ai-library-obsidian は何をしますか？
AIライブラリ：AIとObsidianを組み合わせた個人知識ベース。Pythonバックエンド＋エージェントスキル＋MCP。FastAPI + SQLite FTS5 + LanceDBによるハイブリッド検索、ModelScopeの無料モデルを活用。
概要
このプロジェクトは、Obsidianで管理する個人の知識ベースにAI機能を追加し、高度な検索・分析を可能にします。PythonバックエンドがFastAPIで構築され、以下の機能を提供します：
- ハイブリッド検索: SQLite FTS5による全文検索とLanceDBによるベクトル検索を組み合わせ、高精度な情報取得を実現
- AI統合: ModelScopeの無料モデル（例：embeddingモデル、LLM）を使用し、コストを抑えつつ高度な処理を実行
- エージェントスキル: Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントと連携し、自然言語で知識ベースにアクセス
- MCP対応: Model Context Protocol に対応し、標準化された方法で外部ツールと統合
前提条件
- Python 3.9+
- Obsidian（ノート管理用）
- ModelScopeアカウント（無料、APIキー取得）
インストール
git clone https://github.com/z2839181153/ai-library-obsidian.git
cd ai-library-obsidian
pip install -r requirements.txt
設定
.envファイルを作成し、以下の環境変数を設定します：
MODELSCOPE_API_KEY=your_api_key_here
OBSIDIAN_VAULT_PATH=/path/to/your/vault
実行
uvicorn main:app --reload --port 8000
使い方
AIエージェントから以下のようなクエリで利用できます：
# 検索クエリ例
あなたのObsidianノートから「機械学習」関連の情報を検索して要約してください。
APIエンドポイント
| エンドポイント | メソッド | 説明 |
|---|---|---|
/api/search | POST | ハイブリッド検索を実行 |
/api/query | POST | AIによる自然言語クエリ処理 |
/api/health | GET | 状態確認 |
技術スタック
- バックエンド: FastAPI (Python)
- 全文検索: SQLite FTS5
- ベクトル検索: LanceDB
- AIモデル: ModelScope (無料)
- プロトコル: MCP (Model Context Protocol)
ライセンス
MIT