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.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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