AI导哈

Logseq AI桥接器

MCP-Logseq是一个使用模型上下文协议（MCP）的AI桥接器，用于连接Logseq知识图谱和MCP兼容的AI助手，支持块级操作和块引用功能。

  • by varunity
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 varunity/mcp-logseq

使用说明

MCP Logseq

使用Logseq图的AI桥 模型上下文协议（MCP）将任何兼容MCP的AI助手（Claude、Cursor、Windsurf等）连接到您的Logseq知识库，并深度集成 块 和 块参照.

搬运来的 mcp黑曜岩 具有Logseq特定功能：

  • 先阻止操作 --读取、附加和引用单个块
  • 块参照 --创建 ((block-uuid)) 块之间的链接
  • 上下文图 --解析人工智能上下文的参考文献，获取反向链接，随着时间的推移构建知识图

快速开始

  1. 安装Node.js （v18+）

  2. 配置您的MCP客户端 （例如光标）：

    添加到MCP配置中（例如。 ~/.cursor/mcp.json 或光标设置→ MCP):

    {
  "mcpServers": {
    "logseq": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-logseq", "/path/to/your/logseq/graph"]
    }
  }
}

    替换 /path/to/your/logseq/graph 使用实际的Logseq图目录（包含以下内容的文件夹 journals/, pages/, .logseq/).

  3. 测试 --问你的AI：

    • “在我的Logseq图中列出文件”
    • “阅读页面日志/2024_01_15.md”
    • “搜索包含‘机器学习’的块”
    • “获取块abc-123-def并显示引用它的内容”

Logseq概念

积木

Logseq内容按以下方式组织 块 --每颗子弹(-)是一个块。区块具有：

  • 通用唯一标识符 --稳定ID(id:: uuid 在降价中）
  • 内容 --正文
  • 属性 — key:: value 元数据
  • 层级 --缩进=父/子

块参照

  • 参考: ((block-uuid)) --链接到块
  • 嵌入: {{embed ((block-uuid))}} --内联呈现块内容

使用 create_block_ref 添加引用和 read_page 随着 resolveBlockRefs: true 将其扩展到AI环境。

MCP工具

页面操作

工具 说明
read_page 用区块读取页面；可选的 resolveBlockRefs 适用于人工智能环境
write_page 写入页面（覆盖/追加/预置）
list_directory 列出文件和文件夹
search_blocks 搜索块内容和属性
read_multiple_pages 批量读取（最多10个）
get_frontmatter 仅获取frontmatter
update_frontmatter 更新frontmatter
delete_note 删除页面（需要确认）
move_note 移动/重命名页面
patch_note 替换页面中的字符串
manage_tags 添加/删除/列出标签
get_notes_info 没有内容的元数据
get_graph_stats 笔记、文件夹、大小、最近使用的文件

区块操作（特定于Logseq）

工具 说明
read_block 按UUID获取块（搜索整个图）
append_block 将块添加到页面（可选地在父项下）
get_block_refs 获取引用给定块的块（反向链接）
create_block_ref 插入 ((uuid)) 成块

示例：构建上下文图

  1. 搜索 对于相关区块： search_blocks 查询“项目想法”
  2. 阅读 一个区块： read_block 带有来自结果的UUID
  3. 获取反向链接: get_block_refs 查看与它的链接
  4. 创建链接: create_block_ref 连接相关块
  5. 结合上下文阅读: read_page 随着 resolveBlockRefs: true 扩大人工智能的参考文献

随着时间的推移，人工智能可以通过遵循块引用来构建你的知识图谱。

发展

npm install
npm run build
npm start /path/to/graph   # Run with tsx

许可证

麻省理工学院

相关 MCP