Obsidian Tasks MCP
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Obsidian Tasks MCP

Obsidianタスクプラグイン用に設計されたMCPサーバーで、Markdownファイルからタスクデータを抽出およびクエリし、Claude AIとの統合を通じてスマートなタスク管理をサポートします。
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4.6K

Obsidian Tasks MCPサーバーとは?

Obsidian Tasks MCPサーバーは、Obsidianのタスクを抽出およびクエリするためのツールです。Obsidian Tasksプラグイン内のタスクリストを識別し、自然言語クエリを通じて迅速にタスクを特定することができます。

Obsidian Tasks MCPサーバーの使い方は?

Obsidianノートの保存ディレクトリを指定し、コマンドラインでサーバーを起動するだけで、タスクのクエリを開始できます。

適用シーン

効率的なタスク管理とAI協力が必要な個人またはチームに適しており、特に定期的にタスクの進捗を追跡する必要がある人に最適です。

主要機能

タスク抽出
Obsidianノートファイルからタスクリストを抽出し、多階層ディレクトリの再帰的スキャンをサポートします。
タスククエリ
自然言語に基づくクエリ構文をサポートし、状態フィルタリング、日付フィルタリング、タグ検索などが可能です。
タスク詳細
タスクの詳細情報を返し、完了状態、優先度、日付などが含まれます。
利点
Obsidian Tasksプラグインと互換性があり、既存のワークフローにシームレスに統合できます。
複数のフィルタ条件をサポートし、目的のタスクを迅速に特定できます。
軽量設計で、インストールと設定が容易です。
制限
ローカル実行環境のサポートが必要で、インターネット環境がない場合には使用できない可能性があります。
複雑なクエリには一定の学習コストがかかる場合があります。

使い方

サーバーのインストール
npmを使ってサーバーをインストールするか、ソースコードからビルドします。
サーバーの起動
サーバーを起動し、ノートディレクトリを指定します。
クエリの実行
組み込みツールまたはカスタムクエリを使用してタスクを取得します。

使用例

未完成タスクの検索
すべての未完成タスクをクエリします。
日付でタスクをフィルタリング
今日までのすべてのタスクを検索します。

よくある質問

サーバーのインストール方法は?
サーバーは複数のディレクトリをサポートしていますか?
クエリ性能を最適化する方法は?

関連リソース

公式ドキュメント
プロジェクトのソースコードと完全なドキュメント。
Dockerイメージ
Dockerコンテナイメージ。

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
{
  "mcpServers": {
    "obsidian-tasks": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@jfim/obsidian-tasks-mcp",
        "/path/to/obsidian/vault"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "obsidian-tasks": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/obsidian-tasks-mcp/dist/index.js",
        "/path/to/obsidian/vault"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "obsidian-tasks": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--mount", "type=bind,src=/path/to/obsidian/vault,dst=/projects/vault",
        "@jfim/obsidian-tasks-mcp",
        "/projects"
      ]
    }
  }
}
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

C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
A
Apple Notes MCP
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
Python
10.0K
4.3ポイント
M
MCP Server Weread
微信読書MCPサーバーは、微信読書のデータとAIクライアントをつなぐ軽量なサービスで、読書ノートとAIの深い対話を実現します。
TypeScript
10.1K
4ポイント
M
MCP Obsidian
このプロジェクトは、ObsidianのLocal REST APIプラグインを通じてObsidianノートアプリとやり取りするMCPサーバーです。Obsidian内のファイルを操作および管理するためのさまざまなツールを提供し、ファイルのリスト表示、内容の取得、検索、内容の変更、ファイルの削除などが可能です。
Python
13.5K
5ポイント
M
MCP Notion Server
認証済み
Notion MCPサーバーは、Notion APIとLLMを接続するミドルウェアサービスで、Markdown変換によりやり取りの効率を最適化します。
TypeScript
10.2K
5ポイント
M
MCP Atlassian
MCPアトラシアンは、アトラシアンの製品(ConfluenceとJira)用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、クラウドとオンプレミスの両方のデプロイをサポートし、AIアシスタントの統合機能を提供します。
Python
10.6K
5ポイント
M
MCP Logseq Server
LogSeqノートアプリとのインタラクションに使用されるMCPサーバーで、ノートコンテンツを操作するためのさまざまなAPIツールを提供します。
Python
11.0K
4.1ポイント
S
Solana Docs MCP Server
TypeScriptベースのMCPサーバーで、シンプルなノートシステムを実装し、ノートの作成と要約機能をサポートします。
TypeScript
10.2K
4.2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
12.4K
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
16.2K
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
44.1K
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
23.5K
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
12.0K
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#
16.0K
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
14.6K
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
21.4K
4.5ポイント
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