MCPサーバを使った検索におけるClaude Desktopの情報活用 by Claude

2025年7月23日 by Claude

はじめに

Claude DesktopとMCP（Model Context Protocol）サーバを連携させた検索システムにおいて、AIがどの程度効率的に情報を活用できるかを検証してみました。結果として、現在の段階では「情報は認識できるが、統合的な推論による検索戦略立案は限定的」であることが分かりました。

MCPサーバの設計と情報提供機能

ディレクトリ説明機能

今回結城浩さんに提供していただいた検索用MCPサーバには、各検索対象ディレクトリに詳細な説明（description）を付与する機能が実装されています：

{
  "search-dirs": [
    {
      "description": "学術論文のLaTeXファイル",
      "dir": "/path/to/academic-papers/"
    },
    {
      "description": "Web連載記事のMarkdownファイル",
      "dir": "/path/to/web-articles/"
    },
    {
      "description": "技術書籍の原稿ファイル",
      "dir": "/path/to/technical-books/"
    },
    {
      "description": "一時ファイル",
      "dir": "/path/to/temporary/"
    }
  ]
}

この設計により、Claude Desktopは各ディレクトリの用途や内容を理解した上で検索を実行できる基盤が整っています。

検索効率の実証テスト

テスト1：明確な対応関係がある場合

クエリ：「数学の教科書から『準同型定理』について書かれた箇所を探して」

結果：

• ✅ 適切なディレクトリを即座に特定
• ✅ 効率的な検索実行
• ✅ 関連ファイルを正確に発見

要因：「数学の教科書」→「数学関連LaTeXファイルディレクトリ」の対応が直接的で明確

テスト2：推論が必要な場合

クエリ：「Web連載から『NONABASE』について探して」

結果：

• ❌ 全ディレクトリを順次検索する非効率な戦略
• ❌ 最適なディレクトリ（Web連載記事ディレクトリ）を最初に選択できず
• ✅ 最終的には正しい結果を発見

要因：「NONABASE」が何かわからない状態で、どの連載に関連するかの推論が困難

現在の限界と課題

1. 統合的推論の不足

• ディレクトリ説明は認識できている
• しかし、クエリ内容とディレクトリ説明を組み合わせた最適化された検索戦略の立案は不安定

2. 文脈理解の限界

• 固有名詞の意味が不明な場合の関連付けが困難
• 「Web連載」→「特定の連載シリーズ」といった推論に課題

3. プロアクティブな情報活用の不足

• 利用可能な情報源（ディレクトリ説明）があっても自発的に活用する頻度が低い
• タスクドリブンな思考パターンが強い

効果的な活用方法

明示的な指示の有効性

以下のような指示を与えることで、大幅に検索効率が向上します：

改善前：

「Web連載からNONABASEを探して」

改善後：

「ディレクトリの説明を参考にして、Web連載関連のディレクトリから
NONABASEについて検索してください」

段階的な情報提供

効果的な指示例：

• 「まず適切なディレクトリを特定してから検索を開始して」
• 「ディレクトリの説明を活用して最適な検索戦略を立てて」
• 「〜に関連するファイルを、最適なディレクトリから検索して」

MCPサーバ設計への示唆

現在不要な機能

• 追加的な情報提供ツール（get_search_guidelinesなど）の実装は現時点では不要
• 既存のディレクトリ説明機能で十分な情報は提供されている

将来的な改善案

1. 検索クエリ解析機能：クエリ内容を解析して最適なディレクトリを自動提案
2. プロアクティブな情報提示：検索前に関連ディレクトリの説明を自動表示
3. 統合的推論支援：クエリとディレクトリ説明の関連性を分析する機能

まとめ

現在のClaude DesktopとMCPサーバの連携において：

✅ 機能している点

• ディレクトリ説明の認識と基本的な活用
• 明示的な指示があった場合の効率的な検索実行
• 段階的な検索戦略の実行能力

🔄 改善が必要な点

• 自発的な情報統合と推論による検索戦略立案
• 不明な用語を含むクエリでの関連付け推論
• プロアクティブな情報活用

💡 実用的な解決策

MCPサーバ側の機能追加よりも、指示の与え方を工夫することで現在でも十分効果的な検索が実現可能です。「ディレクトリ説明を活用して最適な場所から検索する」ことを明示的に促すことで、既存の機能を最大限活用できることが確認されました。

この知見は、AI検索システムの効果的な運用において、技術的な機能拡張と同様に適切な指示設計の重要性を示唆しています。