enquire-mcp 是面向 AI 智能体的长期记忆 MCP 服务器，以用户本地的 Obsidian 仓库作为记忆数据库。它将用户已有的笔记与文档转化为持久、可查询的智能体记忆，检索结果保留来源并暴露时效信息，帮助智能体重新核查过时事实，同时不把上下文锁定在单一模型厂商内。产品采用 MIT 许可，厂商中立，默认只读，服务期间不发起出站调用、不发送遥测。
用途方面，enquire-mcp 主要服务于：一是为 AI 智能体提供长期记忆，将 Obsidian 仓库接入任意兼容 MCP 的客户端（如 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、ChatGPT、Codex、OpenClaw），使智能体跨会话、跨模型、跨提供商对会议记录、日记、研究日志和决策文档保持语义召回；二是作为个人知识库/第二大脑，混合检索支持 50 多种语言，可用英文提问俄文日记并获得正确结果；三是智能体式 RAG 与上下文工程，提供逐信号分数、HyDE 查询改写、子问题分解等能力。
主要能力包括：混合检索融合 BM25、TF-IDF 与多语言嵌入（经 RRF 融合），可选用 BGE 交叉编码器重排，并给出逐信号分数；密集检索路径使用 HNSW 与 int8 量化扩展。文档智能方面，Markdown 与 PDF/OCR 进入同一混合检索路径，PDF 命中保留页码引用（[page: N]），OCR 可恢复扫描页；Canvas 被解析为带类型图；专用工具可执行支持的 Dataview LIST/TABLE 子集与支持的 Obsidian Base 过滤器。时效方面，每个搜索命中可携带 age_days 与 stale 标记，可选近期权重让智能体偏好新知识。此外提供 wikilink 图增强，仅在候选集 RRF 分数相同时用入度打破平局；obsidian_get_communities 提供 GraphRAG-light 式主题社区发现。内置评估工具（NDCG / Recall / MRR）可在自建查询集上测量检索质量。
使用方式：可通过 npm 全局安装（npm i -g @oomkapwn/enquire-mcp），或使用 npx -y @oomkapwn/enquire-mcp serve --vault <path> 命令在任意兼容 MCP 的客户端中运行。CLI 提供 enquire-mcp configure 命令，可按 vault 与客户端生成准确的配置片段（非破坏性，不写入内容），例如 --tier hybrid --client claude-desktop --vault <path>。仓库 examples/ 目录提供 Claude Desktop、Cursor、ChatGPT 自定义 GPT（经 HTTP 的远程 MCP）等配置模板及客户端中立的召回、证据、时效、综合与安全写入操作手册。另有 MCPB Basic 桌面包（v4.0.0-rc.7 GitHub Release 提供），包含恰好 13 个只读工具、0 提示词，不含写入工具、监视器控制、持久化/磁盘索引、嵌入模型、PDF 或 OCR 功能；需要 Node.js 22.13 或更高版本的兼容 MCPB 宿主。Basic 推荐的总括搜索惰性使用对实时 Markdown 的内存 TF-IDF。完整混合检索仍通过 npm/CLI 安装获得。
限制与状态说明：该分支记录的是未发布的源码候选版本，候选专用的 npm 命令与 MCPB 下载 URL 当前不可用；可用制品请使用已发布的 GitHub releases 或已发布的 npm 版本。稳定安装命令与候选说明分开。MCPB 包的字节流不声称可复现，因固定上游打包器记录打包时元数据；需要精确字节时请校验已发布校验和。真实桌面 GUI 安装、签名、目录批准行为及目录列表仍属维护者把关的验收工作。隐私方面，enquire 在服务期间不发起出站调用、不发送遥测，但请求的笔记内容仍会传给你连接的 MCP 客户端，之后由该客户端自身的隐私条款约束云端处理。给定资料中未提供收费、价格或具体平台支持范围的额外信息。
