苹果笔记语义搜索与关联发现

Apple Notes 自带搜索以子串匹配为主：你记得半年前记过某个观点，但不确定原话，就很难靠关键词把它捞回来。更麻烦的是笔记间的隐性关联：两条看似无关的记录，可能因为共享一个第三方主题、同一实体或相同 [[wikilink]] 而互相支撑，原生搜索看不到这些路径。这个技能把 Apple Notes 的本地数据接进 MCP server，在设备上做索引、语义检索、关联发现，并在你明确要求时把散落笔记综合成一个有出处的立场。

核心能力

检索层由 search-notes 承担：embeddings 与 BM25 混合召回后再排序，得分按 RRF(vector, BM25) × title_boost × recency_factor 计算；时间语义查询（如 latest、today）会加强近因权重。需要精确字面匹配时改用 find-notes，语义召回时再回到 search-notes。get-note 负责取回单条完整内容，list-notes、list-folders、list-tags 与 search-by-tag 覆盖最近笔记、目录、标签库存和按标签取笔记。

关联发现层是这套方案最有意思的部分。related-notes 基于共享标签、[[wikilinks]] 和向量相似度找“明显相关”；bridge-notes 用 Swanson-ABC 思路找“不明显但有中介”的连接：A 与 C 彼此不相似，却都强关联到中间节点 B。feed 把 bridges、abstraction pairs、entity threads 汇成按证据强度排序的连接流；entity-notes 和 list-entities 则回答“我在哪些笔记里还提过 Mercedes 这类实体”，前提是存在可选的实体图数据库。

综合层只在你要求“总结我对 X 的看法”时触发。综合接口运行在本地 web 端点（默认 http://localhost:3741/，调用 GET /api/synthesize?q=），回答会附带指向源笔记的行内 [n] 引用，便于回查原文。

关键步骤

服务启动前要做一次性准备：MCP server 直接读取 Apple Notes 的 SQLite 存储，因此运行它的二进制（通常是 bun）需要被授予 Full Disk Access；没有这个权限，任何调用都会失败。注册 server 后重启客户端，先跑一次 index-notes 建立本地索引，再开始搜索。若检索结果偏旧，用 index-health 查看同步状态与上次索引时间，check-changes 判断笔记是否有变化。

适用边界

只支持 macOS 与 Apple Notes；它不会搜索 Obsidian、Notion、Google Docs 或其他笔记库。索引、embeddings、BM25、聚类、bridges 和实体计算都在设备上完成，只有综合生成这一步需要 LLM——你可以选择本地模型，也可以使用云端模型。搜索质量依赖较新的本地索引；最近编辑过的笔记可能出现后台增量索引尚未追上的滞后，重跑一次搜索即可。实体相关工具需要可选的 layered_graph.db，缺失时建议改用混合搜索、精确搜索、related-notes 或 bridge-notes。