NASをMCPサーバーとして公開しVault GraphRAG知識ベースを構築する
🔍 抽出済み ｜ 技術 ｜ 優先度：🟠 高
シリーズ: AI・IT実践シリーズ
目的（ゴール）
QNAP NAS上のObsidianVault（AtomicNote / UseCase-Master / Risk-Master / Lab Log群）をMCP Filesystem Serverとして公開し、Node3上のローカルLLM推論時に動的参照できるGraphRAG知識ベースを構築する。クラウドAPIへのドキュメント送信ゼロで、最新のVaultデータを推論に組み込み、ハルシネーションを低減しながらプライバシーを保護する。
アクター
- 著者（Manabazu）
- QNAP NAS——Vaultホスト・MCPサーバーストレージ
- Node2（MCP Filesystem Server）——NASデータのMCP公開エンドポイント
- Node3（ローカルLLM推論）——RAGクエリ実行・参照生成
- ObsidianVault（30_Knowledge_Graph / 99_PublishingSprint）——知識ベース
- MicroThinker（DeepSeek-R1-Distill-14B等）——RAG対応推論エンジン
検証シナリオ
S1：Vault静的インデックス構築
AtomicNote（30_Knowledge_Graph）全ファイルをMCP経由でインデックス化。WikiLinkグラフを解析してノード間の関係性マップを生成。
S2：リアルタイムRAGクエリ
「リスクR260506-003に関連する技術UCs」のようなクエリをローカルLLMへ投入 → MCP経由でVaultを検索 → 根拠付き回答を生成。クラウドLLM（Claude API）との回答品質を比較。
S3：UC-Risk-AtomicNoteグラフ横断推論
UseCase-Master / Risk-Master / AtomicNoteの3層をまたぐ複合クエリ（例：「グレートリセットに対応できる技術UCs上位5件と根拠を示せ」）をローカルで完結させる。
S4：出版タスク支援への統合
執筆中の原稿章ファイルをコンテキストとして、VaultのAtomicNoteを動的に参照しながらMicroThinkerが章の論理整合性チェックを行う出版支援ワークフローを確立。
対応リスク
期待成果
- ObsidianVaultが「静的ドキュメント集」から「ローカルAIが参照するリアルタイム知識ベース」へ進化
- クラウドAPIへの機密情報送信ゼロを実現（R260413-002への直接対処）
- UC260416-001（AtomicNote自動生成）・UC260506-002（MCPオーケストレーター）との統合で出版オペレーション全自動化の基盤