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克隆仓库:
git clone https://github.com/yourusername/nexus-mcp.git
cd nexus-mcp
使用Poetry安装依赖项:
poetry install
设置Google日历API:
credentials.json设置Trello API(可选):
poetry run python main.py
启动服务器:
poetry run python main.py
服务器启动并准备好接受兼容MCP的客户端连接。
使用任何兼容MCP的客户端与服务器交互。服务器提供了以下工具:
要使用此服务器与Anthropic Claude Desktop配合,请在Claude Desktop设置中添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"personal-assistant": {
"command": "/path/to/your/venv/bin/python",
"args": ["/path/to/your/project/main.py"],
"env": {
"GOOGLE_CREDENTIALS_PATH": "/path/to/your/credentials.json",
"GOOGLE_TOKEN_PATH": "/path/to/your/token.json",
"GOOGLE_API_KEY": "your_google_api_key",
"GOOGLE_CX_ID": "your_google_cx_id",
"OBSIDIAN_VAULT_PATH": "/path/to/your/obsidian/vault",
"OBSIDIAN_DEFAULT_FOLDER": "your_default_folder",
"TRELLO_API_KEY": "your_trello_api_key",
"TRELLO_TOKEN": "your_trello_token",
"LOG_PATH": "/path/to/log.txt",
"ENABLE_OBSIDIAN_TOOLS": "True/False",
"ENABLE_TRELLO_TOOLS": "True/False",
"ENABLE_CALENDAR_TOOLS": "True/False",
"ENABLE_NEWS_SEARCH": "True/False",
"ENABLE_WEB_PARSER": "True/False",
"SEMANTIC_SEARCH_ENABLED": "True/False",
"EMBEDDINGS_PATH": "/path/to/embeddings.json"
}
}
}
}
替换路径和凭证为您实际的值:
command:指向您Python虚拟环境的Python可执行文件的路径args:指向您项目main.py文件的路径ENABLE_OBSIDIAN_TOOLS:设置为True启用Obsidian工具ENABLE_TRELLO_TOOLS:设置为True启用Trello工具ENABLE_CALENDAR_TOOLS:设置为True启用Google日历工具ENABLE_NEWS_SEARCH:设置为True启用Google新闻搜索ENABLE_WEB_PARSER:设置为True启用网页解析工具GOOGLE_CREDENTIALS_PATH:指向您的Google日历凭证文件(credentials.json)的路径GOOGLE_TOKEN_PATH:指向您的Google日历令牌文件(token.json)的路径GOOGLE_API_KEY:您的Google API密钥(用于自定义搜索API)GOOGLE_CX_ID:您的Google可编程搜索引擎ID(自定义搜索API的CX ID)OBSIDIAN_VAULT_PATH:指向您的Obsidian保险库的路径OBSIDIAN_DEFAULT_FOLDER:可选,默认文件夹路径,在其中创建新的笔记TRELLO_API_KEY:您的Trello API密钥TRELLO_TOKEN:您的Trello API令牌LOG_PATH:指向日志文件的路径SEMANTIC_SEARCH_ENABLED:设置为True启用Obsidian保险库的语义搜索SIMILARITY_TRESHOLD:默认值为0.5,这是语义搜索的阈值EMBEDDINGS_PATH:可选,指向由Obsidian矢量搜索插件生成的嵌入JSON文件的路径(如果没有设置,默认为.obsidian/plugins/vector-search/data.json相对于OBSIDIAN_VAULT_PATH)MODEL_TOKEN_LIMIT:AI模型理解何时对笔记进行分块的限制CHUNK_SIZE_TOKENS:分块大小要启用语义搜索功能,您需要安装Vector Search插件。

重新索引过程完成后,插件将在以下位置生成包含向量嵌入的JSON文件:
.obsidian/plugins/vector-search/data.json
此文件将作为语义搜索查询的嵌入源。
main.py中注册services/目录下git checkout -b feature/amazing-feature)git commit -m 'Add some amazing feature')git push origin feature/amazing-feature)