カスタムドキュメント生成ツール
カスタムまたは非公開のドキュメントをインデックス化して独自のMCPドキュメントサーバーを作成
既製のソリューションを超えて、特定のニーズに合わせたカスタムMCPドキュメントサーバーを作成し、非公開または専門的なコンテンツのインデックスを作成して提供することができます。
カスタムドキュメントサーバーを構築する理由
MCP互換の既製生成ツールやGitHub連携MCPドキュメントサーバーは多くのユースケースをカバーしていますが、カスタムソリューションには独自の利点があります：
- 非公開ドキュメント：機密性の高い内部ドキュメントへの安全なアクセス
- 専門知識：ドメイン固有の知識ベースのインデックス作成
- カスタム統合：独自のシステムやデータソースとの連携
- 細かな制御：特定のコンテンツ構造に合わせた検索アルゴリズムのカスタマイズ
カスタムドキュメント生成ツールは、既製のソリューションでは満たされない独自の要件がある場合や、ドキュメントのインデックス作成と検索方法を細かく制御する必要がある場合に最適です。
カスタムMCPドキュメントサーバーの例
Mastra MCPドキュメントサーバー
Mastra MCPドキュメントサーバーはカスタム構築されたソリューションの優れた例です。これにより、AIエージェントはコンテキストウィンドウに負担をかけることなく完全な知識ベースにアクセスし、必要なときに的を絞った情報を取得できます。
主な機能には以下が含まれます：
- ドキュメントへのリアルタイムアクセス
- コンテキストウィンドウの効率的な活用
- 複雑なクエリ理解のサポート
- 再トレーニングなしでのドキュメントの継続的な更新
独自のMCPドキュメントサーバーの構築
カスタムMCPドキュメントサーバーの作成には通常、以下のコンポーネントが含まれます：
- ドキュメント取り込み：ドキュメントを収集して処理するシステム
- テキスト処理：コンテンツのチャンク分割、エンベディング、インデックス作成
- ベクトルデータベース：セマンティック検索機能のためのストレージ
- 検索システム：関連情報を見つけるためのロジック
- MCPインターフェース：MCPプロトコルに従うエンドポイント
完全なカスタムソリューションの構築には、ベクトルデータベース、エンベディングモデル、MCP API仕様に関する専門知識が必要です。インフラストラクチャの複雑さを処理するマネージドツールから始めることを検討してください。
マネージドRAGソリューションの活用
すべてをゼロから構築する代わりに、マネージド検索拡張生成（RAG）サービスを活用してMCPドキュメントサーバーを作成できます。
Cloudflare AutoRAG
Cloudflare AutoRAGは、カスタムドキュメントシステムの作成を簡素化する完全マネージドのRAGパイプラインを提供します。
主な利点には以下が含まれます：
- 自動インデックス作成：手動での再処理なしにコンテンツを継続的に更新
- 組み込みの類似性キャッシング：繰り返しのクエリに対する応答時間の改善
- スケーラブルなインフラストラクチャ：Cloudflareのグローバルネットワーク上で実行
- 簡単な統合：WorkersバインディングまたはREST APIを通じて接続
GitHub連携ドキュメントサーバーのカテゴリで言及したGitMCPは、実際にはCloudflare AutoRAG上に構築されています。これは、これらのマネージドRAGソリューションを使用して、比較的少ない労力で本番環境対応のMCPドキュメントサーバーを作成できることを示しています。
AutoRAGの仕組み
AutoRAGは2つの主要なプロセスを処理します：
- インデックス作成（非同期バックグラウンドプロセス）：
- データ取り込み：接続されたデータソースから読み込み
- Markdown変換：様々なファイルタイプを構造化されたMarkdownに変換
- チャンク分割：より良い検索のためにコンテンツを小さな部分に分割
- エンベディング：Workers AIモデルを使用してチャンクをベクトルに変換
- ベクトルストレージ：ベクトルとメタデータをVectorizeデータベースに保存
- クエリ（リアルタイム同期プロセス）：
- クエリ書き換え：オプションでLLMを使用して検索クエリを改善
- クエリエンベディング：比較のためにクエリをベクトルに変換
- ベクトルマッチング：最も関連性の高いコンテンツチャンクを検索
- 応答生成：取得したコンテキストを使用して正確な回答を生成
AutoRAGを使ったRAGの主な利点
- トレーニングなしの精度：モデルトレーニングなしに最新のドキュメントに基づいた正確な回答を取得
- 幻覚の軽減：実際のドキュメントに基づいたAI応答
- ソース属性：応答を特定のドキュメントソースに遡ることが可能
- 知識更新：ドキュメント更新が自動的に応答に反映
- 効率的なコンテキスト使用：関連情報のみが取得され、コンテキストウィンドウの使用を最大化
- 画像処理：ドキュメント内の画像からテキストとコンテキストを抽出可能
自動インデックス作成
データソースを一度設定すれば、AutoRAGは新しいコンテンツを継続的に監視してインデックスを作成し、ドキュメントを最新の状態に保ちます。
Worker統合
ネイティブバインディングを使用してCloudflare Workersと簡単に統合し、AIエージェントにドキュメントを提供できます。
実装手順
AutoRAGを使用して独自のMCPドキュメントサーバーを作成するには：
データソースの設定
ドキュメントリポジトリ、ウェブサイト、またはコンテンツストアを接続します。AutoRAGはウェブサイト、GitHubリポジトリ、ファイルストレージシステムなど様々なソースをサポートしています。
インデックス作成の設定
チャンク分割、エンベディング、インデックス作成の設定を行います。最適な検索のためのチャンクサイズとオーバーラップを含め、コンテンツがどのように処理されるかを決定します。
検索パラメータの定義
関連性の閾値とコンテキストウィンドウパラメータをカスタマイズします。正確な結果を確保するために取得するチャンク数と最小類似性スコアを設定します。
MCPプロトコルの実装
AutoRAGの応答をMCPプロトコル形式でラップします。AIアシスタントとのシームレスな統合を可能にするMCP仕様に従うエンドポイントを作成します。
デプロイと監視
サーバーを起動してパフォーマンスを監視します。クエリレイテンシー、関連性スコア、ユーザー満足度などの主要指標を追跡し、ドキュメントシステムを継続的に改善します。
システムをテストするために、知識ベース全体に拡張する前に、ドキュメントの小さなサブセットから始めましょう。
さらなるリソース
完全な実装の詳細、設定オプション、APIリファレンスについては、公式のCloudflare AutoRAGドキュメントを参照してください。このドキュメントでは、データソース、インデックス設定、クエリ書き換え、類似性キャッシングなどの高度な機能に関する詳細なガイドを提供しています。
カスタムソリューションを選ぶタイミング
カスタムドキュメント生成ツールは以下の場合に最も価値があります：
- 厳格なアクセス制御が必要な機密情報がある場合
- コンテンツに特別な処理が必要な独自の構造がある場合
- 内部システムとの専門的な統合が必要な場合
- 標準のソリューションでは十分な柔軟性が提供されないユースケースがある場合
Cloudflare AutoRAGのようなツールを活用するか、カスタムインフラストラクチャを構築することで、組織のニーズに完全に合致したMCP互換のドキュメントサーバーを作成しながら、MCPアプローチの効率性の利点を維持できます。