第187回 雲勉 MCP サーバーで社内ナレッジを串刺し検索してみた
>100 Views
March 05, 26
スライド概要
【概要】
日々の業務で発生する「検索疲れ」を解消するため、Gemini CLI と MCP を組み合わせて、社内ナレッジを横断検索できる AI アシスタントの構築について解説します。
勉強会動画は下記からご視聴いただけます！
https://youtu.be/nhwgSaqnRV8
アイレットの現場のノウハウが集まる場所。 AWS や Google Cloud、OCI をもっと身近に。 インフラから開発、AIまで。 現場のリアルな技術 Tips を公開中！ 【 YouTube で公開している勉強会資料です。気になる内容は YouTube で是非ご覧ください！】 📺 https://www.youtube.com/@iret-channel
関連スライド
各ページのテキスト
第 187 回 雲勉 MCPサーバーで 社内ナレッジを串刺し検索してみた 中里見 裕作 アイレット株式会社
Profile なかさとみ ゆうさく 中里見 裕作 ★ご質問は YouTubeのコメント欄で 受け付けております。後日回答させていただきます！ ★チャンネル登録よろしくお願いします！ アイレット株式会社 クラウドインテグレーション事業部 ● MSPセクション ● アイレット入社歴：2年 ● AIの進化に置いてかれないよう頑張ります
アジェンダ 01 社内検索の効率化と現状の課題 02 Gemini CLI と MCP の概要 03 MCPサーバーを用いたセキュアな構成 04 精度を向上させるプロンプト制御 05 検証と今後の展開
社内検索の効率化と現状の課題
エンジニアを悩ませる「検索疲れ」 多岐に渡る情報ソース 情報の散在が、時間を奪っている 「あのエラー、どこで見たっけ…？」Slack? Backlog? DocBase? ・無限に増えるブラウザタブ ・ヒットしない検索ワード ・脳内での情報統合 5
目指すゴール 1行のコマンドで社内ナレッジから統合回答 6
Gemini CLIとMCPの概要
使用ツール： Gemini CLI Google Cloud 公式のOSSツール ターミナルからGeminiと直接対話が可能 ここから AIに話しかけるだけ！ 最大の特徴： 外部ツール連携が容易（ MCP対応） 8
MCP (Model Context Protocol)とは？ AIとシステムを繋ぐ「 USB規格」のようなもの Host (AIモデル) Client (つなぎ役) Server (データ) Gemini, Claudeなど (PC本体 ) Gemini CLI, Desktop App (USBハブ ) Backlog,Slack, DocBase (外付けHDD、Webカメラなどの 周辺機器 ) 9
MCP (Model Context Protocol)とは？ 出典：https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/ 10
なぜ今、 MCPなのか？（標準化の価値） Before OpenAI⽤、Anthropic⽤… 連携コードがバラバラ ベンダーロックイン After (MCP) ⼀度Serverを⽤意すれば AIモデルが変わっても使える AI切り替えコスト ゼロ 将来的な負債を防ぐための、技術的な投資になる 11
MCPサーバーを用いたセキュアな構成
全体アーキテクチャ 13
既存サーバー利用のメリット 「つなぐだけ」で簡単に接続が可能 実装⼯数ゼロ 公式‧OSSの活⽤ 設定が簡単 ⾃作不要。 公式（Backlog等）やOSS（Slack） を利⽤し、保守コストを削減 APIキーなどを config.jsonに書くだけ Dockerやnpx経由で利⽤ 14
【重要】企業利用におけるセキュリティ 比較項目 Gemini API Vertex AI （企業利用推奨） (デフォルト ) バックエンド Google AI Studio Google Vertex AI 認証方法 APIキー (個人アカウント) IAM認証 (gcloud auth) 設定方法 デフォルト設定 環境変数 GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true データ学習 学習に利用される場合がある 学習に利用されない (データ保護適用) 適した用途 個人利用、検証、趣味 企業利用、社内ナレッジ活用 参考：https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/tos-privacy.md 15
精度を向上させるプロンプト制御
検索しても適切な回答を拾わない ユーザーの言語 EC2が突然再起動した システムの言語 StatusCheckFailed HTTP 403 Forbidden S3にアクセス出来ない 等 17
解決策①クエリ変換プロンプト AIを「検索前の翻訳者」にする User input Gemini(翻訳) Exact Search S3にアクセス 出来ない HTTP 403 Forbidden MCP Serverへ正 確なクエリを送信 18
解決策②調査フローの標準化 検索手順をプロンプトで再現 Fact Finding Context Mining Solution Finding Reporting Backlog検索 Slack検索 DocBase検索 Gemini CLI 過去の対応課題 事実に紐づく議論 事実と⽂脈に基づ 情報を統合して から特定する や試⾏錯誤の抽出 き⼿順を探す 回答を⽣成する 19
検証と今後の展開
検証デモ① 21
検証デモ② 22
検証デモ③ 23
検証結果：定量評価 初動調査時間の短縮 90 従来：平均30分 % 工数削減 今回：約3分 ● 情報の「つまみ食い」検索から脱却 ● 新入社員でもベテランと同じ情報速度 24
まとめ Connect Secure Prompt MCPなら「つなぐだけ」で 社内ナレッジを統合できる Vertex AI連携で 企業レベルのセキュリティを 担保 「エンジニアの思考」を 組み込むことが実用化の鍵 「検索」をAIに任せ、「創造」に時間を使いましょう。 25
ご清聴ありがとうございました