Local Llm Obsidian Knowledge Base
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Local Llm Obsidian Knowledge Base

開発コンテナを含むテンプレートリポジトリで、ローカルLLMと知識ベースを実行します。gitサブツリーまたはgitサブモジュールを使用してgitリポジトリを追加し、MCPクライアント/サーバー関係(VS Code拡張機能やObsidian - MCPサーバーなど)を通じて更新を行います。
2ポイント
5.9K

このプロジェクトとは?

これは、統合された知識ベースを持つローカルの大規模言語モデル(LLM)を実行できる開発コンテナテンプレートです。ローカルAI処理の力とObsidianのノート作成機能を組み合わせ、異なるコンポーネント間の同期にモデルコンテキストプロトコル(MCP)を使用します。

このシステムの使い方は?

このシステムは、Obsidianボールト形式で知識ベースを維持し、MCPプロトコルを介してローカルLLMと同期できます。gitリポジトリ(サブツリーまたはサブモジュールを使用)を介してコンテンツを追加し、VS Code拡張機能などのMCPクライアントを通じて更新できます。

使用例

以下のような個人用のAI支援知識ベースを維持したい研究者、開発者、知識労働者に最適です。1) ローカルでのプライバシー保護 2) カスタマイズ可能なLLM統合 3) Markdownベースの知識管理 4) マルチクライアント同期

主要な機能

ローカルLLM統合
クラウドに依存せずにローカルで言語モデルを実行し、完全なプライバシーとコントロールを実現します。
Obsidian知識ベース
Obsidianの強力なMarkdownベースの知識管理機能(バックリンクとグラフビュー)を活用します。
MCP同期
モデルコンテキストプロトコルにより、異なるクライアントと知識ベース間のリアルタイム更新が可能になります。
Gitリポジトリサポート
gitサブツリーまたはサブモジュールの統合を通じて知識コンテンツを追加および更新します。
利点
ローカル処理による完全なデータプライバシー
あなたのニーズに合わせたカスタマイズ可能なLLM統合
Obsidianによる強力な知識管理
MCPプロトコルによる柔軟な同期
制限事項
技術的なセットアップ知識が必要
ローカルLLMはクラウド版と比べて機能が少ない場合がある
MCPプロトコルのセットアップには初期設定が必要

始めるには

テンプレートをクローンする
まず、テンプレートリポジトリをローカルマシンにクローンします。
知識ベースを追加する
gitサブツリーまたはサブモジュールを使用して既存の知識ベースを追加します。
MCPクライアントを設定する
MCPクライアント(VS Code拡張機能など)を設定して、ローカルのMCPサーバーに接続します。
システムを起動する
開発コンテナを起動し、ローカルLLMサービスを開始します。

使用シナリオ

研究ノートの作成
Obsidianで研究ノートを作成しながら、ローカルLLMが関連する提案と接続を提供します。
コードドキュメントの管理
実際のコードリポジトリと同期したコードドキュメントを維持します。

よくある質問

MCPプロトコルとは何ですか?
Obsidianを使わずにこれを使用できますか?
どのLLMがサポートされていますか?

追加リソース

Obsidian公式ドキュメント
Obsidianを使った知識管理の完全ガイド
MCPプロトコル仕様
モデルコンテキストプロトコルに関する技術的な詳細
ローカルLLMセットアップガイド
ローカル言語モデルの設定に関するステップバイステップの指示

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

R
Rsdoctor
Rsdoctorは、Rspackエコシステム向けに開発されたビルド分析ツールで、webpackと完全に互換性があり、可視化ビルド分析、多次元パフォーマンス診断、インテリジェントな最適化提案を提供し、開発者がビルド効率とエンジニアリング品質を向上させるのに役立ちます。
TypeScript
8.0K
5ポイント
N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
9.8K
5ポイント
T
Testkube
Testkubeは、クラウドネイティブアプリケーション向けのテストオーケストレーションと実行フレームワークで、テストの定義、実行、分析を行うための統一プラットフォームを提供します。既存のテストツールとKubernetesインフラストラクチャをサポートします。
Go
5.5K
5ポイント
M
MCP Windbg
AIモデルをWinDbg/CDBに統合するMCPサーバーで、Windowsのクラッシュダンプファイルの分析とリモートデバッグに使用し、自然言語での対話を通じてデバッグコマンドを実行できます。
Python
10.0K
5ポイント
R
Runno
Runnoは、JavaScriptツールキットのセットで、ブラウザやNode.jsなどの環境で複数のプログラミング言語のコードを安全に実行するためのものです。WebAssemblyとWASIを通じてサンドボックス化された実行を実現し、Python、Ruby、JavaScript、SQLite、C/C++などの言語をサポートし、Webコンポーネント、MCPサーバーなどの統合方法を提供します。
TypeScript
9.3K
5ポイント
N
Netdata
Netdataはオープンソースのリアルタイムインフラストラクチャ監視プラットフォームで、毎秒の指標収集、可視化、機械学習による異常検出、自動化アラートを提供し、複雑な構成なしで全スタックの監視を実現します。
Go
9.9K
5ポイント
M
MCP Server
Mapbox MCPサーバーは、Node.jsで実装されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアプリケーションにMapboxの地理空間APIへのアクセス機能を提供します。地理コーディング、興味のある場所の検索、ルート計画、等時線分析、静的地図生成などの機能が含まれます。
TypeScript
8.9K
4ポイント
U
Uniprof
uniprofは、CPUパフォーマンス分析を簡素化するツールで、複数のプログラミング言語とランタイムをサポートし、コードの変更や依存関係の追加なしに、Dockerコンテナまたはホストモードでワンクリックでパフォーマンスプロファイリングとホットスポット分析を行うことができます。
TypeScript
7.3K
4.5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
16.0K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
20.6K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
68.0K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
32.7K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
17.9K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
24.4K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.7K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
28.8K
4.5ポイント
AIBase
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