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filamental-mcp

filamental-mcp

本地服务
github.com/Scottnine开发工具21 天前更新

关于 filamental-mcp

filamental-mcp 是 Filamental 的本地 MCP 服务,让 AI 应用搜索、读取和编辑项目中的知识图谱。它直接操作 Markdown 节点文件并同步 SQLite 索引,Filamental 开启或关闭时均可运行。

主要功能

  1. 01搜索节点名称、笔记和属性
  2. 02读取节点、邻域及连接路径
  3. 03创建、更新和删除节点
  4. 04创建和删除图谱连接
  5. 05拆分或合并笔记章节

适用场景

  1. 01在项目知识图谱中查找相关笔记
  2. 02查看节点周围的关系和路径
  3. 03通过 AI 应用编辑图谱内容
  4. 04整理节点间的笔记章节

MCP 相关

为 MCP 客户端提供图谱读取、搜索和写入工具,包括节点与连接的增删改查。服务在本机运行,不自行发起网络请求。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"scottnine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"filamental-mcp"
]
}
}
}
启动命令npx -y filamental-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmfilamental-mcp0.2.17

工具

还没有获取到工具列表

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

filamental-mcp

Filamental 的模型上下文协议服务。它让 Claude 和其他 AI 应用能够搜索、阅读并构建 Filamental 项目中的知识图谱:也就是应用中显示的那些 Markdown 文件,因此每次更改都会即时显示在应用中。

服务在你的电脑上运行,无论 Filamental 是否打开都能正常工作,并且不会自行发起网络请求。

需要 Filamental 桌面应用,且至少在其中打开过一次项目;还需要 Node.js 22 或更高版本。


设置

在 Filamental 中设置

打开 设置 › AI。在 连接 AI 应用下,点击 连接即可一键设置 Claude Desktop。 对于其他应用,点击 其他 AI 应用旁的 显示设置,即可获取该应用所需的准确配置块,其中已填入你电脑上的路径。

手动设置

将以下内容添加到 AI 应用的 MCP 设置文件中(claude_desktop_config.json、Claude Code 的 .mcp.json、.cursor/mcp.json 等):

{
  "mcpServers": {
    "filamental": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "filamental-mcp"]
    }
  }
}

无需指定路径。服务会使用 Filamental 当前打开的项目;当你打开其他项目时,它也会随之切换,无需重启。若要固定使用某个项目,则在 args 中添加 "--project", "/absolute/path/to/your/project"。


工具

定位与阅读
工具功能
get_structure_report快速了解整个项目:包括分类和连接类型、连接最多的节点、承载关键关系的节点、独立分组,以及没有连接或没有备注的节点
get_context将单个节点的备注及其邻域内联为一份易读的 Markdown 文档。dry_run 会先计算大小
find_path查找两个节点之间最短的连接链,可按名称或 UUID 查找,并说明每一段连接的含义
search_nodes对名称、备注和属性值进行全文搜索;可选的字段 filter 也可单独使用
get_node获取单个节点的完整记录,包括备注
get_connections列出某个节点的所有连接,并以该节点为视角描述(参见箭头方向)
get_subgraph获取某个节点最多 3 跳范围内的所有节点和连接
get_project_info获取节点和连接数量,以及分类名称和连接类型名称
list_node_types列出项目的分类(实体类型),包括其颜色和设置
list_connector_types列出项目的连接类型,包括其颜色、方向和权重
写入
工具功能
create_node创建节点:写入其 Markdown 文件并更新索引
update_node更改节点。省略的字段保持不变;传入的 properties 或 relationships 会替换整个集合
delete_node删除节点及其文件
create_edge连接两个节点
delete_edge移除一条连接
extract_section将节点中某个标题下的章节移出,创建为独立节点,并留下 [[wikilink]] 和一条连接。dry_run 可预览操作
inline_section将节点内容折叠回另一个节点;这是 extract_section 的逆操作。dry_run 可预览操作

内容会被移动,而非复制,因此任何文本都只会保留一份。

指南
工具功能
read_skill_guide设计 Filamental 结构的完整指南。服务连接时会发送核心内容,因此此工具适合深入了解
read_format_reference节点文件和 .filamental/ 文件夹在磁盘上的确切格式

每个工具都带有 MCP 注解(readOnlyHint、destructiveHint),因此你的 AI 应用可以区分只读工具与会更改或删除内容的工具。

在 Filamental 免费版中,每个项目最多可包含 20 个节点,不包括桥接节点;AI 创建的节点也计入其中。项目达到上限时,create_node 会提示你。Pro 版没有数量限制。


箭头方向

连接器的 direction 是 none、outgoing、incoming 或 bidirectional 之一。不接受其他值,无法识别的值会被拒绝,而不会被存储。

在写入时(create_edge、create_node、update_node),方向相对于 source → target 指定:outgoing 表示箭头绘制在目标端,incoming 表示箭头绘制在源端,bidirectional 表示两端都绘制箭头,none 表示普通线条。

在读取时(get_connections),方向改为相对于你查询的节点指定,因为这才是用户在屏幕上看到的方向:

字段含义
node你查询的节点
other另一端的节点
direction从 node 一端看,箭头绘制的方向
stored_on存储此关系的节点文件

这一点很重要,因为连接器的哪一端存储为 source,只取决于用户当时从哪一端拖出连接;它在图上不可见:无向连接器无论哪端为起点,看起来都一样。因此,同一支箭头从一端看是 outgoing,从另一端看则是 incoming,而 get_connections 会为你转换方向。使用 direction: "outgoing" 过滤时,会返回箭头指向远离所查询节点一侧的边。bidirectional 边会同时匹配 outgoing 和 incoming,因为它确实指向两个方向;undirected 只匹配没有箭头的边。

只有在直接编辑底层 Markdown 文件时才使用 stored_on。它并不表示箭头的方向。


CLI 选项

filamental-mcp                              Follow the project Filamental has open
filamental-mcp --project <path>             Pin to the project at <path>
filamental-mcp --project <path> --db <path> Also override the SQLite index path (for testing)

工作原理

Filamental 项目中的每个节点都是项目文件夹内带有 YAML front matter 的 Markdown 文件。应用还会为每个项目维护一个 SQLite 索引,以便快速搜索和遍历;该索引存储在应用自己的设置文件夹中,而不是项目内。

服务会打开该索引。读取工具会查询索引;写入工具会同时更新 Markdown 文件和索引,并原样保留它们不管理的任何 front matter 字段(例如 Obsidian 的 tags 和 aliases)。


兼容性

filamental-mcpFilamental 应用索引架构
0.2.6 及更高版本0.3.0 及更高版本v6
0.2.0 – 0.2.50.2.xv5

如果架构不匹配,由于索引可随时重建,服务会在可行范围内继续工作,并在任何失败的调用中注明需要更新哪一端。


许可证

MIT。Filamental 桌面应用本身为专有软件;其条款见 filamental.space/terms。

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。