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WordPressをRAGシステムに変える：MCP対応プラグインの開発と実装

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フトシ - 5 6月 2025 - 5:46 PM

生成AIの普及により、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術が注目を集めています。RAGとは、AIが回答を生成する際に外部のデータソースから情報を検索し、その情報を基により正確で最新の回答を提供する技術です。

今回、フィールフロウでは自社のWordPressサイトをRAGシステムの一部として活用するため、Model Context Protocol（MCP）対応のWordPressプラグインを開発しました。本記事では、その開発背景、実装内容、そしてRAGの未来について詳しく解説します。

RAG（検索拡張生成）とは？

従来のAIの限界

従来のAIチャットボットは、訓練時点での知識のみに依存していました：

質問 → AI → 訓練データの知識のみ → 回答

この方式では以下の問題がありました：

  • 情報の古さ: 訓練時点以降の情報を知らない
  • 企業固有情報の欠如: 内部データにアクセスできない
  • ハルシネーション: 不正確な情報を生成するリスク

RAGによる解決

RAGは外部データソースとの連携により、これらの課題を解決します：

質問 → AI → 外部データ検索 → 最新情報 + AI知識 → 正確な回答

Model Context Protocol（MCP）の登場

MCPとは

2024年末にAnthropic社が発表したModel Context Protocol（MCP）は、AIモデルと外部データソース間の標準的な接続プロトコルです。「AIアプリケーションのUSB-C」と表現されるように、様々なデータソースとAIツールを統一的に接続できます。

MCPの特徴

  • 標準化: どのMCPクライアントでも同じサーバーに接続可能
  • セキュリティ: 認証とアクセス制御機能を内蔵
  • 拡張性: 新しいツールやリソースを簡単に追加
  • 双方向通信: AIからデータソースへの問い合わせと操作が可能

WordPress MCP プラグインの開発

開発の背景

フィールフロウでは、AIコンサルティング事業において、自社の豊富な技術情報やノウハウをAIアシスタントが活用できるシステムの必要性を感じていました。そこで、WordPressサイトの情報をClaude等のAIアシスタントが直接参照できるMCPサーバープラグインを開発しました。

プラグインの主要機能

開発したプラグインは以下の機能を提供します：

1. 投稿・ページ情報の取得

{
  "name": "get_posts",
  "description": "WordPressの投稿を取得します",
  "parameters": {
    "post_type": "投稿タイプ",
    "posts_per_page": "取得数",
    "post_status": "投稿ステータス"
  }
}

2. サイト内検索機能

{
  "name": "search_content",
  "description": "サイト内のコンテンツを検索します",
  "parameters": {
    "query": "検索キーワード",
    "post_type": "検索対象タイプ"
  }
}

3. サイト情報の提供

  • 基本情報（サイト名、説明、URL等）
  • 統計情報（投稿数、ページ数、ユーザー数等）
  • カテゴリー・タグ情報

4. セキュリティ機能

  • APIキー認証
  • CORS設定
  • レート制限
  • アクセスログ

技術的な実装

REST APIエンドポイント

プラグインは以下のREST APIエンドポイントを提供します：

// サーバー情報
GET /wp-json/wp-mcp/v1/server-info

// 利用可能なツール一覧
GET /wp-json/wp-mcp/v1/tools

// ツール実行
POST /wp-json/wp-mcp/v1/tools/call

// Server-Sent Events接続
GET /wp-json/wp-mcp/v1/sse

エックスサーバー対応

共用レンタルサーバーでの運用を考慮し、以下の最適化を実装：

  • 接続時間制限対応: 25秒で接続を終了してタイムアウトを防止
  • .htaccess自動設定: CORS設定の自動追加
  • レート制限調整: 共用サーバーに適した制限値

実際の活用例

Claude Desktop との連携

開発したプラグインをClaude Desktopと連携することで、以下のような質問が可能になります：

質問例:

「フィールフロウのサイトでAIに関する最新記事を5件教えて」

Claude の応答:

フィールフロウのサイトから、AIに関する最新記事を検索しました。以下が最新の5件です：

  1. WordPressをRAGシステムに変える：MCP対応プラグインの開発（2025-01-15）
    • Model Context Protocolを活用したRAGシステムの構築について…

（実際のサイトデータを基にした詳細な回答）

設定方法

Claude Desktop での設定は以下の通りです：

{
  "mcpServers": {
    "feel-flow-inc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"],
      "env": {
        "MCP_SERVER_URL": "https://feelflow.co.jp/wp-json/wp-mcp/v1/sse",
        "MCP_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

