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MCP 服务器 已收录

akseyh/bear-mcp-server

如果你在 macOS 上使用 Bear 作为知识库，这个 MCP 服务能让 AI 直接读取你的笔记内容。它本质上是在 LLM 与 Bear 之间搭建了一座桥梁，使 AI 能够根据你的指令检索笔记，从而实现基于个人知识库的问答或内容整理。对于习惯将碎片化灵感记录在 Bear 的开发者来说，这消除了手动复制粘贴的繁琐，让 AI 真正拥有了你的“第二大脑”上下文，上手难度低，只需简单配置即可在支持 MCP 的客户端中使用。

开源生态General
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01 / 服务器详情

服务器详情

如果你在 macOS 上使用 Bear 作为知识库，这个 MCP 服务能让 AI 直接读取你的笔记内容。它本质上是在 LLM 与 Bear 之间搭建了一座桥梁，使 AI 能够根据你的指令检索笔记，从而实现基于个人知识库的问答或内容整理。对于习惯将碎片化灵感记录在 Bear 的开发者来说，这消除了手动复制粘贴的繁琐，让 AI 真正拥有了你的“第二大脑”上下文，上手难度低，只需简单配置即可在支持 MCP 的客户端中使用。

一个提供 akseyh/bear-mcp-server 能力的模型上下文协议服务器，可被兼容 MCP 的 AI 客户端连接和调用。

能力标签GeneralMCP开源
协议Model Context Protocol
开发者生态开源生态
开源协议MIT / 以来源页为准
来源GitHub
收录合集

收录本 MCP 服务的合集

常用MCP2026.03.30已收录
我的MCP2026.03.31已收录
Genie2026.03.30已收录
02 / 工具测试

工具测试

可用工具

akseyh-bear-mcp-server

可调用

调用 akseyh/bear-mcp-server 提供的 MCP 能力并返回结构化结果。

参数
input根据该 MCP 服务的工具 schema 传入参数。
提示：该工具可能会截断响应；使用 start_index 等分页参数可以分块读取较长内容。
03 / 服务配置

连接方式

Remote
{
  "mcpServers": {
    "akseyh/bear-mcp-server": {
      "url": "部署后由服务提供方生成 Remote 地址"
    }
  }
}

Remote 地址需要在部署后由服务提供方生成，页面不会伪造不可用的端点。

03 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    先检查服务器能力和权限范围。

  2. 02
    步骤 2

    复制安装命令或 JSON 配置。

  3. 03
    步骤 3

    在客户端中进行小范围连接测试。

  4. 04
    步骤 4

    确认数据访问和维护状态后再长期使用。

04 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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