File AI について
File AIは、ローカル文書を安定したアンカー付きの構造化コンテンツとして索引化する読み取り専用のMCPサーバーです。多様な形式の内部構造を自ら解析せずに、文書の確認、検索、文脈取得を行いたいエージェント向けです。
主な機能
- 01ローカル文書の解析と索引化
- 02ブロック、チャンク、アンカーの読み取り
- 03ソースアンカー付き検索
- 04クエリ周辺のコンテキスト取得
- 05認識形式と抽出範囲の一覧表示
活用シーン
- 01ローカル文書から該当箇所を検索
- 02ページやスライド位置に基づく回答
- 03引用アンカー周辺のコンテキスト取得
- 04処理前に形式の対応状況を確認
MCP 対応
文書の解析、読み取り、検索、コンテキスト取得をMCPツールとして提供し、プロファイル、アウトライン、チャンクをリソースとして公開します。読み取り専用で、元ファイルは変更しません。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
5掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| path | string | はい | 解析するローカルファイルのパス。 |
| refresh | boolean | いいえ | このパスがすでにキャッシュされていても再解析します。 |
| chunkSize | integer | いいえ | 目標チャンクサイズ(文字数)。 |
| chunkOverlap | integer | いいえ | チャンクの重複文字数。 |
| maxTextLength | integer | いいえ | チャンク化前における、ソースアンカーごとの最大テキスト文字数。 |
詳細
File AI
エージェント向けの読み取り専用ドキュメント認識 MCP サーバーです。File AI は、形式認識の信頼できる情報源として Flyfish File Viewer のコアを使用し、ローカルファイルを安定したプロファイル、アンカー、ブロック、チャンク、アウトライン、検索結果、コンテキスト付きスニペットに変換します。これにより、エージェントは PDF、OOXML、スプレッドシート、メール、アーカイブの内部構造をリバースエンジニアリングせずに、ドキュメントの内容を理解できます。
MCP Registry の名前:io.github.flyfish-dev/file-ai
インストール
npx で直接使用できます:
npx -y @flyfish-dev/file-ai
または、グローバルにインストールします:
npm install -g @flyfish-dev/file-ai
file-ai --transport stdio
MCP クライアント設定
Stdio:
{
"mcpServers": {
"file-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@flyfish-dev/file-ai"]
}
}
}
Streamable HTTP:
npx -y @flyfish-dev/file-ai --transport http --host 127.0.0.1 --port 8765
エンドポイント:
http://127.0.0.1:8765/mcp
ツール
doc_analyze:ローカルファイルを解析し、ドキュメントのインデックスをキャッシュします。doc_read:既存のインデックスまたはパスから、ブロック、チャンク、アンカーを読み取ります。doc_search:ソースアンカーを使って、キャッシュされたコンテンツを検索します。doc_context:アンカーまたはクエリの周辺にあるブロックを取得します。doc_list_formats:File Viewer のコアレジストリにある形式、サポート対象の拡張子すべて、レンダラーの機能、File AI の抽出範囲を一覧表示します。
リソース
doc://{indexId}/profiledoc://{indexId}/outlinedoc://{indexId}/chunks
サポート対象ファイル
File AI は @file-viewer/core/headless を通じて形式を認識し、現在、登録済みの拡張子を206種類サポートしています。そのため、profile.format は Flyfish File Viewer で使用されるレンダラーの選択内容と一致します。
コンテンツ抽出は別のレイヤーです。File AI は、テキスト/コード/Markdown/JSON、PDF テキスト、DOCX、XLSX/CSV、PPTX、EML、アーカイブのマニフェストに対する構造化された認識機能を提供します。CAD、3D、メディア、画像、地理空間、図面、電子書籍、データ資産など、File Viewer のレンダラーのみが対応するその他の形式も profile.format では認識されます。構造化テキスト抽出機能がまだない場合、File AI はプロファイルと、可能な範囲で抽出したメタデータ/テキストを返し、profile.warnings と profile.extraction に明示的な警告を示します。
各コンテンツブロックには、ページ、スライド、ワークシート、行範囲、ネストされたパス、バイト/テキスト位置などのアンカーが付与されます。エージェントは、ドキュメントに基づく主張を行う際に、返された anchorId の値を引用してください。
開発
pnpm install
pnpm build
pnpm test
pnpm validate:skill
ローカルで実行する:
pnpm dev -- --transport stdio
pnpm dev -- --transport http --port 8765
公開
このパッケージには以下が含まれます:
@flyfish-dev/file-aiの npm メタデータserver.jsonの MCP Registry メタデータ- GitHub Actions ワークフロー
.github/workflows/publish-mcp.yml
リリース手順:
git tag v0.1.0
git push origin v0.1.0
このワークフローは、まず npm パッケージを公開し、その後 GitHub OIDC を通じて io.github.flyfish-dev/file-ai を公式 MCP Registry に公開します。リポジトリには、@flyfish-dev/file-ai を公開できる NPM_TOKEN シークレットが必要です。
このサーバーは読み取り専用です。ソースドキュメントを変更することはありません。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。