現在接続可能なMCPクライアント

1. Claude Desktop

  • 対応状況: ✅ 完全対応
  • プラットフォーム: macOS, Windows
  • 特徴: ローカルMCPサーバーとの接続に最適化

2. VS Code（Agent Mode）

  • 対応状況: ✅ プレビュー版で対応
  • 特徴: GitHub Copilot との統合
  • 用途: 開発環境でのMCP活用

3. Cursor

  • 対応状況: ✅ 対応済み
  • 特徴: AI-first エディター
  • 設定: .cursor/mcp.json で設定

4. その他の開発環境

  • Cline: VS Code拡張機能
  • Windsurf: AI統合開発環境
  • Continue: オープンソースAIコードアシスタント

5. 今後対応予定

  • Anthropic Messages API: リモートMCP接続
  • Spring AI: MCP統合機能
  • 各種IDEプラグイン: JetBrains等

RAGの未来とトレンド

RAG技術は現在も急速に進化を続けており、単純なテキスト検索から、より高度で包括的な情報処理システムへと発展しています。以下では、今後のRAG技術の主要な発展方向について詳しく解説します。

1. マルチモーダルRAG：五感を持つAI

現在のRAGシステムは主にテキストデータを対象としていますが、次世代のRAGは様々な形式のデータを統合的に処理できるようになります。

画像・動画データの活用では、例えば製造業において、過去の不具合写真をAIが自動的に検索し、類似の問題を特定することが可能になります。エンジニアが「この部品の異常について教えて」と写真を見せると、AIが過去の膨大な画像データベースから類似事例を見つけ出し、解決方法まで提案できるのです。

音声データの統合も重要な進展です。会議の録音データや音声メモから、AIが重要な議論のポイントを抽出し、関連する資料と組み合わせて包括的な報告書を作成することができます。これにより、「先月の企画会議で話し合われた新商品の件について詳細を教えて」といった質問に対し、音声データから該当箇所を特定し、関連資料と合わせて回答できるようになります。

2. エージェントRAG：自律的な情報収集システム

従来のRAGでは、ユーザーが明示的に検索対象を指定する必要がありましたが、エージェントRAGでは、AIが質問の意図を理解し、最適なデータソースを自動選択します。

例えば、「競合他社の動向を教えて」という質問に対し、AIエージェントは以下のような思考プロセスを経て情報を収集します：

まず、社内の営業データベースから競合他社との商談履歴を確認し、次にニュースサイトから業界の最新動向を取得、さらにSNSから市場の反応を分析し、最後に特許データベースから技術開発の方向性を調査します。これらの情報を統合して、競合分析レポートを自動生成するのです。

この技術により、アナリストが数日かけて行っていた競合調査を、数分で完了できるようになります。特に重要なのは、AIが人間では見落としがちな情報源からも自動的にデータを収集し、より包括的な分析を提供できる点です。

3. リアルタイムRAG：常に最新の情報を反映

従来のRAGシステムは静的なデータベースからの情報取得が中心でしたが、リアルタイムRAGでは、刻一刻と変化する情報をリアルタイムで処理し、常に最新の状況を反映した回答を提供します。

金融分野での応用を例に取ると、「今の市場状況を踏まえた投資戦略を教えて」という質問に対し、AIがリアルタイムの株価データ、為替情報、経済指標を同時に参照し、過去の類似状況と比較して最適な戦略を提案できます。

製造業のIoT活用では、工場の各種センサーデータをリアルタイムで監視し、異常の兆候を検知すると同時に、過去の類似事例から対処法を即座に提案することが可能です。「第3製造ラインの温度が上昇していますがどう対処すべきか」という質問に対し、現在のセンサーデータと過去の事例を組み合わせて、具体的な対処手順を即座に回答できるのです。

4. グラフRAG：関係性を理解するAI

従来の検索は単語の一致に基づいていましたが、グラフRAGでは、データ間の複雑な関係性を理解し、より深い洞察を提供します。

顧客関係管理での活用例では、特定の顧客の購買行動を分析する際、単純な購入履歴だけでなく、似た属性を持つ他の顧客の行動パターン、商品間の関連性、季節性などの要因を総合的に考慮します。「顧客Aに最適な商品提案をして」という依頼に対し、AIは顧客Aの過去の購入履歴、類似顧客の行動、商品間の関連性、現在のトレンドなどを複合的に分析し、高精度な推奨を行います。

