MCPに入門して遊んでたらRAGを勉強したくなった

最近話題になってる MCP(Model Context Protocol) のキャッチアップをして遊んでた。非エンジニアゆえ、名前の通りプロトコルなんだろうな、くらいのふんわり理解だったので手を動かしてみることにする。

とりあえず、Claude課金ユーザーなのでClaude Desktopを使ってみた。なんとなく作りたいもののイメージ（後述）を持った状態で始めた。結論から言うと、それNotebookLMでとりあえずいいじゃん、となった。それもまた学び。

セットアップ

設定は公式ドキュメントに従ってやってたらクライアント（Claude Desktop）の設定はできた。

For Claude Desktop Users - Model Context Protocol

modelcontextprotocol.io

試しにデスクトップに散らばっていたPNG画像をcaptureディレクトリに移してもらった。すぐできた。

AIが操作してる感出てておもしろい。これがAI Agentってやつかとなる。毎回、やっていいすか？と許可を求めてくるので慎ましいAgentだなとは思おう。許可するのは手間っちゃ手間だけど必要なガードレールな気もする。

✍️ ちょっと用語を勉強

• MCP ホスト: Claude Desktop、IDE（CorsorやClineなど）、または MCP を介してデータにアクセスする AI ツールなどのプログラム

  • MCP クライアント: サーバーとの 1:1 接続を維持するプロトコル クライアント

• MCP サーバー: 標準化されたModel Context Protocolを通じて特定の機能を公開する軽量プログラム

  • ローカル データ ソース: MCP サーバーが安全にアクセスできるローカルコンピューターのファイル、データベース、サービス

  • リモートサービス: MCP サーバーが接続できるインターネット経由 (API 経由など) で利用可能な外部システム

(https://modelcontextprotocol.io/introduction から引用)

この説明がわかりやすい。USB-Cポートなるほど。

MCP は、AI アプリケーション用の USB-C ポートのようなものです。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリに接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータ ソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。

MCPクライアント(ClaudeなどのAIモデル、CursorなどのIDEである)がMCPサーバーを通してツールを利用できるよということを表しています。

「MCP？聞いたことあるけど使ってない…😅」人向けに初歩から少し踏み込んだ内容まで解説

zenn.dev

Notionと繋いでみる

MCPを使ってnotionをClaude Desktopから操作する! - Qiita

qiita.com

Notionのintegrateもあったので試してみた。公式ではないっぽい（ClaudeもNotionも個人アカウントです念のため）。

ちょっとコネコネしたらWeb Clipperで過去に集めてた記事の中で👍タグを貼ってる記事をサクッととってきてくれた。これは便利。便利なんだけど、やりたかったこととはちょっと違う。

Claude公式のMCPサーバーを確認する / 失敗に行き着く

何と繋げればやりたいことができるんだっけ？と思い、公式のリストを確認した。

Example Servers - Model Context Protocol

modelcontextprotocol.io

ちなみにやりたかったことは、良書をもとにコーチングしてくれるAI。

知識をテキストにまとめているものにアクセスしないといけない。URLでは（現時点では）ダメ。

ClaudeのArtifactsでできると思ってたんだけど1冊分のKindle Highlightを喰わせたら1冊分で16％の容量を使用したので断念した。

NotebookLMでもできなくはないんだけど、なんか質問が読みにくくて内省に集中できない感ある。Claudeが見やすいんですよね（だから課金してる）。

セットアップ該当しそうなのは↓あたり。ここにHeptabaseのMCPが来て欲しい。

• Google Drive

• Obsidian

で、いろいろ調べて回って、これRAG（Retrieval-augmented generation：検索拡張生成）のユースケースじゃないか...と気づいた。ただ、RAGの開発をするだけの知識がないので、ここで一旦このトライは断念。

• RAGに再入門しよう

• 当面、NotebookLMでやりたいことを実現して、運用のナレッジを貯めておく

  • →60冊ほどのハイライトをソースとして喰わせて利用開始してみた

学び

• 思ったより簡単。claude_desktop_config.jsonを編集すればOK

• 自分がやりたいことは、RAGのユースケースだった

  • それはそう案件ではあるのだけど、実際に手を動かしてみたことによって何は得意で何は得意でないかが理解できた（気がする）

    • ふんわり理解のRAGを勉強したいなというモチベーションも生まれたのでラッキー

    • MCPを使って、GoogleドライブやObsidianなどをRAGのように使うことはできるかもしれないが、ｺﾚｼﾞｬﾅｲ感

      • 雑な理解だけど、ベクトル化とインデックス作成しておいてベクトルデータベースに突っ込んでおくとかができればよさそう

• やったことをしずインにメモりながら作業するとあとで見返せて良さそう

  • zennのスクラップとかがこのユースケースで優れてると思うけど、分散させるのが微妙なのでここで書いた

    • メモどこに書くかのスタンスがまたブレてる

      • なんかやっぱりObsidian Copilotあたりがいい気がしてくるけど、Heptabase Copilot が出ればそれでいいんですよね

        • https://note.com/persona_1/n/nc28437c4ceb0