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hebbian-vault

hebbian-vault

本地服务
github.com/onetrueclaude-creator搜索与检索028 周前更新

关于 hebbian-vault

hebbian-vault 是用于搜索 Obsidian 知识库的本地 MCP 服务,适合希望搜索结果反映笔记内容和使用习惯的用户。它结合 BM25、查询偏置的 PageRank 与带时间衰减的检索记录,默认不会修改 Markdown 文件。

主要功能

  1. 01融合 BM25、PageRank 和使用记录排名
  2. 02按时间衰减近期检索记录
  3. 03读取含 frontmatter 和链接的笔记
  4. 04查找 wikilinks 关联笔记
  5. 05统计知识库并检查结构

适用场景

  1. 01在大型知识库中查找相关笔记
  2. 02让常用笔记在搜索中靠前
  3. 03探索与某个主题链接的笔记
  4. 04检查失效链接和孤立笔记

MCP 相关

提供知识库配置、搜索、笔记读取、邻接笔记发现、使用热度排名、统计和结构检查工具。支持 stdio 或 Streamable HTTP 运行。

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": {
"onetrueclaude-creator-hebbian-vault": {
"command": "uvx",
"args": [
"hebbian-vault"
],
"env": {
"HEBBIAN_VAULT_LICENSE": "<HEBBIAN_VAULT_LICENSE>"
}
}
}
}
启动命令uvx hebbian-vault
需要配置的环境变量
HEBBIAN_VAULT_LICENSE密钥Pro license JWT (optional). Unlocks --inline-tracking and other premium features. See the README for details.

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
pypihebbian-vault0.2.0

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

hebbian-vault

用于智能、自适应使用习惯的 Obsidian 知识库搜索的 MCP 服务。

你的知识库会记住哪些内容最重要。你使用的文件会得到强化。未使用的文件会逐渐淡出。中心页面会优先显示。搜索效果会随着时间不断提升。

功能

与标准 Obsidian 搜索(关键词匹配)不同,hebbian-vault 使用 倒数排名融合 合并四种信号:

  • BM25 —— 关键词相关性(与标准搜索类似,但会排序)
  • 个性化 PageRank —— 根据你的查询调整图谱中心性(优先显示中心页面)
  • 赫布式使用情况 —— 你实际使用的文件排名更高,并随时间衰减
  • RRF 融合 —— 合并所有信号,无需调整权重

适用于任何 Obsidian 知识库。无需云服务。无需运行 Obsidian。直接访问文件系统。

安装

pip install hebbian-vault

使用方法

Claude Code
claude mcp add hebbian-vault -- hebbian-vault --vault ~/my-vault
Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "hebbian-vault": {
      "command": "uvx",
      "args": ["hebbian-vault", "--vault", "/path/to/vault"]
    }
  }
}
直接使用
hebbian-vault --vault ~/my-vault

MCP 工具

工具描述
configure_vault在运行时指定服务要使用的知识库(如果未通过 --vault 设置)
vault_search混合排序搜索(BM25 + PageRank + 赫布式)
vault_read读取笔记及其 frontmatter、链接和赫布式元数据
vault_neighbors按双向链接查找关联笔记(1 跳或 2 跳)
vault_hot按赫布式得分列出使用频率最高的前 N 个文件
vault_stats知识库分析(文件、链接、孤立文件、中心页面)
vault_health结构完整性检查(损坏的链接、孤立文件)

赫布式学习的工作原理

每次 vault_search 或 vault_read 返回文件时,该文件的检索次数都会递增。最近访问的文件会获得近期加成。数周未访问的文件会逐渐衰减。随着时间推移,知识库会形成一种“热度特征”——经常有用的文件会得到强化,很少有用的文件会逐渐淡出。

这是将赫布理论应用于信息检索:“一起激活的神经元会连接在一起。”你的知识库会根据你的实际使用方式进行调整。

存储

默认情况下,跟踪数据存储在知识库中的 .hebbian/ 附属目录里。你的 Markdown 文件不会被修改。

Pro 用户可以启用 --inline-tracking,将 retrieval_count 直接写入 YAML frontmatter(可在 Obsidian 中原生查看,也可通过 Dataview 查询)。

Pro 版本

免费版已包含大多数用户所需的完整功能。Pro 版为高级用户解锁便捷功能:

  • --inline-tracking — 将检索次数写入笔记的 frontmatter,而不是附属文件
  • 开发者优先提供电子邮件支持
  • 未来的高级功能默认向 Pro 用户开放

激活许可证 — 以下任一方式均可:

# 1. Environment variable (good for shell profiles)
export HEBBIAN_VAULT_LICENSE="eyJhbGc..."

# 2. CLI flag (good for one-off testing)
hebbian-vault --license-key "eyJhbGc..." --vault ~/my-vault

# 3. Config file (good for permanent install)
echo "eyJhbGc..." > ~/.hebbian-vault/license.jwt

许可证完全离线验证——不会向外部服务器发送请求,也无需激活服务。获取许可证:[即将推出 — Dodo Payments 商店正在验证中]。

选项

hebbian-vault --vault PATH          Path to Obsidian vault
              --inline-tracking     [Pro] Write tracking to file frontmatter
              --license-key KEY     Pro license JWT (also reads HEBBIAN_VAULT_LICENSE env)
              --transport TYPE      stdio (default) or streamable-http
              --port PORT           Port for HTTP transport (default: 8000)

要求

  • Python 3.10+
  • 一个 Obsidian 知识库(大小不限;图谱功能建议使用双向链接)

许可证

MIT

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。