オブシディアンバウルト内の意味検索のためのMCPサーバー
開発者が、キーワードマッチングの限界によりエージェントが関連文書を見逃す問題に対処するため、Obsidianボールトにセマンティック検索機能を提供するMCPサーバーを作成しました。
主な機能
- ローカル埋め込みを使用してObsidianボールトをQdrantベクトルデータベースにインデックス化
- BAAI/bge-small-en-v1.5埋め込みモデルを使用（384次元、APIキー不要）
- テーブルやコードブロックを壊さずに、見出しごとにマークダウンをチャンク分割
- Qdrantが実行されていない場合はDocker経由で自動起動
- プロジェクト、ドキュメントタイプ、フロントマタータグによるフィルタリングをサポート
- 増分インデックス化を実装 - 変更されたファイルのみ再埋め込み
- ファイル全体ではなく関連チャンクのみを返す
- 数百ファイルを含む大規模なボールトでも高速なパフォーマンスを維持
互換性と入手方法
このサーバーはClaude Code、Cursor、Windsurf、またはあらゆるMCP互換エージェントで動作します。GitHubとPyPIで入手可能です：
- GitHub: https://github.com/Marco-O94/obsidian-qdrant-search
- PyPI: https://pypi.org/project/obsidian-qdrant-search/
開発者は、チャンク分割戦略、埋め込みモデルの選択、バグ報告についてフィードバックを求めており、エッジケースはまだカバーされていない可能性があると述べています。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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