O

Obsidian Memory MCP

AIの記憶をMarkdownファイルとして保存し、Obsidianと統合するMCPサーバープロジェクトで、知識グラフの可視化をサポートします。
2 points
3

Obsidian Memory MCPとは?

Obsidian Memory MCPは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、AIの記憶をMarkdown形式で保存し、Obsidianでの可視化を容易にします。[[リンク]]構文を使用することで、知識グラフを作成し、情報の関係をより明確にすることができます。

Obsidian Memory MCPの使い方は?

設定手順に従ってサーバーをClaude Desktopに接続するだけで、エンティティ、関係、および観察記録の作成と管理を開始できます。すべてのデータはMarkdownファイルとして保存され、Obsidianでの表示と編集が容易です。

適用シナリオ

AIの記憶を構造化して可視化する必要がある場合、たとえば知識管理、プロジェクト協力、および学術研究に適しています。Obsidianの強力な機能を利用して情報を整理したいユーザーに特に適しています。

主要機能

Markdown保存各エンティティは、メタデータとリンク関係を含む独立したMarkdownファイルとして保存されます。
Obsidian互換性[[リンク]]構文を使用して、Obsidianのグラフビューと完全に統合されます。
検索機能キーワードですべての保存された記憶を検索し、情報をすばやく見つけることができます。
知識グラフエンティティと関係を通じて可視化された知識グラフを構築し、複雑な情報ネットワークを理解するのに役立ちます。

利点と制限

利点
Obsidianとの統合が容易で、直感的なグラフビューを提供します。
Markdown形式を使用するため、編集とバージョン管理が容易です。
制限
設定には一定の技術的な知識が必要です。
現在は基本的なエンティティと関係の管理のみをサポートしています。

使い方

リポジトリをクローンする
GitHubからプロジェクトをローカルコンピューターにクローンします。
依存関係をインストールする
プロジェクトディレクトリに移動し、必要なnpmパッケージをインストールします。
サーバーを設定する
Claude DesktopでMCPサーバーを設定し、保存パスを指定します。
サーバーを起動する
サーバーを実行して、AIの記憶の保存と管理を開始します。

使用例

人物エンティティを作成する「John Doe」という名前の人物エンティティを作成し、彼の仕事とスキルを記録します。
関係を作成する「John Doe」に他のエンティティとの関係、たとえば「Alice Smithのマネージャー」を追加します。

よくある質問

MCPサーバーをClaude Desktopに接続するにはどうすればいいですか?
このサーバーを使用するために追加のソフトウェアが必要ですか?
プログラミングに詳しくなくてもこのサーバーを使用できますか?

関連リソース

プロジェクトリポジトリ
完全なコードとドキュメントを含むGitHubリポジトリ
Model Context Protocol
Model Context Protocolについて学ぶ公式ウェブサイト
Obsidian公式ドキュメント
Obsidianを使用して知識管理と可視化を行う方法を学ぶ
Installation
Copy the following command to your Client for configuration
{
  "mcpServers": {
    "obsidian-memory": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/obsidian-memory-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "MEMORY_DIR": "/path/to/your/obsidian/vault"
      }
    }
  }
}
Note: Your key is sensitive information, do not share it with anyone.
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
208
4.3 points
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
371
4 points
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
881
5 points
M
MCP Notion Server
Certified
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
746
5 points
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
1.3K
5 points
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
182
4.1 points
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
113
4.2 points
U
UI TARS Desktop
Certified
Changesetsは、マルチパッケージまたはシングルパッケージのコードベースのバージョン管理とリリースプロセスを管理するのに役立つ自動化ツールです。
TypeScript
13.0K
5 points
Featured MCP Services
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
271
4.8 points
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
5.2K
4.7 points
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
298
4.5 points
B
Baidu Map
Certified
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
720
4.5 points
G
Gitlab MCP Server
Certified
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
92
4.3 points
U
Unity
Certified
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#
560
5 points
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
1.7K
5 points
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
292
4.5 points
AIbase
Zhiqi Future, Your AI Solution Think Tank
© 2025AIbase