組織内の知識管理においても、「プロジェクトXで発生した問題の解決策を教えて」という質問に対し、類似プロジェクトの経験、関連技術の専門家、過去の成功事例、現在利用可能なリソースなどの関係性を分析し、最も実現可能性の高い解決策を提案できます。

企業でのRAG活用戦略

RAG技術を企業に導入する際は、段階的なアプローチが重要です。一度にすべてのシステムを変更しようとすると、混乱や抵抗を招く可能性があります。以下では、効果的な導入戦略について詳しく解説します。

段階的導入のロードマップ

第1フェーズ：基盤構築と基本機能の実装

最初の段階では、社内の基本的な情報検索を効率化することから始めます。多くの企業では、社員が必要な情報を見つけるのに1日平均2.5時間を費やしているという調査結果があります。RAGシステムの導入により、この時間を大幅に短縮できます。

具体的には、よくある質問への自動回答システムの構築、社内規定や手順書の効率的な検索システム、そして会議の議事録から重要なポイントを自動抽出する機能の実装から始めます。例えば、「有給休暇の申請方法を教えて」といった質問に対し、関連する社内規定を即座に提示し、具体的な手続きまで案内できるシステムを構築します。

第2フェーズ：業務システムとの統合

基本機能が安定稼働したら、既存の業務システムとの連携を進めます。CRM（顧客関係管理）システムとの接続により、「顧客Aの過去3ヶ月の問い合わせ内容と対応履歴を教えて」といった複雑な質問にも瞬時に回答できるようになります。

プロジェクト管理ツールとの統合では、「来月締切のプロジェクトで遅れているタスクはどれか」という質問に対し、複数のプロジェクトからリスクの高いタスクを自動的に特定し、対応策まで提案できます。これにより、プロジェクトマネージャーの業務効率が大幅に向上します。

営業支援システムとの連携では、見込み客の情報と過去の成功事例を組み合わせて、最適な営業アプローチを自動提案できるようになります。「IT企業の決裁者にアプローチする際の効果的な方法は」といった質問に対し、過去の成功事例から具体的な戦略を提示します。

第3フェーズ：戦略的意思決定支援

最終段階では、RAGシステムを戦略的な意思決定の支援ツールとして活用します。市場分析データ、競合情報、内部のパフォーマンスデータを統合し、経営陣の意思決定を支援します。

例えば、「新市場参入の可能性について分析して」という要請に対し、市場規模、競合状況、自社の強み・弱み、必要な投資額、予想される収益性などを総合的に分析し、参入戦略の提案まで行えるようになります。

セキュリティとガバナンスの重要性

RAGシステムの導入において、セキュリティは最も重要な考慮事項の一つです。システムが高度になればなるほど、より多くの機密情報にアクセスする可能性があるためです。

データアクセス制御では、社員の役職や部署に応じて、アクセスできる情報を細かく制御する必要があります。例えば、人事部の情報には人事担当者のみがアクセスでき、財務情報には財務部門の承認されたメンバーのみがアクセスできるよう設定します。

監査ログの管理も重要です。誰がいつどのような情報にアクセスしたかを記録し、定期的に監査することで、不正アクセスや情報漏洩のリスクを最小化できます。特に機密性の高い情報については、アクセス理由の記録も必要です。

データ品質の継続的な確保では、RAGシステムが参照するデータの正確性を維持するため、定期的なデータ検証と更新のプロセスを確立します。古い情報や誤った情報に基づいた回答を避けるため、データの有効期限設定や、情報源の信頼性評価も重要です。

プライバシー保護については、個人情報保護法やGDPRなどの規制に準拠した設計が必要です。特に顧客情報を扱う場合は、匿名化処理や仮名化処理を適用し、必要最小限の情報のみを使用するよう設計します。

