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Wandering Rag

一个CLI工具,用于从Notion、Obsidian等来源检索个人数据,存储在Qdrant中并通过MCP服务器提供查询服务
2.5分
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什么是Wandering RAG?

Wandering RAG是一个帮助您从个人笔记和文档中快速查找信息的工具。它能自动整理您在Notion、Obsidian等平台的内容,让您可以通过自然语言提问来获取答案。

如何使用Wandering RAG?

只需安装工具并配置您的笔记路径,它就会自动索引内容。之后您可以通过命令行或集成到Claude Desktop等应用中直接提问。

适用场景

当您需要快速查找分散在不同笔记中的信息时特别有用,比如查询宠物收养日期、最近更换猫砂的时间等个人生活记录。

主要功能

多平台支持支持从Notion、Obsidian、Apple Notes等多个笔记平台获取数据
本地存储使用Qdrant向量数据库在本地存储数据,保护隐私
MCP协议支持通过Model Context Protocol提供服务,可与其他AI工具集成

优势与局限性

优势
完全本地运行,保护个人数据隐私
支持多种常用笔记平台
查询响应快速准确
可与Claude等AI工具无缝集成
局限性
需要手动配置笔记路径
初次索引可能需要较长时间
目前Notion功能还在开发中(WIP)

如何使用

安装工具
使用uv pip安装工具到您的Python环境
启动Qdrant服务
使用docker-compose启动Qdrant向量数据库服务
配置环境
复制.env.example为.env文件并配置您的笔记路径
索引内容
运行索引命令来整理您的笔记内容
启动MCP服务
运行MCP服务器以便其他应用可以查询

使用案例

查询宠物信息查找您记录的宠物收养日期和最近的护理记录
查找会议记录快速查找上周某个项目的会议讨论要点

常见问题

我需要编程知识才能使用这个工具吗?
我的数据安全吗?
为什么Notion功能显示WIP(开发中)?

相关资源

Qdrant官方文档
Qdrant向量数据库的使用文档
MCP协议说明
Model Context Protocol的技术规范
Obsidian官网
Obsidian笔记工具官方网站
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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