让 VNote 具备接入 AI 的能力

VNote 将笔记以本地 Markdown 文件存储，这使其成为 AI 辅助知识管理的优秀候选。然而，与 Obsidian 不同，VNote 目前没有任何方式让 AI 编程 agent（如 opencode、Claude Code、Cursor 等）以编程方式读取、写入、搜索或管理笔记。希望将 VNote 用作 AI agent 知识库的用户只能依赖文件系统层面的 hack。

建议添加以下一种或两种能力：

1. MCP (Model Context Protocol) 服务器 — 一个轻量级本地服务，将 VNote 的笔记（读/写/搜索/列表）暴露为 MCP 工具。这是目前 AI 工具集成的事实标准。任何支持 MCP 的客户端（opencode、Claude Code、Cursor、Windsurf 等）都可以直接操作 VNote 笔记。示例工具：

   • vnote_search("关键词") — 全文搜索笔记
   • vnote_read("路径") — 读取笔记内容
   • vnote_write("路径", "内容") — 创建或更新笔记
   • vnote_list_notebooks() — 列出所有笔记本/笔记

2. CLI 结构化输出 — 更简单的方案：为现有 CLI 操作增加 --json 标志，输出结构化 JSON，方便外部工具脚本化调用 VNote。

AI 编程 agent 正在成为开发者工作流的主要交互界面。Obsidian 已经拥有丰富的 MCP 服务器和插件生态，AI agent 可以直接读写/搜索其库（例如 obsidian-memory-layer-mcp、mcp-obsidian、OpenGem）。VNote 尽管拥有出色的 Markdown 编辑体验和基于文件系统的存储结构，但在"AI 原生"笔记工具的发展中正面临被落下的风险。

The issue names no files, tests, or entry points; start by surveying the existing CLI operations and local Markdown storage. Compare the proposed MCP server and --json alternatives, then define the supported read, write, search, and list behavior and acceptance checks before implementation.