Bear MCP Server 是一款 MCP 服务器，旨在桥接 AI 模型与您的 Bear Notes 应用。它允许 AI 模型安全地访问和利用您在 Bear Notes 中存储的知识和信息，极大地扩展了 AI 的上下文理解能力。通过简单的配置，AI 模型即可使用 get_notes、get_tags 和 get_notes_like 等工具，实现读取所有笔记、列出所有标签以及按文本搜索笔记等功能。

该服务器通过运行 SQL 命令直接访问 Bear Notes 的 SQLite 数据库，无需复杂的 API 集成。开发者只需使用 Node.js 安装并构建项目，然后在 Claude Desktop Config 中配置服务器路径，即可轻松集成。Bear MCP Server 的核心价值在于它使 AI 模型能够理解和利用您已有的笔记数据，从而提供更智能、更个性化的服务。

读取所有笔记

bear-mcp-server 允许 AI 模型通过 get_notes 工具访问 Bear Notes 应用程序中存储的所有笔记。该服务器直接与 Bear Notes 的 SQLite 数据库交互，执行 SQL 查询以检索笔记内容。这使得 AI 模型能够获取用户在 Bear Notes 中记录的全部信息，为后续的分析、总结或问答提供数据基础。例如，一个 AI 助手可以使用此功能来回顾用户过去一周的笔记，并生成一份包含关键事项和待办任务的摘要报告。技术上，该功能依赖于 Node.js 环境和对 Bear Notes 数据库的访问权限，通过执行预定义的 SQL 命令实现数据提取。

按文本搜索笔记

get_notes_like 工具支持 AI 模型根据指定的文本内容搜索 Bear Notes 中的笔记。此功能通过在 Bear Notes 的 SQLite 数据库中执行 LIKE 查询来实现，允许 AI 模型快速定位包含特定关键词或短语的笔记。这对于需要根据上下文信息检索相关笔记的 AI 应用非常有用。例如，一个 AI 知识库可以使用此功能来查找包含特定主题或项目名称的笔记，从而为用户提供更精确的答案和信息。该功能的核心在于高效的文本匹配算法和对 SQLite 数据库查询的优化，以确保快速响应和准确的结果。

列出所有标签

bear-mcp-server 提供了 get_tags 工具，使 AI 模型能够获取 Bear Notes 中使用的所有标签列表。通过查询 Bear Notes 的 SQLite 数据库，该服务器可以提取所有已定义的标签，并将其提供给 AI 模型。这使得 AI 模型能够了解用户的笔记组织结构和主题分类，从而更好地理解笔记的内容和上下文。例如，一个 AI 笔记管理工具可以使用此功能来分析用户的笔记习惯，并根据标签的使用频率和关联性，自动推荐相关的笔记或主题。技术实现上，该功能依赖于对 Bear Notes 数据库结构的理解和对 SQL 查询的正确执行。

技术实现

bear-mcp-server 基于 Node.js 和 TypeScript 构建，利用 SQLite 数据库驱动程序与 Bear Notes 的数据存储进行交互。服务器通过定义清晰的 API 接口，将 Bear Notes 的数据访问能力暴露给 MCP 客户端。这种技术选型保证了服务器的跨平台兼容性和易于部署的特性。同时，TypeScript 的使用提高了代码的可维护性和可读性，降低了开发和维护成本。服务器的架构设计注重性能和安全性，通过合理的 SQL 查询优化和数据验证，确保数据访问的效率和安全性。

集成优势

bear-mcp-server 作为 MCP 服务器，可以无缝集成到任何支持 MCP 协议的 AI 应用中。通过简单的配置，AI 开发者可以轻松地将 Bear Notes 的数据集成到他们的 AI 模型中，无需编写复杂的数据库访问代码。这种集成方式降低了 AI 开发的门槛，加速了 AI 应用的开发和部署。此外，MCP 协议的标准化特性保证了 bear-mcp-server 与其他 MCP 组件的互操作性，使得 AI 开发者可以构建更加灵活和可扩展的 AI 应用。