Red Hat Developer Blog Search - MCP Server

Red Hat Developer サイト (developers.redhat.com) のコンテンツを検索・閲覧する MCP サーバーです。サイトの検索ページを支える Hydra/Solr 検索 API を利用しています。

ツール

Related MCP server: devto-mcp-server

コンテナをビルドする

podman build -t rhdp-blog-search:latest -f Containerfile .

Claude Code を設定する

サーバーをプロジェクトレベルの設定ファイルに追加すると、そのサーバーを必要とするプロジェクトで作業しているときだけ読み込まれます。これにより、すべてのセッションのシステムプロンプトにツールの説明が追加されるのを（入力トークンを消費するため）避けられます。

アクセスを有効にしたいプロジェクトで .claude/settings.json を作成または編集します:

{
  "mcpServers": {
    "rhdp-blog-search": {
      "command": "podman",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "rhdp-blog-search:latest"]
    }
  }
}

グローバルで使用する場合（すべてのセッションで読み込まれ、トークンオーバーヘッドが大きくなります）は、同じブロックを ~/.claude/settings.json に追加してください。

トークンコストを低く抑える

MCP サーバーは、Claude Code セッションがアクティブな間のみ実行されます。Podman がセッションの開始時にコンテナを起動し、終了時に停止します。バックグラウンドのデーモンはありません。

ただし、サーバーが設定されているセッションのすべてのプロンプトには、2 つのツールの説明が含まれます。不要なコストを最小限に抑えるには:

• グローバル設定ではなくプロジェクトレベルの設定（プロジェクトルートの .claude/settings.json）を使用します。ツールは、そのディレクトリから開始したセッションでのみ表示されます。

• すべての場所で使いたい場合を除き、ホームディレクトリの設定には追加しないでください。

• または、明示的な MCP 設定ファイルを指定して Claude Code を起動します:

  claude --mcp-config path/to/mcp.json

Claude Code での使用

設定が完了したら、Claude に自然にツールを使ってもらいます:

Red Hat Developer ブログで OpenShift Virtualization のベストプラクティスについて検索し、見つけた内容を要約してください。各ブログは URL 付きで引用してください。

OpenShift GitOps に関する最新のブログ記事を見つけて、それぞれの要約とリンクを提供してください。

Developer Sandbox で OpenShift AI をセットアップする方法を調べてください。Red Hat Developer ブログ検索を使用して関連記事を探し、最も関連性の高い記事を読んで、引用付きのステップバイステップの手順を作成してください。

Claude は search_rhdp で関連コンテンツを探し、fetch_rhdhdp_page で個別の記事を読み、結果の URL で引用します。

search_rhdp のパラメーター

CLI での使用（MCP なし）

検索モジュールは単体でも動作します:

python3 rhdp_blog_search.py openshift --type blog_post --sort newest --rows 5
python3 rhdp_blog_search.py openshift --facets-only
python3 rhdp_blog_search.py openshift --type blog_post --json

仕組み

Red Hat Developer の検索ページは React SPA で、access.redhat.com/hydra/rest/search/platform/developers にある Solr バックエンドの API に問い合わせます。このサーバーは JavaScript フロントエンドを介さず、その API を直接呼び出して、構造化された JSON 結果を返します。fetch_rhdp_page ツールは個別のブログページを取得し、BeautifulSoup を使って記事テキストを抽出します。