技術的課題と解決策

RAGシステムの実装と運用において、技術的な課題は避けて通れません。これらの課題を理解し、適切に対処することで、安定したシステム運用が可能になります。

レスポンス速度の最適化

RAGシステムの最大の課題の一つは、検索から回答生成までの処理時間です。ユーザーは即座の回答を期待するため、数秒を超える遅延は実用性を大きく損ないます。

インデックス構築による高速化では、データベース内の情報を事前に構造化し、検索に最適化された形で保存します。例えば、WordPressの記事データを単純にデータベースに保存するだけでなく、キーワード、カテゴリー、関連性などを事前に計算し、検索インデックスを構築しておきます。これにより、検索時間を数秒から数百ミリ秒に短縮できます。

キャッシュ戦略の実装では、頻繁にアクセスされる情報を高速アクセス可能な場所に保存します。例えば、「会社の基本情報」や「よくある質問への回答」などは、毎回データベースにアクセスするのではなく、メモリ上にキャッシュしておくことで、瞬時に回答できます。また、類似の質問に対する回答もキャッシュしておくことで、処理効率を大幅に向上させられます。

並列処理の活用では、複数のデータソースから同時に情報を取得し、処理時間を短縮します。例えば、「競合他社の情報」を取得する際、社内データベース、ニュースサイト、業界レポートから同時並行で情報を収集し、すべての結果が揃った時点で統合された回答を生成します。

コスト管理の重要性

RAGシステムの運用コストは、主にAPI呼び出し回数とデータ転送量によって決まります。特に大規模な組織では、月間数万回のAPI呼び出しが発生する可能性があり、コスト管理が重要になります。

API呼び出し最適化では、同じような質問に対して毎回新しい検索を行うのではなく、過去の結果を活用します。例えば、「今月の売上実績」といった質問に対し、1時間以内に同じ質問があった場合は、キャッシュされた結果を返すことで、API呼び出し回数を削減できます。

データ圧縮技術の活用により、転送するデータ量を最小化します。大量のテキストデータを転送する際、重要な部分のみを抽出し、不要な情報を除去することで、転送時間とコストの両方を削減できます。また、画像や動画データを扱う場合は、適切な圧縮アルゴリズムを使用して、品質を保ちながらデータサイズを最小化します。

使用量監視システムの構築により、リアルタイムでコストを把握し、予算超過を防ぎます。特定のユーザーや部署での使用量が異常に多い場合は、アラートを発生させて適切な対応を取れるようにします。

精度向上のための取り組み

RAGシステムの実用性は、回答の精度に大きく依存します。間違った情報や関連性の低い情報を提供してしまうと、ユーザーの信頼を失い、システムの価値が大幅に低下してしまいます。

クエリ最適化技術では、ユーザーの曖昧な質問を、より具体的で検索しやすい形に変換します。例えば、「売上について教えて」という質問を「今月の売上実績と前年同期比を教えて」のように具体化し、より適切な情報を検索できるようにします。

結果フィルタリングでは、検索で得られた大量の情報から、質問に最も関連性の高い情報のみを抽出します。機械学習アルゴリズムを使用して、各検索結果の関連性スコアを計算し、閾値以下の結果は除外することで、回答の品質を向上させます。

フィードバック学習システムの実装により、ユーザーからの評価を基にシステムを継続的に改善します。ユーザーが回答に「役に立った」「役に立たなかった」の評価を付けることで、どのような検索パターンが有効で、どのような回答が求められているかを学習し、今後の回答品質向上に活用します。

オープンソース化の意義と影響

今回開発したWordPress MCPプラグインをGitHubでオープンソース化したことには、深い戦略的意図があります。単純な技術公開以上の価値を創出することを目指しています。

コミュニティ主導のイノベーション

RAG技術の民主化において、従来のRAGシステム構築には高度な技術知識と多額の開発費用が必要でした。大企業のみが利用できる技術だったRAGを、WordPressという世界で最も普及しているCMSと組み合わせることで、中小企業や個人事業主でも手軽にRAGシステムを構築できるようになります。

世界中には4億3千万以上のWordPressサイトが存在し、これらすべてがRAGシステムの潜在的な情報源となり得ます。個人ブロガーから大企業まで、誰もが自分のコンテンツをAIアシスタントに接続できる環境を提供することで、知識の活用方法に革命をもたらします。

開発者コミュニティへの知見共有では、フィールフロウが蓄積したMCP実装のノウハウを公開することで、他の開発者がより効率的にRAGシステムを構築できるようになります。特に、エックスサーバーなどの共用レンタルサーバーでの実装上の課題と解決策を共有することで、日本国内でのRAG普及を加速させることができます。

