seu vault:

tags:
  ai: [artificial intelligence, machine learning, ML, deep learning]
  coding: [programming, software, development, code]
  design: [UX, UI, user experience]

Desenvolvimento

# Run all tests
uv run pytest tests/ -v

# Build image locally
docker build -t vault-mcp .

# Test the container starts (Ctrl+C to stop)
echo '{}' | docker run -i --rm -v $(pwd)/example_vault:/vault vault-mcp

# Syntax check
python -m py_compile src/vault_mcp/server.py

# Interactive MCP Inspector
mcp dev src/vault_mcp/server.py

中文

个人知识库 MCP 服务器，适配 Claude Desktop —— 捕获想法、连接笔记、反思自己思维的变化，全部通过自然对话完成。

一图看懂

vault 不只是一个文件夹，而是你思维的一面镜子。vault_reflect 把这面镜子变成了你可以"看"的东西。

Snapshot · 当下你的思维长什么样	Drift · 这一年它如何变化
标签气泡 + 月度 capture 柱状图	堆叠式 tag velocity 流图

设计哲学

大多数笔记工具止步于"存储"。vault-mcp 围绕三层愿景设计：

• L1 · Capture — 任何对话中无摩擦地保存想法，自动打标签、生成 slug。
• L2 · Connect — 把原始 capture 提升为结构化笔记，自动插入 wikilinks，构建知识图谱，发现孤岛和桥接。
• L3 · Reflect — 可视化你的知识全景，呈现兴趣漂移，长期暴露盲区。

目标不是替代 Obsidian，而是让 Claude 拥有在你 vault 里"动手"和"看见"的能力。

工作流

flowchart LR
    Chat(["💬 与 Claude 对话"]) -->|vault_capture| Cap[("📥 captures/")]
    Cap -->|vault_promote| Notes[("📝 notes/")]
    Notes -->|vault_analyze| Graph["🕸️ 知识图谱"]
    Notes -->|vault_topic| Topics[("🗺️ topics/ · MOC")]
    Cap -.->|vault_reflect| Mirror["🪞 snapshot · drift · blindspots"]
    Notes -.->|vault_reflect| Mirror
    Graph -.->|vault_reflect| Mirror

    classDef store fill:#eef2ff,stroke:#4c8bf5,color:#1e3a8a
    classDef view fill:#f0fdf4,stroke:#16a34a,color:#14532d
    classDef chat fill:#fef3c7,stroke:#d97706,color:#7c2d12
    class Cap,Notes,Topics store
    class Graph,Mirror view
    class Chat chat

每个工具有清晰的分工：vault_capture 接住原始想法，vault_promote 把它们提炼成笔记，vault_analyze 和 vault_topic 把笔记编织起来，vault_reflect 让你后退一步看到全貌。

快速开始（uvx — 推荐）

最轻量的运行方式。不需要 Docker，不需要手动创建虚拟环境 — 只需安装 uv 即可。

第一步. 安装 uv（如果还没有）：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

第二步. 添加到 Claude Desktop 配置文件（~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vault": {
      "command": "uvx",
      "args": ["obsidian-in-a-vat-mcp"],
      "env": {
        "VAULT_LOCAL_PATH": "/Users/yourname/my-vault"
      }
    }
  }
}

将 /Users/yourname/my-vault 替换为你本地 vault 目录的绝对路径。

第三步. 完全退出并重新打开 Claude Desktop，vault 工具会自动出现。

还没有 vault？ 将 VAULT_LOCAL_PATH 指向一个空目录即可。首次使用时让 Claude "初始化我的 vault" — 它会自动创建完整的目录结构。

已有 Obsidian vault？ 将 VAULT_LOCAL_PATH 指向你现有的 vault 目录，让 Claude "初始化我的 vault"。它会扫描你的笔记，自动分类（capture vs. note），并批量迁移为 vault-mcp 格式。原始文件安全归档到 _archive/。

{
  "mcpServers": {
    "vault": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-v", "/Users/yourname/my-vault:/vault",
        "ghcr.io/oliverxuzy-ai/obsidian-in-a-vat:latest"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "vault": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/绝对路径/obsidian-in-a-vat",
        "vault-mcp"
      ],
      "env": {
        "VAULT_LOCAL_PATH": "/Users/yourname/my-vault"
      }
    }
  }
}

工具

按三层愿景分组。

📥 Capture & Read · 捕获与读取

🔗 Connect · 连接

🪞 Reflect · 反思

自动标签提取

标签从 capture 文本中提取，使用三个来源（按优先级排序）：

1. tags.yaml — vault 根目录的自定义标签和同义词映射
2. 已有笔记 — 收集已有 vault 文件 frontmatter 中的标签进行匹配
3. 默认领域 — 兜底列表：ai, llm, productivity, writing, coding, design, business, learning, health, finance, philosophy, psychology

tags.yaml 示例（放在 vault 根目录）：

tags:
  ai: [artificial intelligence, machine learning, ML, deep learning]
  coding: [programming, software, development, code]
  design: [UX, UI, user experience]

开发

# 运行所有测试
uv run pytest tests/ -v

# 本地构建镜像
docker build -t vault-mcp .

# 测试容器启动（Ctrl+C 停止）
echo '{}' | docker run -i --rm -v $(pwd)/example_vault:/vault vault-mcp

# 语法检查
python -m py_compile src/vault_mcp/server.py

# 使用 MCP Inspector 交互测试
mcp dev src/vault_mcp/server.py