项目简介

本项目是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器,旨在让 AI 助手(如 Claude)能够安全、结构化地访问您的 Logseq 知识库。通过此服务器,AI 助手可以检索 Logseq 中的页面、生成日记摘要、分析知识图谱等,从而更有效地利用您的个人知识库。

主要功能点

  • 页面管理:
    • 获取所有页面列表
    • 获取指定页面内容(包括内容和反向链接)
    • 创建新页面
    • 搜索页面
  • 日记功能:
    • 生成指定日期范围的日记摘要,并分析关键概念
    • 向今日或指定日期的日记添加内容
  • 知识图谱分析:
    • 分析知识图谱,识别频繁引用的页面、最近更新、页面关联等
    • 发现知识空白和待完善的页面
    • 分析日记模式,如主题趋势、习惯跟踪等
    • 基于自然语言查询执行 Logseq DataScript 查询
    • 建议知识图谱中的潜在连接
  • 内容管理:
    • 获取指定 Block 的内容及其子 Block
    • 向指定页面或日记添加格式化内容,支持 Markdown 格式

安装步骤

  1. 克隆仓库: 将仓库 'https://github.com/joelhooks/logseq-mcp-tools' 克隆到本地。
  2. 安装依赖: 在仓库根目录下,使用 npm, yarn 或 pnpm 安装项目依赖。
    npm install
    yarn install
    pnpm install
  3. 配置环境变量: 复制 '.env.template' 文件并重命名为 '.env',然后编辑 '.env' 文件,填入您的 Logseq 认证 Token。
    • 如何获取 Logseq Token:
      • 打开 Logseq 应用。
      • 进入 "Settings" (设置) -> "Features" (特性) -> "Enable HTTP API" (启用 HTTP API)。
      • 在 "HTTP API Authentication Token" (HTTP API 认证 Token) 中设置并复制 Token。

服务器配置

MCP 客户端(如 Claude、Cursor)需要配置 MCP 服务器的启动命令才能连接。以下是不同客户端的配置方法,您只需配置 commandargs 即可,无需关注代码或脚本细节。

针对 Claude Desktop:

打开 Claude Desktop 的配置文件 'claude_desktop_config.json',通常位于用户目录下的 Claude 文件夹中。在 'mcpServers' 中添加或修改配置:

{
  "mcpServers": {
    "logseq": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/path/to/your/index.ts"]
    }
  }
}
  • server name: 'logseq' (服务器名称,可以自定义)
  • command: 'npx' (Node.js 包执行器)
  • args: '["tsx", "/path/to/your/index.ts"]'
    • 'tsx': TypeScript 执行器,用于运行 TypeScript 代码。
    • '/path/to/your/index.ts': 请务必替换为 'index.ts' 文件的绝对路径。例如:'/Users/username/Code/logseq-mcp-tools/index.ts'

针对 Cursor 编辑器:

在 Cursor 中添加新的 MCP 服务,配置命令如下:

npx tsx "/path/to/index.ts"
  • command: 'npx tsx "/path/to/index.ts"' (将 '/path/to/index.ts' 替换为 'index.ts' 文件的绝对路径)

针对 Anthropic API 或 CLI (通用配置):

使用 Claude 命令行工具添加 MCP 服务:

claude mcp add "logseq" npx tsx "/path/to/index.ts"
  • '"logseq"': 服务名称,可以自定义。
  • 'npx tsx "/path/to/index.ts"': MCP 服务器启动命令 (将 '/path/to/index.ts' 替换为 'index.ts' 文件的绝对路径)。

基本使用方法

配置完成后,您可以在 MCP 客户端中与 Claude 或 Cursor 等 AI 助手对话,并指示它们使用 Logseq 数据。例如:

  • "Show me my recent journal entries" (显示我最近的日记条目)
  • "Summarize my notes from last week" (总结我上周的笔记)
  • "Find all pages related to [topic]" (查找所有与 [主题] 相关的页面)
  • "Analyze my knowledge graph and suggest connections" (分析我的知识图谱并建议连接)

AI 助手会调用您配置的 MCP 服务器提供的工具来执行相应的操作,并将结果返回给您。

信息

分类

生产力应用