Claude Desktop (MCP クライアント)
        │  MCP (stdio)
        ▼
  server.py（FastMCP）
        │  import
        ▼
  hybrid-rag-pdf-jp/rag.py
        │  load_vectorstore()
        ▼
  ChromaDB（ローカル永続化）
        │  類似チャンク検索 (k=4)
        ▼
  nomic-embed-text（Ollama）

ollama pull nomic-embed-text

project/
├── hybrid-rag-pdf-jp/   ← 既存プロジェクト（chroma_db 構築済み）
└── hybrid-rag-mcp-server/  ← 本プロジェクト

cp .env.example .env
# .env を編集して ANTHROPIC_API_KEY を設定

ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
CHROMA_DB_PATH=../hybrid-rag-pdf-jp/chroma_db
RAG_PROJECT_PATH=../hybrid-rag-pdf-jp

pip install -e .

python server.py

mcp dev server.py

{
  "mcpServers": {
    "hybrid-rag-pdf-jp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "C:\\Users\\pcuser\\Documents\\project\\hybrid-rag-mcp-server\\server.py"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_key_here",
        "CHROMA_DB_PATH": "C:\\Users\\pcuser\\Documents\\project\\hybrid-rag-pdf-jp\\chroma_db",
        "RAG_PROJECT_PATH": "C:\\Users\\pcuser\\Documents\\project\\hybrid-rag-pdf-jp"
      }
    }
  }
}

「FXのリスク管理について教えて」
→ search_pdf("FXのリスク管理") が呼ばれ、PDF の関連箇所を返す

「登録されているPDFの情報を教えて」
→ get_pdf_info() が呼ばれ、チャンク数やファイル名を返す