z2839181153/ai-library-obsidian

Bibliothèque IA : base de connaissances personnelle avec IA + Obsidian. Backend Python + Agent Skills + MCP. Récupération hybride FastAPI + SQLite FTS5 + LanceDB, modèles gratuits ModelScope.

Qu'est-ce que ai-library-obsidian ?

Cette compétence transforme Obsidian en une base de connaissances personnelle intelligente, en combinant un backend Python avec FastAPI, SQLite FTS5 et LanceDB pour une récupération hybride. Elle exploite des modèles gratuits de ModelScope, s'intègre avec l'écosystème Agent Skills et MCP, et offre des fonctionnalités avancées de recherche et de raisonnement. Utile pour les développeurs et les utilisateurs d'IA qui souhaitent créer un assistant personnel capable de comprendre, organiser et interroger leur base de connaissances Obsidian via des API REST. Le système utilise SQLite FTS5 pour la recherche textuelle traditionnelle et LanceDB pour les embeddings vectoriels, permettant des requêtes hybrides combinant les deux approches. Il supporte également la création d'agents personnalisés et l'intégration avec des outils MCP, offrant une flexibilité maximale pour l'automatisation et la gestion des connaissances.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Que fait ai-library-obsidian ?

Bibliothèque IA : base de connaissances personnelle avec IA + Obsidian. Backend Python + Agent Skills + MCP. Récupération hybride FastAPI + SQLite FTS5 + LanceDB, modèles gratuits ModelScope.

Fonctionnalités

  • Recherche hybride : Combine la recherche plein texte SQLite FTS5 avec la recherche vectorielle LanceDB
  • Modèles gratuits : Utilise les modèles gratuits de ModelScope pour les embeddings et le raisonnement
  • Agent Skills : Intégration avec l'écosystème des compétences d'agents
  • MCP : Support du protocole MCP pour l'interopérabilité
  • API REST : Exposition via FastAPI pour une intégration facile

Installation

pip install -r requirements.txt

Configuration

Configurez les variables d'environnement suivantes :

  • MODELSCOPE_API_KEY : Clé API pour les modèles ModelScope
  • OBSIDIAN_VAULT_PATH : Chemin vers votre coffre Obsidian

Utilisation

from ai_library import AILibrary

library = AILibrary()
library.index_vault("/chemin/vers/votre/coffre")
results = library.query("Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?")

API

  • POST /index : Indexer un coffre Obsidian
  • GET /query?q=... : Interroger la base de connaissances
  • POST /agent : Exécuter une compétence d'agent

Licence

MIT

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