NOUZСемантический граф знаний для Obsidian
MCP-сервер, который строит структуру из содержания. Классификация, связи, домены — из текста ваших заметок.
MCP-сервер, который строит структуру из содержания. Классификация, связи, домены — из текста ваших заметок.
pip install nouz-mcpВы пишете заметки в Obsidian. NOUZ читает их, определяет домен каждой, выстраивает иерархию и находит связи, которые вы не ставили вручную. Всё это доступно вашему ИИ-ассистенту через MCP — как структурированная память, а не просто поиск по тексту.
Каждая заметка объявляет родителей во frontmatter. NOUZ строит направленный ациклический граф и проверяет циклы. Позиция в графе выражается формулой: (дети)[узел]{родители}
Определите 2–4 домена текстом в конфиге. Эмбеддинги классифицируют каждую заметку автоматически — по смыслу, а не по расположению в папках.
Заметка о термодинамике связывается с теорией информации. Заметка о дедлоке — с трагедией общин. ИИ предлагает связи, вы решаете.
Намерение спускается сверху: знак домена наследуется от ядер к модулям. Реальность поднимается снизу: core_mix агрегируется из контента. Дрифт между ними — сигнал.
От suggest_metadata до recalc_core_mix — всё для работы агента с графом знаний: чтение, запись, навигация, классификация.
Заметки, эмбеддинги и база данных — всё на вашей машине. LM Studio, Ollama, любой OpenAI-совместимый API. Данные остаются у вас.
Начните с простого. Добавляйте семантику, когда будете готовы.
YAML frontmatter, иерархия, формулы сущностей. Работает без эмбеддингов и без конфига — просто укажите vault.
Полная классификация: домены по эмбеддингам, наследование знака, семантические и аналогические мосты, детекция дрифта.
5 уровней: Ядро → Паттерн → Модуль → Квант → Артефакт. Пропуск уровня вызывает ошибку. Агрегация снизу вверх проверяет структуру.
500+ заметок и вы знаете, что там что-то есть. Но видите только то, что связали вручную. NOUZ находит остальное.
Заметки по физике, по архитектуре систем, по теории организаций. NOUZ замечает когда в разных ветках живёт одна и та же идея — просто разными словами.
Не просто векторный поиск — граф с иерархией, доменами и связями. Агент понимает контекст, а не только находит похожий текст.
Граф строится сверху вниз. Каждый уровень — своя роль:
| Уровень | Тип | Что сюда помещать | Откуда знак |
|---|---|---|---|
| L1 | Ядро | Домен знаний — широкая область | Вручную в конфиге |
| L2 | Паттерн | Ключевая тема внутри ядра | Вручную + валидация эмбеддингом |
| L3 | Модуль | Функциональная группа, проект | Наследуется от L2 |
| L4 | Квант | Одна идея — гайд, исследование, пост | Вычисляется из контента |
| L5 | Артефакт | Сырьё: логи, чаты, конфиги | Наследуется от родителя |
pip install nouz-mcp
export OBSIDIAN_ROOT=/path/to/vault
nouz-mcpДобавьте в конфиг MCP-клиента и спросите ИИ: "покажи структуру моей базы знаний".
Режим LUCA работает без эмбеддингов — только YAML и граф. → Быстрый старт