🏗️ ClaudeHopper - AI 搭載の建設文書アシスタント
ClaudeHopperは、Claude氏をはじめとするLLM(法務・法務・法務担当者)が、高度なRAG(検索拡張生成)とハイブリッド検索を通じて、建設文書、図面、仕様書に直接アクセスできるようにする、専用のモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーです。建設図面に関する質問、具体的な詳細の検索、技術仕様の分析などを簡単に行うことができます。
✨ 特徴
🔍 CAD 図面、計画、仕様に最適化された建設文書検索のためのベクターベースの検索
🖼️ テキストの説明に基づいて類似の図面を見つけるための視覚検索
🏢 建設業界の文書形式に特化したメタデータ抽出
📊 インテリジェントなドキュメントのチャンク化と分類による効率的なトークンの使用
🔒 ローカルドキュメントの保存と処理によるセキュリティ
📈 さまざまな図面タイプと建設分野(構造、土木、建築など)をサポート
Related MCP server: MCP Claude Code
🚀 クイックスタート
前提条件
Node.js 18歳以上
ローカルAIモデルのためのOllama
必要なモデル:
nomic-embed-text、phi4、clip
クロードデスクトップアプリ
画像抽出の場合: Poppler Utils (
pdfimagesコマンド)
ワンクリックセットアップ
ClaudeHopperをダウンロード
セットアップ スクリプトを実行します。
これにより、次のようになります。
必要なディレクトリ構造を作成する
必要なAIモデルをインストールする
建設文書を処理する
ClaudeHopperを使用するためにClaudeデスクトップアプリを構成する
ドキュメントの追加
建設文書を次のフォルダに配置します。
図面:
~/Desktop/PDFdrawings-MCP/InputDocs/Drawings/仕様:
~/Desktop/PDFdrawings-MCP/InputDocs/TextDocs/
ドキュメントを追加した後、次を実行します。
🏗️ ClaudeHopper を Claude と一緒に使う
Claude デスクトップ アプリで次のサンプル質問を試してみてください。
🛠️ 技術アーキテクチャ
ClaudeHopper は、建設文書の処理に多段階パイプラインを使用します。
ドキュメント分析: PDFドキュメントの構造とコンテンツタイプを分析します
メタデータ抽出: AIを活用したプロジェクト情報、図面の種類、分野の抽出
コンテンツチャンク: コンテキストを維持するためにドキュメントをインテリジェントに分割します
画像抽出: PDFから図面画像を識別して抽出します
ベクトル埋め込み:テキストと画像の意味的表現の作成
データベースストレージ: ベクトル検索機能のためのローカルLanceDBストレージ
👀 画像検索のテスト
画像検索機能をテストするには、提供されているテスト スクリプトを使用できます。
これにより、次のようになります。
アプリケーションをビルドする
必要な依存関係を確認する(
pdfimagesなど)図面ディレクトリから画像をデータベースに読み込みます
画像検索に対して一連のテストクエリを実行する
個別のテスト コマンドを実行することもできます。
📝 利用可能な検索ツール
ClaudeHopper は、いくつかの特殊な検索機能を提供します。
catalog_search: プロジェクト、分野、図面の種類などでドキュメントを検索します。chunks_search: ドキュメント内の特定のコンテンツを検索するall_chunks_search: ドキュメントコレクション全体を検索しますimage_search: テキストの説明との視覚的な類似性に基づいて図面を検索します
画像検索機能の使用例は、 image_search_examples.mdファイルにあります。
📜 ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
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