Obsidian 接入 AI 完整指南

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按需求分两大类方案：接云端 AI（Claude 等） 和 接本地开源模型（隐私优先），可以只选一种，也可以两套插件同时装、按需切换。

方案 A：接云端 AI —— Claudian 插件（最强，深度操作笔记库）

把 Claude Code 直接嵌入 Obsidian，AI 能读写你 vault 里的笔记文件，功能最完整。

安装步骤： 1. 装 Node.js，然后装 Claude Code CLI： 

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npm install -g @anthropic-ai/claude-code
2. Obsidian 设置 → 第三方插件 → 关闭安全模式 → 搜索安装「Claudian」并启用 3. 打开任意笔记，点侧边栏机器人图标（或 Cmd/Ctrl+P 搜索 “Claudian: Open Chat”） 4. 首次发消息会弹出登录链接，用 Claude 账号/订阅授权即可，无需单独配 API Key

特点： - vault 会变成 agent 的工作目录，文件读写、搜索、命令执行、多步骤工作流开箱即用 - 支持选中文本快捷键直接行内编辑，带逐字 diff 预览 - 支持斜杠命令调用 Skills，也支持 @ 提及 vault 文件、子代理或 MCP 服务器 - 不想用官方 API，也能在插件里改环境变量接入兼容 Anthropic 格式的国产模型（GLM、Kimi、MiniMax 等）

轻量替代： 如果只想要”聊天/续写/润色”，不需要 AI 深度操作文件，可以用 Copilot for Obsidian 插件配置云端 API Key（支持 Claude、GPT、智谱等），上手更快。

方案 B：接本地开源模型 —— Ollama + Obsidian Copilot（隐私优先，完全离线）

全程不联网、数据不出本机，代价是模型能力比云端弱。

第一步：装 Ollama 并拉模型

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ollama pull qwen2.5:7b        # 对话模型
ollama pull nomic-embed-text  # 嵌入模型，做笔记库语义搜索

经验法则：显存（GB）÷ 2 ≈ 能轻松跑的模型参数量（B），8GB 显存建议选 4B 左右的模型。

第二步：开放 Ollama 给 Obsidian 访问

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OLLAMA_ORIGINS=app://obsidian.md* ollama serve

（Windows 改系统变量后重启 Ollama 服务）

第三步：装 Obsidian Copilot 插件

设置 → 第三方插件 → 搜索安装「Copilot」（作者 Logan Yang）。

第四步：接入本地模型

Copilot 设置 → Models → Chat Models 点 Add Custom Model，Provider 选 Ollama，填模型名，勾选 CORS，Verify 通过即可；Embedding Model 同理加 nomic-embed-text。回到 Basic 设置把默认模型都切到本地的。

第五步：使用

聊天侧边栏三种模式：Chat（普通对话）、Long Note QA（针对当前笔记问答）、Vault QA（全库检索问答，需先跑一次 Copilot: Force re-index vault for QA 建索引）。也可选中文字快捷键直接扩写/总结/翻译。

其他本地方案： | 插件 | 特点 | |—|—| | Ollama 插件（轻量） | 连接本地 Ollama 服务器，可预配置常用提示词，专注总结/改写 | | Smart Connections / Smart Second Brain | 适合只想语义检索、不想被插件索引全部笔记内容的人 | | LM Studio 代替 Ollama | 喜欢图形界面管理模型的话，LM Studio 提供直观图形界面，配置后能与 Obsidian Copilot 无缝交互 |

怎么选

  • 想要 AI 深度操作笔记库（批量整理、跨文件关联、自动化工作流）→ Claudian + Claude
  • 重视隐私、不想数据出本机、可以接受模型能力打折 → Ollama + Copilot 插件本地模型
  • 两者都要：Copilot 插件本身支持同时配置多个 provider，云端/本地模型随时切换，不用装两套
  • 本地 LLM 的最大优势是数据隐私和安全——所有运算都在自己电脑完成，不必担心数据被传给服务提供商，但能力天然不如云端大模型，复杂任务建议还是切回 Claude 等云端模型