kj455/mcp-kibela
简介
mcp-kibela 是一个将 AI 模型与云端卡片笔记工具 Kibela 深度连接的 MCP 插件。对于习惯使用 Kibela 管理知识库的开发者来说，它解决了 AI 无法直接读取私有笔记的痛点。通过该协议，AI 可以直接检索、读取或更新你的个人知识库，将 AI 的通用能力转化为基于你私人数据的定制化助手。上手门槛较低，只要拥有 Kibela 账户并配置好 API 即可，让 AI 真正成为你的“第二大脑”管理助手，而非简单的聊天机器人。
核心亮点
- 打通 AI 与 Kibela 笔记的实时双向交互
- 将私人知识库转化为 AI 的实时上下文
- 支持通过 AI 快速检索和整理碎片化笔记
- 轻量化配置，快速将笔记库变为 AI 插件
完整文档
mcp-kibela 🗒️
一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，使 AI 助手能够搜索和引用 Kibela 内容。该设置允许像 Claude 这样的 AI 模型安全地访问存储在 Kibela 中的信息。
Features 🚀
mcp-kibela 服务器提供以下功能：
- Note Search: 通过关键词搜索 Kibela 笔记
- My Notes: 获取你的最新笔记
- Note Content: 通过 ID 获取笔记内容和评论
- Note by Path: 通过路径获取笔记内容
- Create Note: 创建新笔记
- Update Note Content: 通过笔记 ID 更新笔记内容
---
Prerequisites 📋
在开始之前，请确保你已安装：
- Node.js (v18 或更高版本)
- MCP Client (Claude Desktop, Cursor 等)
- Kibela Access Token (如何获取 token)
- Git (如果从源码构建)
Installation 🛠️
Usage with Cursorjson{
"kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "your-team-name from https://[team-name].kibe.la",
"KIBELA_TOKEN": "your-token"
}
}
}
### 在 VSCode 中使用json{
"mcp": {
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "kibela_team",
"description": "Kibela team name",
"password": false
},
{
"type": "promptString",
"id": "kibela_token",
"description": "Kibela token",
"password": true
},
],
"servers": {
"kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "${input:kibela_team}",
"KIBELA_TOKEN": "${input:kibela_token}"
}
}
}
}
}
### 在 Claude Desktop 中使用json{
"mcpServers": {
"mcp-kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "your-team-name from https://[team-name].kibe.la",
"KIBELA_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}
### 使用 Smitherybashnpx -y @smithery/cli install @kj455/mcp-kibela --client claude
## 环境变量
json
{
"kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "your-team-name from https://[team-name].kibe.la",
"KIBELA_TOKEN": "your-token"
}
}
}json
{
"mcp": {
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "kibela_team",
"description": "Kibela team name",
"password": false
},
{
"type": "promptString",
"id": "kibela_token",
"description": "Kibela token",
"password": true
},
],
"servers": {
"kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "${input:kibela_team}",
"KIBELA_TOKEN": "${input:kibela_token}"
}
}
}
}
}json
{
"mcpServers": {
"mcp-kibela": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KIBELA_TEAM",
"-e",
"KIBELA_TOKEN",
"ghcr.io/kj455/mcp-kibela:latest"
],
"env": {
"KIBELA_TEAM": "your-team-name from https://[team-name].kibe.la",
"KIBELA_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}bash
npx -y @smithery/cli install @kj455/mcp-kibela --client claude需要配置以下环境变量：
KIBELA_TEAM：您的 Kibela 团队名称（必填）。您可以从 Kibela 团队页面的 URL 中找到它。例如：https://[team-name].kibe.la
KIBELA_TOKEN：您的 Kibela API token（必填）
贡献
欢迎任何形式的贡献！
开发
1. 使用 npm run build:watch 以监听模式构建项目。
bash
npm run build:watchnpx @modelcontextprotocol/inspector 来检查 MCP server。bash
npx @modelcontextprotocol/inspector node /path/to/mcp-kibela/dist/index.jsMIT