WordPressエコシステムの拡張については、WordPressプラグインとしてRAG機能を提供することで、既存のWordPressエコシステムにAI機能を自然に統合できます。他のプラグインとの連携や、テーマとの統合により、これまでにない新しいWebサイト体験が創出されるでしょう。

技術革新の加速メカニズム

多様な環境での検証により、フィールフロウだけでは検証しきれない様々な環境でのテストが可能になります。異なるWordPressバージョン、様々なホスティング環境、多様なプラグイン構成での動作確認により、より堅牢で汎用性の高いシステムを構築できます。

特に重要なのは、実際のユーザー環境での長期間の動作検証です。実験室レベルでは発見できないパフォーマンスの問題や、特定の条件下でのみ発生するバグなどを、コミュニティの力で発見・修正できます。

機能改善のための外部フィードバックでは、多様な業界・用途でプラグインが使用されることで、フィールフロウでは想定していなかった新しい活用方法や改善案が生まれます。例えば、教育機関での活用、医療機関での患者情報管理、製造業での技術文書管理など、様々な分野からのフィードバックにより、より汎用性の高い機能を開発できます。

新しいユースケースの発見については、オープンソース化により、予想もしなかった革新的な活用方法が生まれる可能性があります。APIの組み合わせ方、他のシステムとの連携方法、新しいデータ活用パターンなど、コミュニティからの創造的なアイデアにより、RAG技術の可能性が大きく広がります。

標準化推進による業界への影響

MCPプロトコルの普及促進では、実用的なMCP実装例を提供することで、この新しいプロトコルの普及を促進します。多くの開発者がMCPの実装方法を学び、様々なシステムでMCP対応が進むことで、AI業界全体の相互運用性が向上します。

現在、MCPはまだ新しい技術であり、実装例が限られています。WordPressという身近なプラットフォームでの実装例を提供することで、多くの開発者がMCPの理解を深め、自身のプロジェクトでも採用しやすくなります。

ベストプラクティスの確立において、フィールフロウの実装経験を基に、MCP実装における推奨事項や回避すべき問題点を文書化し、共有します。セキュリティの考慮事項、パフォーマンス最適化の手法、エラーハンドリングの方法など、実装者が直面する実際的な課題への解決策を提供します。

互換性向上への貢献では、標準的な実装パターンを提示することで、異なる開発者が作成したMCPサーバー間での互換性が向上します。これにより、ユーザーは複数のMCPサーバーを組み合わせて、より強力なRAGシステムを構築できるようになります。

長期的なビジョン

オープンソース化は、単なる技術公開を超えて、AI活用の新しいエコシステム構築への貢献を目指しています。フィールフロウが起点となって、世界中の開発者、企業、研究機関が協力してRAG技術を発展させ、最終的には誰もが高品質なAIアシスタントを活用できる世界の実現を目標としています。

この取り組みにより、フィールフロウ自身も業界のリーダーとしての地位を確立し、技術革新の最先端で活動する企業としてのブランド価値を高めることができます。また、オープンソースコミュニティからのフィードバックや貢献により、自社の技術力も継続的に向上させることができます。

まとめ：RAGが変える未来

RAG技術とMCPプロトコルの組み合わせは、AI活用の新たな地平を切り開いています。企業が持つ豊富なデータ資産を、AIアシスタントが直接活用できる環境が整いつつあります。

フィールフロウの取り組み

当社では、今回開発したWordPress MCPプラグインを皮切りに、以下の展開を予定しています：

  1. 多様なデータソース対応: CRM、プロジェクト管理ツール等
  2. AIエージェント開発: 業務特化型のAIアシスタント
  3. お客様向けRAGソリューション: 企業固有のRAGシステム構築支援

今後の展望

RAG技術は、単なる検索の延長ではなく、AIが企業の知識を真に理解し活用する基盤技術として発展していくでしょう。私たちフィールフロウは、この技術革新の最前線で、お客様のDXを支援してまいります。

リソース

  • GitHub リポジトリ: https://github.com/feel-flow/wp-mcp-plugin
  • Model Context Protocol 公式: https://modelcontextprotocol.io/
  • Claude Desktop: https://claude.ai/download
  • 技術サポート: お問い合わせフォーム

本記事の内容についてご質問やご相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください。フィールフロウでは、RAGシステムの導入からカスタム開発まで、幅広くサポートいたします。

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