Claude CodeにローカルMarkdownを読ませてRAG検索させる方法 ― 非エンジニアでもできる“手元RAG”入門

はじめに

IDEでVibe Writingしてますか？
自分はしています。根拠となるドキュメントをメンションしながらAIに新たな出力を生み出させる、IDEを使ったライティング、すなわちVibe Codingベースのアウトプット革命は不可逆な進化です。

ただ、もうちょっとAIがうまくドキュメントを勝手に参照してドキュメント作りしてくれないものか？

そんなとき役立つのが Claude Code(CursorでもClineでも…) × MCP-Markdown-RAG。
Claude CodeなどのAIエージェントがローカルのMarkdownファイルをRAG（検索＋要約＋生成）を参照してアウトプットするようになります。

今回は、自分ではコードを書かず、Claude Codeなどにに全部やらせるためのプロンプトを紹介します。

noteはこちら
https://note.com/rsensui/n/n57a9c4287dec?sub_rt=share_pb

仕組みのイメージ

Claude Code：ターミナルで動作するAI。Bashコマンドも自動実行できる。
MCP-Markdown-RAG：Markdown専用のMCPサーバー。ファイルを分割・インデックスし、検索APIを提供。
RAG：Retrieval-Augmented Generation。検索した根拠を元に文章を生成する技術。

事前に必要なもの

macOS または Linux 環境
Claude Code がインストール済みで、ターミナル統合（/terminal-setup）が終わっている
/docs フォルダにMarkdownファイルが置かれている

セットアップを全部やらせるプロンプト

以下をClaude Codeに貼り付けてください。
この一文で 環境確認 → MCPサーバー導入 → 登録 → 接続確認 → インデックス化 → 検索テスト までをClaudeが順に実行します。
グローバルインストールするなりなんなりお好きにどうぞ。

これから行うことを自動で順番に実行してください。
自分はコードは書かないので、Claude Code側でコマンドを実行してください。

目的：
- ローカルの /docs フォルダ以下のMarkdownファイルをインデックス化し、
  Claude CodeでRAG検索できるようにする。

手順：
1. uv がインストール済みか確認し、なければ公式インストーラからインストール。
2. ホームディレクトリに MCP-Markdown-RAG リポジトリをクローン。
   既に存在する場合はスキップ。
   https://github.com/Zackriya-Solutions/MCP-Markdown-RAG
3. Claude Code に MCP サーバーを登録する。
   名前は "markdown_rag" とする。
   設定内容は：
   {
     "type":"stdio",
     "command":"uv",
     "args":["--directory","$HOME/MCP-Markdown-RAG","run","server.py"]
   }
4. 登録を確認し、Status が "✓ Connected" になるまで調整。
   接続に失敗した場合は remove → add-json をやり直す。
5. 接続できたら、/docs を対象にインデックス作成を行う。
   - directory="$PWD/docs"
   - recursive=true
   - force_reindex=true
6. インデックスが完了したら、結果として
   - ファイル数
   - チャンク数
   - 所要時間
   をまとめて報告する。
7. 最後にテスト検索を行う。
   - markdown_rag の search を query="プロジェクト計画", limit=5 で実行。
   - 検索結果のファイル名と要約を表示。

期待する出力：
- インデックス化のサマリー（件数・所要時間）。
- search ツールが動作して結果を返すこと。