Где заканчивается MCP и что будет дальше
Сейчас Obsidian MCP является рабочей частью моей системы.
Через него языковая модель может искать информацию в Obsidian, открывать заметки, собирать контекст проекта и работать с файлами.
Именно эту задачу я изначально хотел решить.
Но по мере использования стала видна следующая граница.
MCP хорошо решает задачу доступа.
Модель получает набор инструментов и сама решает, что искать, какие заметки открывать и какой контекст собирать.
Но если смотреть дальше, мне нужна уже не просто возможность обратиться к файлам.
Мне нужна отдельная система, которая сама понимает устройство моей проектной памяти.
Поэтому следующим этапом стал Obsidian Knowledge Agent.
Сейчас этот проект находится в активной разработке.
Если очень сильно упростить разницу, то MCP выглядит примерно так:
LLM обращается к Obsidian через инструменты и сама собирает нужный контекст.
Knowledge Agent должен работать иначе.
У него появляется собственный слой поиска и индексации, понимание структуры проектов, связей между файлами и Canvas, правил источников и границ проекта.
То есть перед моделью будет находиться отдельная система, которая сначала определяет, где искать, что относится к вопросу и какой контекст действительно нужно передать дальше.
Меняется и работа с изменениями.
В MCP доступ к заметке и возможность её изменить находятся довольно близко друг к другу.
В Knowledge Agent чтение, рассуждение и изменение состояния разделяются.
Найти информацию можно одним контуром.
Предложить изменение другим.
А реально изменить проект только через отдельный контролируемый механизм с правилами безопасности.
В результате меняется сама роль MCP.
Он не исчезает.
Но из центра архитектуры превращается в один из способов подключения к системе.
Если текущую архитектуру можно описать так:
LLM → MCP → Obsidian
то следующая постепенно становится такой:
LLM → Knowledge Agent → проектная память
Где под проектной памятью находятся уже не только Markdown-файлы, но структура проектов, Canvas, связанные источники, собственный индекс и правила работы со всем этим.
Часть этой архитектуры уже реализована, часть ещё строится.
Поэтому подробно расскажу про Obsidian Knowledge Agent позже.
А эту серию на этом можно закончить.
MCP стал первым рабочим мостом между LLM и моей памятью.
Следующий этап заключается уже не в том, чтобы дать модели доступ к знаниям.
А в том, чтобы построить систему, которая умеет с этими знаниями работать.