MCP-Server für semantische Suche in Obsidian-Vaults

Ein Entwickler hat einen MCP-Server erstellt, der semantische Suchfunktionen für Obsidian-Vaults bietet und das Problem löst, dass Agenten relevante Dokumente aufgrund von Einschränkungen bei der Schlüsselwortsuche übersehen.

Wichtige Funktionen

• Indiziert Obsidian-Vaults in der Qdrant-Vektordatenbank mit lokalen Embeddings
• Verwendet das BAAI/bge-small-en-v1.5-Embedding-Modell (384 Dimensionen, keine API-Schlüssel erforderlich)
• Teilt Markdown nach Überschriften auf, ohne Tabellen oder Codeblöcke zu zerstören
• Startet Qdrant automatisch über Docker, falls nicht bereits aktiv
• Unterstützt Filterung nach Projekt, Dokumenttyp oder Frontmatter-Tags
• Implementiert inkrementelle Indizierung – nur geänderte Dateien werden neu eingebettet
• Gibt nur relevante Textabschnitte zurück, nicht ganze Dateien
• Beibehält hohe Geschwindigkeit auch bei großen Vaults mit Hunderten von Dateien

Kompatibilität und Verfügbarkeit

Der Server funktioniert mit Claude Code, Cursor, Windsurf oder jedem MCP-kompatiblen Agenten. Er ist auf GitHub und PyPI verfügbar:

• GitHub: https://github.com/Marco-O94/obsidian-qdrant-search
• PyPI: https://pypi.org/project/obsidian-qdrant-search/

Der Entwickler sucht Feedback zu Aufteilungsstrategien, Auswahl von Embedding-Modellen und Fehlermeldungen und weist darauf hin, dass Randfälle möglicherweise noch nicht abgedeckt sind.