An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Markdown Frontmatter Harvester a ChatGPT y Claude

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Convierte tus notas locales en una base de datos consultable por IA.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 1 capacidad

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01

1 capacidad en este set.

Parte de 1 disponible a través de Markdown Frontmatter Harvester.

  1. 01

    Recolectar frontmatter de Markdown

    Escanea un directorio local de archivos Markdown para extraer etiquetas, fechas y metadatos YAML.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Draft Management

Ask your AI to find all notes marked as 'draft' so you can finish your writing.

02

Tag Auditing

Identify which notes are missing specific tags or have duplicate labels.

03

Timeline Analysis

Query your notes by date to see how many entries you made during a specific month or year.

04

Content Organization

Use the metadata index to find specific project files without manually searching through folders.

Automatiza una tarea

Pon Markdown Frontmatter Harvester a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Markdown Frontmatter Harvester funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Markdown Frontmatter Harvester a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 915ms. Rápida en producción.

Markdown Frontmatter Harvester se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1149ms
3 octHoy
Día más rápido
722ms
Día más lento
1149ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+14%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 1 capacidad llega lista para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Markdown Frontmatter Harvester, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Markdown Frontmatter Harvester. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Markdown Frontmatter Harvester Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_pSzsBgFkLuKZKUA1Ej60Dr18di9s0JV9d52i5cdI/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Markdown Frontmatter Harvester capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "markdown-frontmatter-harvester-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_pSzsBgFkLuKZKUA1Ej60Dr18di9s0JV9d52i5cdI/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Markdown Frontmatter Harvester con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Markdown Frontmatter Harvester delegan.

Ideal para usuarios de sistemas de gestión del conocimiento que necesitan interactuar con sus notas mediante inteligencia artificial.

  • 01

    Gestores de conocimiento

    Usuarios de Obsidian o Logseq que organizan grandes volúmenes de información personal o profesional.

  • 02

    Desarrolladores y escritores

    Personas que utilizan Hugo o sistemas basados en Markdown para gestionar contenido y repositorios.

  • 03

    Investigadores

    Profesionales que necesitan realizar consultas rápidas sobre metadatos en bases de datos de notas locales.

FAQ

Preguntas de quienes usan Markdown Frontmatter Harvester.

  • 01

    Does this MCP upload my notes to the cloud?

    No. This is an air-gapped solution. The scanning happens locally on your machine, and only the extracted metadata is processed for your AI client.

  • 02

    Can I use this with Obsidian?

    Yes. It is specifically designed to work with Markdown-based systems like Obsidian, Logseq, and Hugo.

  • 03

    How fast is the scanning process?

    It is very fast. Using optimized capabilities, it can scan over 1,000 files in milliseconds.

  • 04

    What kind of metadata can it extract?

    It extracts any YAML frontmatter you have defined, such as tags, dates, status, or custom fields.

  • 05

    Do I need to configure anything in my markdown files?

    No configuration is required. As long as your files use standard YAML frontmatter, the MCP will recognize and harvest it.

  • 06

    Does it send my entire note content to the AI?

    No. To protect your privacy and save context tokens, it strictly extracts ONLY the YAML metadata block between the --- delimiters. The actual body text of your note is ignored.

  • 07

    Will this alter my Obsidian files?

    Not at all. The parser operates in a strict read-only mode. It reads the files into memory to extract the metadata and never writes back to the disk.

  • 08

    Does it work with nested folders?

    Yes! The engine uses recursive globbing to scan every single folder and sub-folder inside the path you provide.

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