Obsidian 入门53：Get 笔记还有另一种同步方式，让 AI 帮你读、帮你整理

入门52写了 get-to-obsidian 插件之后，有群友说了一句话让我重新思考这件事。

他说"让 AI 直接去读你的 Get笔记，整理完放到 Obsidian 不就好了？"

我认真想了一下，发现它代表了一种完全不同的思路。插件是让工具替你做苦力活；AI 路线是让工具替你做思考。这两件事，其实你都需要。

当然，前提是你得先有 AI 能力。这个能力从哪来，Obsidian AI 插件（入门31/入门32/入门33介绍过），或者本地 AI 工具（Claude Code 等）。

有哪个用哪个，这条路才走得通。

这篇不重复插件怎么装，只讲怎么用这些 AI 能力去读 Get笔记。

两条路的本质区别

先说清楚一件事：这两条路解决的是不同问题。

插件路线是备份思维。你在 Get笔记里存了什么，Obsidian 里就有什么。原文同步，不丢东西，偶尔翻看很方便。但说到底，你还是在「另一个地方存了一份」，并没有解决「从来没看」这个问题。

AI 路线是加工思维。你告诉 AI：「去读一下我最近存的那些关于产品思维的笔记，帮我整理成条目，写到 Obsidian 里去。」AI 读原文、理解内容、提炼重点、写成你想要的格式，最后落到 Obsidian 的某个文件夹下。

核心差异就一句话：插件是同步，AI 是整理。

这两件事，你可能都需要。

当然，两者可以并存。你用插件做备份，用 AI 做整理，让两种方式互相补充。

前提：你得有 AI 能力

这条路的入口是：你得先有调用 AI 的能力。方向有两个，

Obsidian AI 插件（入门31/入门32/入门33介绍过）适合不想折腾的用户，装上插件，Obsidian 就能直接跑 AI。

本地 AI 工具（Claude Code、Cursor 等）适合习惯用终端或者 IDE的人。

有哪个用哪个。

Get笔记的 Skill / MCP / CLI 生态

在说怎么用 AI 读 Get笔记之前，先了解一下目前能找到的三套工具：

Skill（/iswalle/getnote）

这是最面向普通用户的入口。装上之后，直接用自然语言指令控制 Get笔记，比如「保存这条笔记」「搜索某内容」「列出我的知识库」。指令体系清晰，Save/Search/List/KB/Tag/Config 六条路由覆盖主要操作。装上就能用，不需要懂 API。

安装方式，将下面的命令发给你的 AI agent（Claude code或者 Codex）：

帮我安装这个 get 笔记 skill，项目地址是：https://github.com/iswalle/getnote-openclaw。安装好后，教我怎么使用，最好按照由浅入深的步骤。

MCP Server（getnote-mcp，GitHub: iswalle/getnote-mcp，⭐64）

MCP 是 Model Context Protocol 的缩写，简单说就是让 AI 模型能直接调用工具的标准接口。这个 MCP Server 暴露了 30 多个工具，覆盖 Get笔记的几乎所有功能。如果你在用一个支持 MCP 的 AI 客户端（Claude Code、Cursor 等），接上这个就能让 AI 真正「操控」你的 Get笔记。

CLI（getnote-cli，GitHub: iswalle/getnote-cli，⭐82）

本地终端工具，包含 5 个子 Skill：认证、知识库、笔记操作、搜索、标签。适合喜欢在终端操作、或者想把 Get笔记能力整合到自己脚本里的用户。

三者的关系：Skill 依赖 MCP，MCP 调用官方 API，CLI 是独立出口。 对普通用户来说，从 Skill 开始就够了。

普通用户，从 Skill 开始就够了。

别想太多，先跑起来。

实战演示：让 AI 整理你的 Get笔记

说了这么多，来点实际的。以下是完整操作步骤，以 MCP 为例（Skill 的操作逻辑类似，只是封装层次不同）。

第一步：配置 MCP，连接 Get笔记 API

你需要两个东西：API Key 和 Client ID，来源是 Get笔记开放平台（biji.com/openapi）。

在支持 MCP 的 AI 客户端里，配置文件大概长这样（当然你不用手动配置，把项目地址发给 AI，让你的 AI 帮你配置就好）：

{
  "mcpServers": {
    "getnote": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@getnote/mcp"],
      "env": {
        "GETNOTE_API_KEY": "你的API Key",
        "GETNOTE_CLIENT_ID": "你的Client ID"
      }
    }
  }
}

配置完，AI 就有了「读你 Get笔记」的能力。

我第一次配的时候，用的是 Claude Code，接上 MCP 之后第一件事就是让 AI 搜了一下我存了哪些内容。结果吓了一跳。半年前存的一些零碎想法还在，都快忘了。

第二步：告诉 AI 去读什么

比如你有一堆录音转写的笔记，主题散乱，从来没整理过。你可以这样问 AI：

「去搜一下我最近存的关于'产品方法论'的笔记，列出标题和摘要。」

AI 调用 Get笔记的搜索工具，返回结果。你从中挑出想整理的那几篇。

我一开始搜"产品"，出来40多条，根本没法看。后来学会加限定词，用"产品 方法论 最近一周"，一下就精准了。

第三步：AI 读内容，整理成结构化条目

继续：

「读一下这几篇笔记，帮我提炼核心观点，写成 Obsidian 格式的条目，包括：来源、日期、核心观点、我的批注。输出 Markdown。」

AI 调用笔记读取工具，逐篇读内容，按你要求的格式整理输出。

第四步：写入 Obsidian

得到整理好的 Markdown 后，你可以手动粘到 Obsidian 对应的文件夹，也可以让 AI 直接写文件。写完之后，Obsidian 里就是结构化的知识条目，而不是一堆散乱的原文链接。

我让 AI 整理完会自己过一遍，是因为 AI 偶尔会有漏字，或者某个词翻译得不准确。检查一遍比直接用放心。

整个过程，从「搜什么」到「读什么」到「整理成什么格式」，都是由你驱动 AI 完成。你在控制读哪篇、怎么整理，AI 在做苦力活。

插件和 AI 路线，怎么选？

插件适合： 只想原文备份，不追求深度整理；使用场景偏「偶尔翻翻」，不需要 AI 参与；手动整理习惯了，AI 整理反而不习惯。

AI 路线适合： 想让笔记真正变成可检索、可关联的知识；存量大，想系统梳理但一直没时间；愿意花一次时间搭好工具链，之后省力。

如果你选了 AI 路线，Get笔记 + Skill/MCP + Obsidian，这条链子搭好之后，「让 AI 读一遍我最近存了什么」这件事，大概两三分钟就能跑完。

也可以两条路同时用，没人规定只能选一个。

工具链完整了

回顾一下整个系列：入门50讲微信读书笔记怎么进 Obsidian，入门52讲 Get笔记怎么通过插件同步，这篇讲怎么用 AI 去读、去整理。

存（Get笔记）→ 同步（插件）→ 读+整理（AI）

工具本身不是答案。

定时去理，才是。