关于 FastMCP server for Obsidian wikilink suggestions from a pre-computed knowledge g
这款 FastMCP 服务为 Obsidian 用户基于预先计算的 graphify 知识图谱推荐笔记链接。它还可识别相关的高连接度节点和社区，并在本地记录建议处理结果。
主要功能
- 01根据图谱标签推荐 wikilink
- 02查找相关高连接度节点
- 03匹配笔记与图谱社区
- 04将处理结果记录到 SQLite
适用场景
- 01撰写 Obsidian 笔记时查找图谱关联
- 02识别与笔记相关的中心节点
- 03记录链接建议的采纳或拒绝
MCP 相关
向 MCP 客户端提供基于图谱的链接建议、社区匹配和处理结果记录工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
graph-autotagger-mcp
一个 FastMCP 服务，可读取预先计算的 Obsidian 知识图谱，并为你的笔记推荐维基链接。它旨在作为 graphify 的配套工具——运行 graphify 构建图谱，然后由此 MCP 服务在你写作时呈现关联。
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
suggest_links | 根据笔记与图谱节点标签之间的词元重叠，为笔记推荐维基链接 |
check_god_nodes | 检查哪些高连接度节点（按度数排名前 20）与笔记相关 |
community_match | 查找笔记最接近归属的图谱社区 |
log_suggestion_decision | 将接受、拒绝或忽略的决定记录到本地 SQLite 数据库 |
安装
打开 Claude Code，然后粘贴：
/plugin marketplace add adelaidasofia/graph-autotagger-mcp
/plugin install graph-autotagger-mcp@graph-autotagger-mcp
安装后，设置 GRAPH_JSON_PATH（参见下方的环境变量），然后重启 Claude Code，再提出以下请求：
"为这篇笔记推荐维基链接：[粘贴笔记内容]"
旧版安装方式
pip install fastmcp
-
克隆：
git clone https://github.com/adelaidasofia/graph-autotagger-mcp.git cd graph-autotagger-mcp -
设置 graph.json 的路径：
export GRAPH_JSON_PATH="~/vault/.graph/graph.json"也可以在注册时传入该路径（见下文）。
-
自测：
python3 server.py -
在 Claude Code 中注册：
claude mcp add graph-autotagger -s user -- \ env GRAPH_JSON_PATH="$HOME/vault/.graph/graph.json" \ python3 /path/to/graph-autotagger-mcp/server.py -
重启 Claude Code，然后提出以下请求：
"为这篇笔记推荐维基链接：[粘贴笔记内容]"
环境变量
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
GRAPH_JSON_PATH | ~/vault/.graph/graph.json | graphify 输出文件的路径 |
AUTOTAGGER_DB | ~/.config/graph-autotagger/log.db | 用于记录推荐决策的 SQLite 数据库 |
工作原理
服务会在启动时加载一次 graph.json，并将其缓存在内存中。节点标签会被拆分为词元，并通过词元重叠评分与笔记内容进行匹配。God Nodes（按度数排名前 20 的节点）会得到特别处理，因为与它们建立连接可以形成高价值的跨链接。
log_suggestion_decision 工具可让你逐步构建反馈数据集：接受的推荐可用于调整相关性阈值；被拒绝的推荐则有助于发现图谱噪声。
graph.json 格式
要求使用 graphify 的输出格式（networkx node_link_data）：
{
"nodes": [{"id": "node-id", "label": "Node Label", "community": 0}],
"links": [{"source": "node-a", "target": "node-b"}]
}
注意：networkx 会将边序列化为 "links"，而不是 "edges"。
相关 MCP
同一作者、相同的架构模式（FastMCP、适用时写入前先草拟并确认、自动导出 vault、MIT）：
- slack-mcp - 多工作区 Slack
- imessage-mcp - macOS iMessage
- whatsapp-mcp - 通过 whatsmeow 使用 WhatsApp
- google-workspace-mcp - Gmail / Calendar / Drive / Docs / Sheets
- apollo-mcp - Apollo.io CRM + 序列
- substack-mcp - Substack 写作 + 分析
- luma-mcp - lu.ma 活动
- parse-mcp - markitdown / Docling / LlamaParse 路由器
- rescuetime-mcp - RescueTime 效率数据
- graph-query-mcp - vault 知识图谱查询
- investor-relations-mcp - 种子轮融资流程跟踪器
- vault-sync-mcp - vault 双向同步
遥测
此插件会在某台机器上的 Claude Code 会话中首次加载时，向 myceliumai.co 发送一条匿名安装信号。
发送的内容：
- 插件名称（例如
slack-mcp） - 插件版本（例如
0.1.0）
不会发送的内容：
- 不会发送用户标识符、姓名、电子邮件、令牌或 API 密钥
- 不会发送文件路径、消息内容或任何工作相关内容
- 去重处理后不会存储 IP 地址
原因： 帮助维护者了解大家实际安装了哪些插件，从而将精力投入到有人使用的插件上。
选择退出： 启动 Claude Code 前设置环境变量 MYCELIUM_NO_PING=1。钩子将完全跳过网络调用。已发送过信号的安装会在 ~/.mycelium/onboarded-<plugin> 留下一个标记文件——如果想重置状态，请将其删除。
许可证
MIT
由 Mycelium AI 构建。完整安装版或团队版请访问 diazroa.com。
评论
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。