Obsidian MCPによる持続的AIメモリ：Claude Coworkのための16のツール

開発者がClaude Cowork（Claude Opus 4.6）に永続メモリシステムを構築しました。カスタムModel Context Protocol（MCP）サーバーを介してObsidianボルトに接続し、セッション間のメモリ損失を解決しつつ、コンテキストウィンドウの肥大化を防ぎます。

主な詳細

• コアアーキテクチャ： Obsidianボルトがコンテキストウィンドウ外の検索可能な知識ストアとして機能します。AIはセッション開始時にコンテキストマニフェストのみを読み込み、必要に応じて特定の知識をクエリします。
• カスタムMCPサーバー： 軽量なPythonスクリプトで、ObsidianのローカルREST APIエンドポイントにマッピングされた16のツールを公開し、ヘッダーを明示的に設定します。サーバーはローカルで実行され、Claudeがボルトの読み取り、書き込み、検索を可能にします。
• 構造化されたボルト： フロントマターのメタデータとDataviewクエリを使用して、構造化された検索を実現します。
• コンテキスト予算： セッション開始時には最大5回のMCP呼び出しを許可し、コンテキストを抑制します。
• CLAUDE.mdとの比較： 著者は、CLAUDE.mdファイルがプロジェクトの状態（現在の状態、次のステップ）を解決する一方で、研究、振り返り、トラブルシューティング、セッション履歴を保存するにはコンテキストが過負荷になり拡張できないと指摘します。

対象者

Claude Coworkを使用する開発者で、広範な履歴、研究、トラブルシューティングログがあるプロジェクトにおいて、セッション間で永続的なメモリを必要とする方。