Семантический MCP сервер NOUZ
«Структура появляется из содержания».
NOUZ-MCP — специализированный сервер на базе Model Context Protocol (MCP), который превращает вашу локальную базу знаний в управляемый агентом семантический граф.
В основе проекта лежит философия Human-in-the-Loop (Человек управляет): ИИ выполняет всю рутинную работу по анализу, индексации и поиску скрытых связей, но финальное решение об изменении файлов всегда остаётся за вами.
Архитектура системы
Сервер работает как интеллектуальный мост между вашей LLM и локальной файловой системой с Markdown-заметками. Сервер развивает классический метод Zettelkasten, перекладывая механическую рутину на плечи ИИ, сохраняя при этом строгую методологию.
NOUZ-MCP не требует от вас проектирования сложной структуры с первого дня использования. Система спроектирована так, чтобы расти и усложняться вместе с вашей базой знаний. В коде сервера заложена гибкая смена режимов работы:
1. Начальный этап: Режим LUCA
Если ваша база знаний новая или небольшая — активируйте режим LUCA.
- Как это работает: Агент читает отдельные заметки через MCP-инструменты, помогает поставить первые
hierarchyиtemporaryсвязи и держит граф без циклов. Эмбеддинги, чанки и retrieval на этом этапе не включаются. - Зачем нужен: Позволяет просто писать, доверяя первичную группировку ИИ.
2. Переход к Семантическим ядрам: PRIZMA и SLOI
Когда база разрастается, в ней неизбежно выделяются масштабные сквозные темы, дисциплины или проекты. На этом этапе может начаться расфокусировка, и вы переключаете систему на целевое управление:
- Ваша роль: Вы берете управление структурой на себя и проектируете семантические ядра — файлы-манифесты с жесткой аксиоматикой и ключевыми знаками (системой координат вашей предметной области).
- Роль ИИ: Модель мгновенно перестраивается. Теперь она сопоставляет новые мысли не абстрактно, а строго ориентируясь на созданные вами ядра, ювелирно встраивая каждую заметку в вашу личную семантическую матрицу.
- Строгая иерархия: Включите режим SLOI при необходимости строгой 5-уровневой иерархии, чтобы замечать ошибки в структуре графа.
Ключевые возможности
- Управление иерархией без циклов (DAG): Строгий контроль структурного контура заметок. ИИ следит, чтобы в
hierarchy-связях не возникало логических петель. - Поиск скрытых ментальных связей: В PRIZMA и SLOI сервер обнаруживает неочевидные ассоциации между заметками на основе ваших семантических ядер.
- Безопасность данных по умолчанию: Сервер не совершает деструктивных действий. Файловая система изменяется только после вашего прямого аппрува.
- Нативная интеграция с экосистемой MCP: Быстрое подключение к любому современному ИИ-ассистенту, поддерживающему протокол Model Context Protocol.
- Эффективная работа с контекстом: ИИ не загружает всю базу данных целиком при каждом запросе. Благодаря графовой структуре, сервер передает модели только релевантный срез данных и связанные узлы, что минимизирует расход токенов.
Быстрый старт
Если вы хотите сначала просто попробовать сервер, начните с режима LUCA:
pip install nouz-mcpПодключите MCP-клиент к команде nouz-mcp и передайте путь к папке базы через OBSIDIAN_ROOT.
Семантические режимы PRIZMA и SLOI лучше включать после настройки эталонов. Сначала проверьте, что ваши ядра действительно различимы для embedding-модели, затем запускайте массовые пересчеты.
Что изучать дальше?
Для последовательного погружения в проект используйте навигационное меню:
- Ядра и Паттерны — Тематический фундамент и координаты базы.
- Модули, Кванты и Артефакты — Производство контента.
- Связи и Граф — Иерархия, происхождение, временные связи, смысловые мосты и теги.
- Сценарии использования — От энтропии к фабрике контента.
- Проверка качества эталонов — Реальные расчеты, smoke test эталонов и пороги.
- Быстрый старт — Установка, запуск и интеграция.
- Инструменты MCP — инструменты NOUZ-MCP для агента.